Pirmskontroles un interneta atkarība: teorētiskais modelis un neiropsiholoģisko un neiroapstiprināšanas rezultātu (2014) pārskats

KOMENTĀRI: Liels pārskats par interneta atkarību. Izskaidro kopējās smadzeņu izmaiņas, kas rodas, izmantojot atkarības no interneta. Autori stingri iesaka, ka pastāv cybersex atkarība un tā ir interneta atkarības apakškategorija

 

Priekšējā Hum Neurosci. 2014 maijs 27, 8: 375. eCollection 2014.

Zīmols M1, Young KS2, Laier C3.

Anotācija

Lielākā daļa cilvēku izmanto internetu kā funkcionālu rīku, lai veiktu savus personīgos mērķus ikdienas dzīvē, piemēram, padarot aviokompānijas vai viesnīcu rezervācijas. Tomēr dažiem cilvēkiem ir zaudēta kontrole pār savu interneta lietošanu, kas izraisa personisku ciešanu, psiholoģiskās atkarības simptomus un dažādas negatīvas sekas. Šo parādību bieži sauc par interneta atkarību. DSM-5 papildinājumā ir iekļauts tikai interneta spēļu traucējums, taču jau ir apgalvots, ka interneta atkarība varētu ietvert arī citu lietojumprogrammu problemātisku izmantošanu, izmantojot cybersex, tiešsaistes attiecības, iepirkšanās un informācijas meklēšanu, kas ir apdraudēti interneta aspektos. uzvedību.

Neiropsiholoģiskie pētījumi ir norādījuši, ka dažas prefrontālās funkcijas, jo īpaši izpildvaras kontroles funkcijas, ir saistītas ar interneta atkarības simptomiem, kas atbilst jaunākajiem teorētiskajiem modeļiem par atkarības atkarīgas izmantošanas attīstību un uzturēšanu. Kontroles procesi ir īpaši samazināti, ja indivīdi ar interneta atkarību saskaras ar ar internetu saistītām norādēm, kas pārstāv to pirmo izvēli. Piemēram, apstrādājot ar internetu saistītus norādījumus, tiek traucēta darba atmiņa un lēmumu pieņemšana. Atbilstoši tam rezultāti, kas iegūti no funkcionāliem neiropēdiskiem pētījumiem un citiem neiropsiholoģiskiem pētījumiem, liecina, ka cue-reaktivitāte, tieksme un lēmumu pieņemšana ir svarīgi jēdzieni interneta atkarības izpratnei. Secinājumi par izpildvaras kontroles samazināšanu atbilst citām uzvedības atkarībām, piemēram, patoloģiskām azartspēlēm. Viņi arī uzsver fenomena klasifikāciju kā atkarību, jo pastāv arī vairākas līdzības ar konstatējumiem par vielu atkarību. Neiropsiholoģiskajiem un neiromogrāfiskajiem rezultātiem ir nozīmīga klīniskā ietekme, jo vienam terapijas mērķim vajadzētu uzlabot kontroli pār interneta lietošanu, modificējot specifiskās izziņas un interneta lietošanas gaidas.

Atslēgas vārdi:

Interneta atkarība; alkas; reaģētspēja; izpildvaras funkcijas; neirofotografēšana

Ievads

Vispārējas ievadīšanas un meklēšanas metodes

Lielākā daļa cilvēku izmanto internetu kā funkcionālu rīku ikdienas dzīvē, un daudzi cilvēki nevar iedomāties dzīvi bez interneta biznesa vai privātajā dzīvē. Internets nodrošina daudzveidīgu saziņas, izklaides un ikdienas dzīves prasību risināšanas iespējas (piemēram, restorānu rezervāciju veikšana, informācijas meklēšana, atjaunināšana attiecībā uz politiskajiem un sabiedrības jautājumiem utt.). Pieaugot internetam pēdējo divu desmitgažu laikā, arī ir plaši pieaudzis to cilvēku skaits, kuriem ir nopietnas negatīvas sekas savā dzīvē. Šīs personas zaudē kontroli pār savu interneta lietošanu un ziņo par sociālām problēmām, kā arī skolas un / vai darba grūtībām (Young, 1998a; Bārda un vilks, 2001).

Šis ieguldījums ir naratīvs pārskats par interneta atkarības un prefrontālās kontroles procesiem. Tas atspoguļo autoru idejas un viedokļus, pamatojoties uz viņu literatūras meklējumiem un pieredzi. Tomēr mēs vēlētos īsumā komentēt procedūru, ko izmantojām, lai atlasītu šajā pārskatā minētos rakstus. Mēs izmantojām divas datubāzes, meklējot piemērotus rakstus: PubMed un PsycInfo. Meklēšana tika veikta, izmantojot terminus: “Interneta atkarība”, “Kompulsīvs interneta lietojums” un “Interneta lietošanas traucējumi”. Pēc vispārēja pārskata par atrastajiem rakstiem katrs no šiem terminiem tika apvienots ar katru no vārdiem “prefrontālā garoza” vai “izpildfunkcijas” vai “neiropsiholoģija” vai “kontroles procesi” vai “lēmumu pieņemšana” vai “neirofotogrāfija” vai “funkcionāla smadzeņu attēlveidošana”, izmantojot savienojumu “AND”. Katram termiņam bija jābūt klāt “Title / Abstract” no papīra. Abus meklējumus vēl vairāk ierobežoja “angļu” kā publikācijas valoda. Mēs izvēlējāmies oriģinālus pētījumus, kā arī pārskata rakstus. Mēs izmantojām arī funkciju „saistīti raksti”. Ņemot vērā ierobežoto telpu, mums bija jāizslēdz vairāki raksti. Mēs centāmies iekļaut gan klasiskus rakstus, gan ļoti aktuālus pētījumus. No otras puses, mēs arī iekļāvām dažus citu pētniecības jomu rakstus (piemēram, patoloģiskas azartspēles, atkarību no narkotikām), kad vien tas šķiet piemēroti. Kopumā pēc sistemātiska atbilstošu rakstu meklēšanas mēs izvēlējāmies pētījumus un pārskatus, kas minēti, pamatojoties uz subjektīvu iespaidu. Tādējādi mēs centāmies apkopot svarīgākos viedokļus un secinājumus par interneta atkarību, koncentrējoties uz saikni starp kontroles procesiem un interneta atkarības simptomiem. Mēs arī centāmies apkopot dažus jaunākos konstatējumus un idejas, kas varētu būt noderīgas, lai iedvesmotu gan nākotnes zinātniskos pētījumus, gan jaunas terapijas pieejas.

Interneta atkarības pētījumu vēsture, terminoloģija un simptomi

Jauno cilvēku pirmo zinātnisko aprakstu, kurš radīja smagas psihosociālas problēmas sakarā ar viņa pārmērīgo interneta lietošanu, veica Young (1996). Tam sekoja arvien vairāk citu vienreizēju un daudzkārtēju pētījumu (piemēram, Griffiths, 2000). Šodien pastāv salīdzinoši plaša literatūra par fenomenoloģiju, epidemioloģiju dažādās valstīs un problemātiskas vai patoloģiskas interneta lietošanas saslimstību (skatīt Spada nesen veikto pārskatu). 2014). Pēdējos gados ziņoto izplatības rādītāju diapazons no 0.8 Itālijā ir plašs līdz 26.7% Honkongā (skat. Kuss et al. 2013). Šī ārkārtīgi lielā dispersijas iemesli, visticamāk, ir dažādi kultūras faktori, bet arī tas, ka līdz šim nav izveidots neviens standarta novērtēšanas rīks, skaidri definēti robežvērtības un pat pilnībā nepieņemti diagnostikas kritēriji (sk. Izņēmumu attiecībā uz interneta spēļu traucējumiem). aprakstīts turpmāk).

Lai gan klīniskā nozīme ir acīmredzama, un daudzi ārsti uzskata, ka pacienti, kas cieš no nopietnām negatīvām sekām sakarā ar interneta vispārēju izmantošanu vai dažām interneta lietojumprogrammām, šai parādībai izmantotā terminoloģija un tās klasifikācija joprojām tiek apspriesta (Young, 1998b, 1999; Charlton un Danforth, 2007; Starčeviča 2013). Young (2004) apgalvo, ka kritēriji, kas noteikti patoloģiskām azartspēlēm un atkarībai no vielām, būtu jāpiemēro arī interneta atkarībai. Tas ir arī saskaņā ar dažiem citiem pētniekiem, piemēram, ar Griffiths atkarības uzvedības komponenta modeli (2005). Tomēr zinātniskajā literatūrā ir izmantoti dažādi termini, kas attiecas uz interneta lietošanu, piemēram, interneta atkarība (Young, 1998b, 2004; Hansen, 2002; Chou et al. 2005; Widyanto un Griffiths, 2006; Young et al., 2011), piespiedu interneta izmantošana (Meerkerk et al., \ t 2006, 2009, 2010), Ar internetu saistīta atkarība (Brenner, 1997) Ar internetu saistītas problēmas (Widyanto et al., \ T 2008), problemātisks interneta lietojums (Caplan, 2002) un patoloģisku interneta lietošanu (Davis, 2001). Mēs dodam priekšroku terminam Internet atkarība, jo mēs redzam dažas nozīmīgas paralēles starp interneta atkarību un citām tā sauktajām uzvedības atkarībām (piemēram, Grant et al., 2013) un atkarība no vielas (skatīt arī Griffiths, 2005; Meerkerk et al., 2009), ko mēs apkoposim sadaļās “Interneta atkarības neiropsiholoģiskie korelāti"Un"Neiromāksla Interneta atkarības korelācijas. "

Lai gan pastāv liela vienprātība par vairākiem pieteikumiem, ko piedāvā internets un ko var izmantot atkarīgi, piemēram, azartspēles un azartspēles, pornogrāfija, sociālo tīklu vietnes, iepirkšanās vietas utt., Nesen tika iekļauts tikai interneta spēļu traucējums. DSM-5 (APA, 2013), paskaidrojot, ka ir nepieciešams vairāk pētījumu par šo parādību, lai apkopotu pierādījumus par tās klīnisko nozīmi un pamatā esošajiem mehānismiem. Ierosinātajiem kritērijiem ir ievērojama līdzība ar kritērijiem, ko izmanto citu atkarības veidu diagnosticēšanai, un tie ietver:

  • rūpes par interneta spēlēm
  • iekaisuma, trauksmes vai skumjas atcelšanas simptomi
  • tolerances attīstība
  • neveiksmīgi mēģinājumi kontrolēt uzvedību
  • interese par citām darbībām
  • nepārtraukta pārmērīga izmantošana, neskatoties uz zināšanām par psihosociālajām
  • maldinot citus par spēļu laiku
  • šīs uzvedības izmantošana, lai izvairītos no negatīvas noskaņas vai atvieglotu to
  • apdraudēt / zaudēt nozīmīgas attiecības / darba / izglītības iespējas

APA tagad ir koncentrējusies uz interneta spēlēm. Tomēr mēs apgalvojam, ka arī citas lietojumprogrammas var izmantot atkarīgi (Young et al., 1999; Meerkerk et al., 2006). Tāpēc mēs apkopojam iepriekšējo pētījumu par interneta atkarību rezultātus plašākā veidā, lai gan liela daļa līdz šim publicēto pētījumu koncentrējās uz interneta spēlēm. Lai gan ne visi kritēriji ir jāizpilda, mēs vēlētos izcelt vienu īpašu kritēriju, kas šķiet ļoti svarīgs un visbiežāk tiek izpildīts pacientiem, kuri cieš no interneta atkarības. Šis kritērijs ir: “Neveiksmīgi mēģinājumi kontrolēt uzvedību” vai teikt, ka tas ir īsāks: „Kontroles zaudēšana.” Šis kritērijs ir arī faktors, kas bieži tiek konstatēts, analizējot interneta atkarības novērtēšanai izmantoto anketu faktisko struktūru (Chang and Law, 2008; Korkeila et al. 2010; Widyanto et al., 2011; Lortie un Guitton, 2013; Pawlikowski et al., 2013). Līdz ar to spēja kontrolēt savu interneta lietošanu ir svarīgs faktors, kas neļauj cilvēkiem attīstīt interneta atkarību. Savukārt, ja indivīds cieš no interneta atkarības, vienam terapijas mērķim ir jābūt dot pacientam atpakaļ kontroli pār savu interneta lietošanu. Bet kāpēc dažiem cilvēkiem ir grūti kontrolēt interneta lietošanu? Viens no iemesliem var būt tas, ka ar internetu saistītās norādes traucē kontroles procesiem, ko mediē prefrontālā garoza. Mēs apkoposim dažus jaunākos rezultātus, kas iegūti no neiropsiholoģiskiem pētījumiem, uzsverot, ka faktiski ar internetu saistītie stimuli traucē lēmumu pieņemšanai un citām prefrontālām funkcijām, piemēram, darba atmiņai un turpmākām izpildfunkcijām. Mēs apgalvosim, ka prefrontālās kontroles procesu samazināšanai ir liela nozīme atkarības atkarīgas interneta izstrādes un uzturēšanas procesā.

Pirms aprakstām kontroles procesu lomu, mēs apkopojam jaunākos modeļus par interneta atkarību, lai skaidri noteiktu, kāpēc specifiskie kognitīvie procesi var mijiedarboties ar citu cilvēku īpašībām, piemēram, personības un psihopatoloģiskajiem simptomiem interneta atkarības attīstībā un uzturēšanā kopumā vai īpašiem interneta atkarības veidiem.

Vispārēja un specifiska interneta atkarība

Davis (2001) ieviesa teorētisku kognitīvo-uzvedības modeli patoloģiskajam vai problemātiskam interneta lietojumam un nošķir vispārēju patoloģisku interneta lietošanu, ko mēs saucam par vispārēju interneta atkarību (GIA), un specifisku patoloģisku interneta lietošanu, kam mēs izmantojam terminu “specifisks interneta atkarība”. SIA). Davis apgalvo, ka GIA bieži ir saistīta ar interneta komunikatīvajiem lietojumiem un ka sociālās palīdzības trūkums reālajā dzīvē un sociālās izolācijas vai vientulības jūtas ir galvenie faktori, kas veicina GIA attīstību. Pēc tam nepietiekami uzņemtās izziņas par pasauli un jo īpaši interneta lietošanu var pastiprināt interneta pārmērīgu izmantošanu, lai novirzītu no problēmām un negatīvu noskaņojumu (skat. Arī Caplan, 2002, 2005). Turpretim dažu interneta lietojumprogrammu, piemēram, azartspēļu vai pornogrāfijas, pārmērīgai izmantošanai galvenais faktors ir konkrēts individuāls nosliece, Davis apgalvo. Līdz ar to tiek pieņemts, ka GIA ir tieši saistīta ar pašas interneta piedāvātajām iespējām, savukārt SIA var attīstīt arī ārpus interneta, bet to vēl vairāk saasina milzīgās funkcijas, ko piedāvā interneta lietojumprogrammas.

Davis modelis (2001) ievērojami iedvesmoja pētījumus par interneta atkarību. Tomēr neiropsiholoģiskie mehānismi un - jo īpaši - kontroles procesi, ko veicina izpildfunkcijas un prefrontālās smadzeņu zonas, nav tieši risināti. Turklāt mēs apgalvojam, ka pastiprināšanas mehānismi ir pretrunā ar kontroles procesiem. Kondicionēšanai ir arī svarīga loma, kas izraisa spēcīgu saikni starp ar internetu saistītiem stimuliem (vai pat ar datoru saistītiem stimuliem) un pozitīvu vai negatīvu pastiprinājumu. Šīs nosacītās attiecības padara indivīdu aizvien grūtāk kognitīvi kontrolēt interneta lietošanu, lai gan ilgtermiņā ir radušās negatīvas sekas, kas saistītas ar interneta lietošanu. Šie kondicionēšanas procesi ir labi zināmi par citām atkarības formām un atkarību no vielām (piemēram, Robinson un Berridge, 2000, 2001; Everits un Robbins, 2006; Robinson un Berridge, 2008; Loeber un Duka, 2009). Mēs arī apgalvojam, ka pozitīva un negatīva pastiprināšana ir atšķirīga GIA un SIA izstrādē un uzturēšanā. Visbeidzot, mēs hipotētiski, ka noteiktas izziņas saskaras ar kontroles procesiem, veidojot un uzturot atkarību no interneta. Šeit gaidas par to, ko internets var nodrošināt un ko cilvēks var sagaidīt no interneta izmantošanas, var būt pretrunā ar indivīda cerībām par iespējamām negatīvām sekām īstermiņā vai ilgtermiņā, kas saistītas ar interneta lietošanu.

Pamatojoties uz iepriekšējiem pētījumiem un ņemot vērā Davis teorētiskos argumentus, mēs nesen esam izstrādājuši jaunu modeli, kurā apkopoti iespējamie mehānismi, kas veicina GIA vai SIA attīstību (sk. Attēls1) .1). GIA izstrādei un uzturēšanai mēs uzskatām, ka lietotājam ir dažas vajadzības un mērķi un ka tos var apmierināt, izmantojot noteiktas interneta lietojumprogrammas. Mēs arī pieņemam, ka psihopatoloģiskie simptomi, īpaši depresija un sociālā trauksme (piemēram, Whang et al., 2003; Yang et al., 2005) un disfunkcionāli personības aspekti, piemēram, zema pašefektivitāte, kautrība, stresa ievainojamība un kavēšanās tendences (Whang et al., 2003; Chak un Leung, 2004; Caplan, 2007; Ebeling-Witte et al., 2007; Hardie un Tee, 2007; Thatcher et al. 2008; Kim un Davis, 2009) ir predisponējoši faktori, lai attīstītu GIA. Turklāt sociālās izziņas, piemēram, uztveramā sociālā izolācija un sociālā atbalsta trūkums bezsaistē, ir saistītas ar GIA (Morahan-Martin un Schumacher, 2003; Caplan, 2005). Šīs asociācijas jau ir labi dokumentētas literatūrā. Tomēr mēs uzskatām, ka šīs predisponējošās īpašības darbojas saskaņā ar lietotāju īpašajām izziņām. Jo īpaši mēs uzskatām, ka interneta izmantošanas gaidas ir svarīgas. Šīs gaidas var ietvert prognozes par to, kā internets var palīdzēt novērst problēmas vai izbēgt no realitātes, vai - vispārīgāk runājot - negatīvo emociju mazināšanai. Šīs cerības var mijiedarboties arī ar lietotāja vispārējo stāstu (piemēram, lai vērstos pret vielu ļaunprātīgu izmantošanu, lai novirzītu no problēmām) un pašregulācijas spējas (Billieux un Van der Linden, 2012). Dodoties tiešsaistē, lietotājs saņem pastiprinājumu (disfunkcionāli) tikt galā ar negatīvām jūtām vai problēmām ikdienas dzīvē. Tajā pašā laikā interneta izmantošanas gaidas ir pozitīvi nostiprinātas, jo internets darbojās kā gaidīts (piemēram, samazinot emocionālās vai sociālās vientulības sajūtas). Ņemot vērā dažu interneta lietojumprogrammu spēcīgo nostiprināšanos, kognitīvā kontrole par interneta lietošanu kļūst arvien intensīvāka. Tas jo īpaši būtu gadījumā, ja ar internetu saistītās norādes traucē izpildprocesiem. Mēs atgriezīsimies pie šīs tēmas sadaļās „Neiropsiholoģiskās funkcijas tēmās ar interneta atkarību” un „Funkcionālā neiroapstiprināšana interneta atkarībā”.

Skaitlis 1 

Ierosinātais modelis par vispārēju un specifisku interneta atkarības izstrādi un uzturēšanu. (A) Demonstrē piedāvāto veidu, kā izmantot internetu kā līdzekli personisko vajadzību un mērķu risināšanai ikdienas dzīvē. In (B), ierosinātie mehānismi ...

Attiecībā uz konkrētu interneta lietojumprogrammu (SIA) atkarības izmantošanas attīstību un uzturēšanu mēs uzskatām, ka tie atbilst iepriekšējiem pētījumiem un saskaņā ar Davis modeli (2001) - īpaši iesaistīti psihopatoloģiskie simptomi (Brand et al., \ T 2011; Kuss un Griffits, 2011; Pawlikowski un zīmols, 2011; Laier et al., 2013a; Pawlikowski et al., 2014). Mēs arī hipotētiski, ka konkrētās personas predispozīcijas palielina varbūtību, ka indivīds saņems gandarījumu par konkrētu lietojumu izmantošanu un atkārtoti izmanto šos pieteikumus. Viens piemērs šādai specifiskai nosliecei ir augsts seksuāls uzbudinājums (Cooper et al., 2000a,b; Bancroft un Vukadinovic, 2004; Salisburija 2008; Kafka, 2010), kas padara iespējamu, ka indivīds izmanto interneta pornogrāfiju, jo viņš / viņa paredz seksuālo uzbudinājumu un apmierinātību (Meerkerk et al., 2006; Young, 2008). Mēs uzskatām, ka paredzamība, ka šādas interneta lietojumprogrammas var apmierināt noteiktas vēlmes, palielina iespējamību, ka šīs interneta lietojumprogrammas tiek bieži izmantotas, kā tas tiek pieņemts atkarības uzvedībā kopumā (Robinson un Berridge, 2000, 2003; Everits un Robbins, 2006) un ka indivīds var zaudēt kontroli pār šādu pieteikumu izmantošanu. Līdz ar to ir gandarīts, ka tiek izmantoti apmierinoši pakalpojumi, un tādējādi pozitīvi tiek izmantotas šādas lietojumprogrammas, kā arī specifiskās interneta lietošanas cerības un risināšanas stils. Tas jau ir pierādīts, piemēram, ar cybersex atkarību (Brand et al., 2011; Laier et al., 2013a) un, visticamāk, ir arī tiešsaistes spēļu mehānisms (piemēram, Tychsen et al., \ t 2006; Yee, 2006). Paredzams, ka vispārīgākās psihopatoloģiskās tendences (piemēram, depresija un sociālā trauksme) tiek pastiprinātas. Tas var būt saistīts ar to, ka arī konkrētas interneta lietojumprogrammas (piemēram, interneta pornogrāfija) var izmantot, lai novirzītu problēmas reālajā dzīvē vai izvairītos no negatīvām jūtām, piemēram, vientulības vai sociālās izolācijas. Mūsu modeļa galvenie argumenti ir apkopoti attēlā Attēls11.

Abos apstākļos (GIA un SIA) kontroles zaudēšana par interneta lietošanu kopumā vai konkrētiem lietojumiem ir uzskatāma par galveno ar internetu saistīto signālu kondicionēšanas procesu un pozitīvās un negatīvās stiprināšanas sekām. Jautājums paliek, kā šie procesi mijiedarbojas ar augstākas kārtas kognitīvajām funkcijām. Piemēram, kādus mehānismus izmanto, lai atkal un atkal izmantotu internetu, lai gan persona skaidri zina, ka ilgtermiņā viņam būs negatīvas sekas? Vai viņiem ir tuvredzība nākotnei, vai tā ir tik spēcīga reakcija uz ar internetu saistītiem stimuliem, ka viņiem ir cue-reaktivitāte un tieksme, jo tas ir labi zināms no atkarības no vielas (piemēram, Grant et al., 1996; Anton, 1999; Childress et al., 1999; Tiffany un Conklin, 2000; Bonson et al. 2002; Brody et al. 2002, 2007; Franken, 2003; Dom et al., 2005; Heinz et al. 2008; Field et al., 2009)? Mēs koncentrēsimies uz šiem neiropsiholoģiskajiem mehānismiem, kas potenciāli veicinās kontroles zaudēšanu nākamajās sadaļās.

Interneta atkarības neiropsiholoģiskie korelāti

Vispārīgas piezīmes par neiropsiholoģiskajiem pētījumiem atkarībā

Kognitīvā kontrole attiecas uz spēju kontrolēt savas darbības, uzvedību un pat domas, un tā ir daudzveidīga konstrukcija (Cools un D'Esposito, 2011). Kaut arī kognitīvās kontroles samazinājumi dažkārt tiek uzskatīti par galveno impulsivitātes komponentu, neiropsiholoģisko pētījumu ietvaros kontroles mehānismi ir saistīti ar izpildfunkcijām. Izpildvaras funkcijas ir kontroles sistēmas, kas ļauj mums regulēt mūsu rīcību, kas ir plānota, mērķtiecīga, elastīga un efektīva (Shallice un Burgess, 1996; Jurado un Rosselli, 2007; Anderson et al., 2008). Šīs funkcijas ir cieši saistītas ar prefrontālās garozas daļām, jo ​​īpaši dorsolaterālo prefrontālo garozu (piemēram, Alvarez un Emory, 2006; Bari un Robbins, 2013; Yuan un Raz, 2014). Prefrontālā garoza ir savienota ar bazālo gangliju daļām (piemēram, Hoshi, 2013). Šiem savienojumiem bieži tiek lietots termins fronto-striatāla cilpas. Fronto-striatāla cilpās ir vairāk kognitīvā cilpa, kas galvenokārt savieno kodolu caudatus un putamen ar prefronta garozas (caur talamu) dorsolaterālo sekciju un limbisko cilpu, kas savieno limbiskās struktūras, piemēram, amygdalu, un struktūras, kas saistītas ar uzvedības motivējošie aspekti, piemēram, kodols accumbens, ar prefrontālās smadzeņu zonas orbitofrontālo un ventromediālo daļu (Aleksandrs un Crutcher, 1990). Šīs smadzeņu daļas ir būtiski iesaistītas izpildvaras funkcijās un citās augstākās kārtas izziņās, bet tās ir arī galvenās atkarības uzvedības neirālās korelācijas. Attēls Attēls22 apkopo šīs smadzeņu struktūras.

Skaitlis 2 

Prefrontālās garozas reģioni un ar tām saistītās smadzeņu struktūras, visticamāk, iesaistās interneta atkarības izmantošanas attīstībā un uzturēšanā. (A) Rāda smadzeņu sānu skatu, ieskaitot vidējās daļas, piemēram, priekšējo cingulējošo gyrus un ...

Pirms mēs koncentrējamies uz šo jautājumu sadaļā „Neiromāksla Interneta atkarības korelācijas- tiek apkopoti interneta atkarības lietošanas neiropsiholoģiskās korelācijas. Atkarības pētījumos ar neiropsiholoģisko fokusu plaši tiek pētītas izpildvaras funkcijas, lēmumu pieņemšana un uzmanības procesi, izmantojot tradicionālos neiropsiholoģiskos uzdevumus, piemēram, azartspēļu uzdevumus. Šīs pieejas jau ir pārnestas uz uzvedības atkarībām, piemēram, patoloģiskām azartspēlēm (piemēram, Goudriaan et al., 2004; Brand et al., 2005b; Goudriaan et al. 2005, 2006; van Holst et al., 2010; Conversano et al. 2012) un kompulsīvs pirkums (piemēram, Black et al., 2012).

Neiropsiholoģiskās funkcijas pacientiem ar interneta atkarību

Pēdējo gadu laikā ir publicēts arī pētījumu apjoms, kas novērtēja vispārējās neiropsiholoģiskās funkcijas indivīdiem ar GIA vai noteiktu SIA. Tomēr lielākā daļa pētījumu tika veikti ar pārmērīgiem interneta spēlētājiem. Viens piemērs ir Sun et al. (2009). Viņi izmantoja Aivas azartspēļu uzdevumu (Bechara et al., 2000), kas tika izmantots daudzos pētījumos ar dažādām pacientu grupām ar neiroloģiskām un psihiskām slimībām, tostarp atkarību no vielām un uzvedības atkarībām (sk. Dunn et al., 2006). Šis uzdevums novērtē lēmumu pieņemšanu neskaidros apstākļos. Lai izpildītu šo uzdevumu, īpaši jāapgūst atgriezeniskā saite. Pārmērīgie interneta lietotāji Sun et al. (2009) bija problēmas ar Iowas azartspēļu uzdevuma izpildi, norādot lēmumu pieņemšanas deficītu, kas bieži bija saistīts ar atkarību izraisošu uzvedību (Bechara, 2005). Citā Pawlikowski un Brand pētījumā (2011), tika pierādīts, ka pārmērīgi lielie interneta spēlētāji izvēlas riskantāku un neizdevīgāku izvēli, pat ja noteikumi par pozitīvām un negatīvām sekām ir skaidri izskaidroti, mērot ar spēļu dice uzdevumu (Brand et al., 2005a). Šis rezultāts atbilst konstatējumiem citos paraugos ar atkarību, piemēram, opiātu atkarība (Brand et al., 2008b) un patoloģiskās azartspēles (Brand et al., \ t 2005b). Turklāt kauliņu uzdevumu veikšana ir saistīta ar prefrontālo integritāti (Labudda et al., 2008) un izpildvaras funkcijas (piemēram, Brand et al., 2006; Brand et al., 2008a, 2009). Līdz ar to rezultāti liecina, ka pacientiem ar interneta atkarību var būt samazināta prefrontālā kontrole un cita izpildvaras darbība.

Attiecībā uz spēju inhibēt atbildes uz noteiktiem stimuliem, personas, kuras pētīja Sun et al. (2009), ko parasti veic Go / No-Go uzdevumā, kas mēra reakcijas inhibēšanas funkcijas. Šis rezultāts, kas saistīts ar bojātu reakciju inhibēšanu, atbilst Dong et al. (2010) un atbilst arī normālai veiktspējai klasiskajā Stroop paradigmā (skat. uzvedības datus Dong et al. 2013b). Tomēr citā pētījumā Dong et al. (2011b) ziņoja par lielākām reakcijas kļūdām Stroop paradigmas neatbilstošajā stāvoklī vīriešu interneta atkarīgajos indivīdos. Visos šajos pētījumos par inhibējošo kontroli tomēr ir izmantotas neitrālas Go / No-Go versijas vai Stroop paradigmas, kas nozīmē, ka visi stimuli nebija saistīti ar internetu. Var apgalvot, ka indivīdi ar interneta atkarību reaģē atšķirīgi uz stimuliem, kas skaidri parāda ar internetu saistītu saturu un kuriem ir grūtības novērst atbildes tikai uz šiem stimuliem, kā tas ir parādīts no vielām atkarīgiem indivīdiem (piemēram, Pike et al., 2013). To ziņoja Zhou et al. (2012), izmantojot pārejas uzdevumu ar interneta spēli saistītām norādēm. Autori apgalvo, ka atbildes kavēšanas un zemākas garīgās elastības samazināšanās var būt atbildīga par interneta spēļu atkarības uzturēšanu.

Koncentrējoties uz citiem interneta atkarības veidiem, proti, interneta pornogrāfijas pārmērīgu izmantošanu, kas ir arī viens no galvenajiem SIA veidiem (Meerkerk et al., 2006) ārpus interneta spēļu pirmajiem pētījumiem ir izmantotas klasiskās paradigmas, kas novērtē kognitīvās funkcijas, un tās pārveidoja, iekļaujot interneta pornogrāfiskos attēlus kā stimulus. Piemēram, Laier et al. (2014) izmantoja Iowas azartspēļu uzdevumu, bet iekļāva pornogrāfiskos un neitrālos attēlus uz kartes klājiem. Viena dalībnieku grupa veica uzdevumu ar pornogrāfiskiem attēliem uz nelabvēlīgajiem klājiem (A un B) un neitrāliem attēliem par izdevīgajiem klājiem (C un D), bet otra grupa veica uzdevumu ar apgrieztā attēla klāja asociāciju (pornogrāfiskie attēli par izdevīgāko klājiem C un D). Rezultāti parādīja, ka grupai, kas veica uzdevumu ar pornogrāfiskiem attēliem uz nelabvēlīgajiem klājiem, bija zemāks punktu skaits nekā otrajai grupai. Tas nozīmē, ka viņi turpināja atlasīt kartes no klājiem ar pornogrāfiskiem attēliem, pat ja tie saņēma lielus zaudējumus. Šis efekts tika novērots īpaši subjektiem, kuri reaģēja ar subjektīvu tieksmi pēc pornogrāfisku stimulu (citā paradigmā, kas arī tika iekļauta pētījumā) noformējuma. Šis konstatējums atbilst cita pētījuma rezultātiem, ko veikusi viena un tā pati autoru grupa (Laier et al., 2013b), kurā viņi ziņoja par zemāku darba atmiņas veiktspēju pornogrāfiskiem stimuliem nekā pozitīviem, negatīviem un neitrāliem attēliem. Autori secina, ka seksuālā uzbudinājums kā reakcija uz interneta pornogrāfiskajiem attēliem traucē kognitīvajām funkcijām.

Tagad mēs apgalvojam, ka īpaši atkarīgi no kognitīvajiem kontroles procesiem tiek ietekmēti interneta atkarīgie indivīdi, kas saskaras ar atkarības stimuliem. Tomēr šim hipotētiskajam mehānismam ir nepieciešami turpmāki izmeklējumi attiecībā uz dažiem SIA veidiem. Vissvarīgākais ir tas, ka šo mehānismu vislabāk var izpētīt, izmantojot kognitīvos uzdevumus, kas ietver atkarību izraisošus stimulus, nevis vienkāršus standarta kognitīvos uzdevumus.

Neiroimingais interneta atkarības korelācijas

Vispārīgas piezīmes par neiromātikas pētījumiem atkarības kontekstā

Lielākā daļa pētījumu par interneta atkarības neirālo korelāciju ar funkcionāliem attēlveidošanas paņēmieniem tika veikti ar interneta spēlētājiem. Šie pētījumi atklāja lielas līdzības ar smadzeņu ķēdēm, kas saistītas ar problemātisko uzvedību vielām, kas saistītas ar atkarībām un patoloģiskām azartspēlēm, kas tiks aplūkotas turpmākajās sadaļās. Var izšķirt divas dažādas pieejas: funkcionālās aktivācijas pētījumus, kā arī strukturālās izmeklēšanas un atpūtas stāvokļa attēlveidošanu, tostarp difūzijas tenzora attēlu. Abu pieeju mērķis ir tas pats: labāka izpratne par smadzeņu mehānismiem, kas saistīti ar pārmērīgu un atkarību izraisošu interneta vai noteiktu interneta lietojumu izmantošanu. Kopējie pētniecības jautājumi ir: vai smadzenes laika gaitā mainās, ciktāl tas iemācās reaģēt tieši uz interneta norādēm, un vai šīs smadzeņu reakcijas nosaka kontroles zudumu interneta lietošanā? No vielu atkarības pētījumiem ir labi zināms, ka dažādas smadzeņu zonas ir iesaistītas kontrolētā un apzinātā vielu uzņemšanā (piemēram, attiecībā uz alkoholu), salīdzinot ar nekontrolētu un pastāvīgu lietošanu. Narkotiku atkarības attīstības pirmajos posmos frontālās smadzeņu zonas ir īpaši iesaistītas lēmuma pieņemšanā par noteiktu zāļu lietošanu, ko motivē tās pastiprinošā iedarbība (Goldstein un Volkow, 2002). Klasisko un instrumentālo kondicionēšanas procesu rezultātā (Everits un Robbins, 2006), kodolskābi un muguras striatuma daļas kopā ar limbiem un para-limbiskiem reģioniem (piemēram, orbitofrontālo garozu) iemācās regulāri reaģēt uz narkotiku norādēm ar tieksmi un dorsolaterālo prefronālo garozu, kas ir saistīta ar augstākas kārtas kognitīvām funkcijām , zaudē savu regulatīvo ietekmi (Bechara, 2005; Goldstein et al., 2009). Tas, visticamāk, ir dopamīnerģiskās atlīdzības sistēmas izmaiņu sekas, pateicoties kodolu accumbens un saistīto smadzeņu teritoriju glutamīnergiskās inervācijas izmaiņām (Kalivas un Volkow, 2005). Cilvēkiem ar atkarību no vides faktoriem, piemēram, ar narkotikām saistītu norādījumu klātbūtne, rodas ventrālā striatuma aktivācija, priekšējā cingulārā garoza, kā arī mediofrontālie garozas apgabali (Kühn un Gallinat, 2011; Schacht et al. 2013). Šīs teritorijas, bet arī amygdala un orbitofrontālā garoza, ir saistītas ar tieksmi (Chase et al., 2011). Nākamajā sadaļā mēs apkoposim iepriekšējos neirofotografēšanas konstatējumus par interneta atkarības neirālo korelāciju un apgalvosim, ka procesi, kas ir atkarīgi no vielas atkarības, ir derīgi arī interneta atkarībai.

Funkcionālā neirofotografēšana interneta atkarībā

Pašreizējie pētījumi par interneta atkarību un jo īpaši par interneta spēļu atkarību ir pielietojuši neirofotografēšanas metodes, lai identificētu smadzeņu ķēdes, kas saistītas ar cue-reakciju un tieksmi tiem cilvēkiem, kuriem ir zaudēta kontrole pār savu interneta (spēļu) izmantošanu. Kuss un Griffiths ir sistemātiski pārskatījuši 2012 un agrāk publicētos pētījumus.2012). Viņi identificēja 18 pētījumus, kuros izmantoja funkcionālu magnētiskās rezonanses (fMRI), pozitronu emisijas tomogrāfiju (PET), strukturālo MRI vai elektroencefalogrāfiju (EEG). Izslēdzot EEG pētījumus (seši pētījumi, ko apkopoja Kuss un Griffith) un divi strukturālie MRI pētījumi, sistemātiskā pārbaude koncentrējās uz 10 pētījumiem ar klasiskām funkcionālajām smadzeņu metodēm. Tagad mēs piemērojam tādus pašus meklēšanas un iekļaušanas kritērijus, kā dokumentēts Kuss un Griffiths pārskatā (2012) un identificēja 13 pētījumus (izņemot EEG pētījumus), kas publicēti recenzētajos žurnālos no 2013 līdz janvāra beigām. Mēs šeit koncentrējamies uz iepriekšējiem un pašreizējiem pētījumiem, kas īpaši veicina labāku izpratni par saikni starp prefrontālās kontroles procesiem un interneta izmantošanas kontroles zaudēšanu personām ar interneta atkarību.

Viens no agrākajiem pētījumiem par potenciālo smadzeņu korelāciju ar alkatību ar interneta (spēļu) atkarību tika ziņots Ko et al. (2009). Viņi pētīja pārmērīgus World-of-Warcraft (WoW) spēlētājus (visi dalībnieki spēlēja vismaz 30 ha nedēļā) ar fMRI, izmantojot attēla paradigmu, kas ir salīdzināma ar tiem, kas agrāk izmantoti alkohola atkarības pētījumos (piemēram, Braus et al., 2001; Grüsser et al., 2004). Rezultāti bija ļoti līdzīgi tiem, kas tika konstatēti no vielām atkarīgiem indivīdiem (Schacht et al., 2013). WoW spēlētājiem, salīdzinot ar kontroles grupu, bija spēcīgākas aktivitātes kodola accumbens, orbitofrontālās garozas un kaudāta laikā, skatoties WoW attēlus. Šīs aktivitātes arī pozitīvi korelēja ar subjektīvo spēļu vēlmi. Līdzīgu konstatējumu ziņoja Sun et al. (2012), kas arī pētīja pārmērīgus WoW spēlētājus ar attēla paradigmu, lai izraisītu alkas. Šeit aktivitātes prefrontālās garozas divpusējās daļās, jo īpaši dorsolaterālā prefrontālā garozā, un priekšējā cingulārā garoza pozitīvi korelēja ar subjektīvo tieksmi, skatoties WoW attēlus. Rezultātā uzsvērts viedoklis, ka interneta atkarīgo personu smadzenes reaģē ar vēlēšanos uz konfrontāciju ar Internetu saistītām norādēm tāpat kā vielu atkarīgo indivīdu smadzenes reaģē uz ar vielu saistītiem stimuliem. Saskaņā ar to, Han et al. (2011) konstatēja, ka vēlme spēlēt bija pozitīvi saistīta ar aktivitāti labajā mediofrontālajā daivā un labajā parahipokampālā girā pat veselos indivīdos, kuri bija apmācīti spēlēt noteiktu video spēli 10 dienām. Arī citos iepriekšējos pētījumos tika ziņots par izmaiņām prefrontālās smadzeņu zonās, kas saistītas ar reakciju uz spēļu reakciju un spēļu piepūli pārmērīgos spēlētājiem (piemēram, Han et al., 2010b; Ko et al., 2013a; Lorenz et al., 2013) un salīdzinājums starp cue-reaktivitāti uz spēļu stimuliem un atkarību no vielām (piemēram, tabaka) ir aprakstīts (Ko et al., 2013b). Rezultāti ilustrē līdzību starp interneta atkarību un citiem atkarības apstākļiem attiecībā uz attīstības mehānismiem, jo ​​īpaši kondicionēšanas procesiem (Robinson un Berridge, 2001, 2003; Thalemann et al., 2007). Ir arī daži pierādījumi par agrīnām funkcionālām smadzeņu adaptācijām pusaudžu interneta lietotājiem frontālā, laika un temporo-parietālā – pakauša mezgla zonā, kā to atklāja bumbu metināšanas paradigma (Kim et al., 2012). Viens pirmais pētījums saistīja cue-reaktivitāti un tieksmi ar terapijas panākumiem tēmām, kas bija atkarīgas no interneta spēlēm (Han et al., 2010a): pirmajā izmeklēšanā ar attēla paradigmu un fMRI, pārmērīgu StarCraft spēlētāju grupa (StarCraft ir reālā laika stratēģijas videospēle), salīdzinot ar brīvprātīgajiem ar zemu StarCraft pieredzi, parādīja spēcīgāku aktivitāti dorsolaterālā prefrontālā garozā, pakaušu zonā , un pa kreisi parahippocampal gyrus. Pēc 6 nedēļas ilgas terapijas ar bupropionu, ko bieži lieto atkarības terapijā, tieksmes reakcijas un spēļu laiks tika samazināts interneta spēlētājiem, un aktivitāte dorsolaterālā prefrontālā garozā, skatoties StarCraft attēlus, arī samazinājās salīdzinājumā ar pirmo fMRI izmeklēšana. Apkopojot, subjekti, kuriem ir interneta atkarība, rāda tieksmes reakcijas uz noteiktiem ar internetu saistītiem signāliem gan subjektīvā, gan neirālā līmenī. Alkas reakcijas korelē ar prefrontālo smadzeņu izmaiņām, kas ir salīdzināmas ar tām vielām, kas ziņotas par vielām atkarīgiem pacientiem.

Arī izmantojot fMRI, Dong et al. (2013b) pētīja lēmumu pieņemšanas kompetenci personām ar interneta atkarību (nenorādot interneta atkarības veidu). Viņi izmantoja kāršu spēli ar divām iespējām un manipulēja ar uzvaru un zaudējumu secību, kā rezultātā bija trīs apstākļi: nepārtraukti uzvaras, nepārtraukti zaudējumi, kā arī nepārtraukti uzvaras un zaudējumi kā kontroles apstākļi. Uzvedības ziņā indivīdiem, kuriem ir interneta atkarība, vajadzēja vairāk laika, lai pieņemtu lēmumus, jo īpaši zaudējumu gadījumā. Salīdzinājumā ar kontroles subjektiem pacientiem ar interneta atkarību bija spēcīgāka smadzeņu aktivitāte sliktākajā frontālajā gyrus, priekšējais cingulējošais gyrus un insula in win stāvoklī un spēcīgāka aktivitāte sliktākajā frontālajā gyrus arī zaudējumu gadījumā. Pacientiem ar interneta atkarību, salīdzinot ar kontroles grupu, aizmugurējais cingulācijas reģions un caudāts bija mazāk aktivizēti. Autori secina, ka pacientiem ar interneta atkarību ir samazinājušies lēmumu pieņemšanas rezultāti, jo viņiem ir vairāk jācenšas izpildīt funkcijas. Citā publikācijā ar vienādām grupām un uzdevumiem autori ziņoja arī par lielāku jutību pret uzvarām, salīdzinot ar zaudējumiem interneta atkarīgajos priekšmetos (Dong et al., 2013a), kam pievienojās spēcīgāka aktivācija zemākā frontālā girūza un samazināta aktivitāte aizmugurējā cingulārajā garozā pacientiem ar interneta atkarību, salīdzinot ar kontroles grupu. Šie rezultāti atbilst iepriekšējām izmeklēšanām ar tādu pašu uzminēšanas uzdevumu (Dong et al., 2011a). Problēmas, pieņemot labus lēmumus, kas nozīmē, ka indivīdi ar interneta atkarību turpina spēlēt spēles, kaut arī saskaras ar negatīvām sekām, varētu būt saistīti ar viņu problēmām ikdienas dzīvē (sk. Arī diskusiju Pawlikowski un Brand, 2011). Vēl viens fMRI pētījums par interneta atkarīgo subjektu kognitīvo elastību apstiprina argumentu par vairāk centieniem izpildu funkcijās, kad saskaras ar sarežģītām lēmumu pieņemšanas situācijām vai kognitīvo elastību. 2014). Ir arī pirmie pierādījumi par vājāku kļūdu monitoringu tajos, kuriem ir interneta atkarība, kas ir saistīta ar spēcīgāku aktivitāti priekšējā cingulārā gyrus (Dong et al., 2013c), reģions, kas zināms, ka ir iesaistīts kognitīvajā kontrolē un konfliktu pārvaldībā (piemēram, Botvinick et al., \ t 2004). Rezultāti atbilst citam pētījumam par interneta atkarību no Dong et al. (2012b), kurā Stroop paradigmas interferences stāvoklim atklājās lielāka aktivitāte priekšējā (un arī aizmugurējā) cingulārajā garozā.

Arī lielākā daļa pētījumu izmantoja neitrālus stimulus, pētot kognitīvo funkciju nervu korelātus interneta atkarībā. Lai gan šie pētījumi saplūst ar viedokli, ka interneta atkarību izraisošos priekšmetos kognitīvās kontroles procesi ir samazināti, būtu svarīgi izpētīt, kas notiek interneta narkomānu smadzenēs, saskaroties ar ar internetu saistītiem stimuliem. Ņemot vērā to, ka indivīdi reaģē ar vēlmēm, kas saistītas ar interneta lietām (skat. Iepriekš minēto literatūras pārskatu) un ka tām acīmredzami ir dažas problēmas izpildvaras kontrolē pat neitrālā situācijā, šīm izpildvaras un lēmumu pieņemšanas funkcijām vajadzētu būt vēl sliktākām situācijā , kas piedāvā ar internetu saistītus stimulus. Tas būtu jāizpēta nākotnē, jo ikdienas dzīvē indivīdi bieži saskaras ar internetu, un būtu klīniski svarīgi saprast, kā smadzenes reaģē uz šiem stimuliem mijiedarbībā ar samazinātām izpildvaras kontroles funkcijām.

Strukturālā un atpūtas stāvokļa neirofotografēšana interneta atkarībā

Pētījums par interneta / datoru spēļu strukturālo un funkcionālo neirālo korelāciju ar lielu paraugu (N  = 154) pusaudži ziņoja par lielāku pelēkās vielas tilpumu kreisā vēdera striatāla rajonā bieži / pārmērīgi, salīdzinot ar retiem spēlētājiem (Kühn et al., 2011). Pētījuma funkcionālajā daļā aktivitāte ventrālā striatuma reģionā bija biežāka, salīdzinot ar reti sastopamajiem spēlētājiem zaudējumu nosacījumā, kas saistīts ar monetāro stimulu kavēšanās uzdevumu. Autori secina, ka tilpuma izmaiņas kreisā ventrālā striatāla reģionā var atspoguļot izmaiņas jutīguma jutībā, kas saistīta ar biežām datorspēļu spēlēm. Pelēkās vielas blīvumu pārbaudīja arī Yuan et al. (2011). Mazākā paraugā (N  = 18) pusaudžiem ar interneta atkarību samazināts pelēkās vielas tilpums tika konstatēts vairākos prefrontālajos reģionos: dorsolateral prefrontal cortex (divpusēji), orbitofrontal cortex un papildu motoriskā zona, kā arī smadzeņu aizmugurējās daļās (cerebellum un kreisā rostrālā priekšējā cingulārā garoza). Izmaiņas prefrontālajās zonās bija saistītas ar ziņoto traucējuma ilgumu. Autori secina, ka šīs smadzeņu izmaiņas var būt atbildīgas par kognitīvās kontroles traucējumiem cilvēkiem ar atkarību no interneta un ka šīm izmaiņām ir dažas būtiskas līdzības ar tām, kas novērotas atkarībā no vielām. Pelēkās vielas blīvuma samazināšanās tika konstatēta arī kreisajā priekšējā un aizmugurējā cingulāta garozā, kā arī insulā (Zhou et al., 2011) un orbitofrontālā garozā (Hong et al., 2013a; Yuan et al. 2013). Orbitofrontālā reģiona izmaiņas tika korelētas ar veiktspēju Stroop paradigmā (Yuan et al., 2013), norādot funkcionālo samazinājumu prefrontālās kontroles procesos. Pelēkās vielas samazināšanos (labajā) orbitofrontālajā garozā indivīdiem ar SIA spēlēm, turklāt arī insulā (divpusēji) un pareizo papildu motora zonu ziņoja Weng et al. (2013). Interesanti, ka orbitofrontālās garozas daudzums bija saistīts ar rādītājiem interneta atkarības testā (Young, 1998a), mērot simptomu smagumu.

Papildus pelēkai vielai, novirzes pacientiem ar interneta atkarību, funkcionālā savienojamība rāda dažas izmaiņas. Šīs savienojamības izmaiņas labi, vismaz daļēji, atbilst strukturālajām izmaiņām. Piemēram, Lin et al. (2012) konstatēja zemāku frakcionētu anizotropiju lielās smadzeņu daļās ar interneta atkarību, ieskaitot orbitofrontālo garozu. Papildu frakcionētās anizotropijas izmaiņas tika konstatētas parahipokampālā gyrus baltā vielā (Yuan et al., 2011), divpusējā frontālās daivas balta viela (Weng et al., \ t 2013), un abi iekšējie (Yuan et al., 2011) un ārējā kapsula (Weng et al., 2013). Arī labās zemākā laika girusā tika konstatēts funkcionālās savienojamības samazinājums (izmantojot miera stāvoklī esošu fMRI), divpusēja parietālā garoza un aizmugurējā cingulārā garoza, un savienojums starp aizmugurējo cirsiju un pareizo precuneus, talamjas daļas, caudāts, vēdera striatums papildmotora zona un lingvālā girusa saistība ar problemātiskās uzvedības smagumu interneta spēlētājiem (Ding et al., 2013). Tomēr citā Dong et al. (2012a), izmantojot difūzijas tenzora attēlu, tika ziņots par pastiprinātu savienojumu starp vairākām smadzeņu zonām pacientiem ar interneta atkarību spēlēm, ieskaitot talamu un aizmugurējo cingulāro garozu. Frakcionālā anizotropija iekšējā kapsulā arī bija saistīta ar atkarību izraisošā uzvedības ilgumu (Yuan et al., 2011). Samazināta savienojamība tika konstatēta arī starp prefrontālo un subortikālo, kā arī parietālo un subkortikālo struktūru, jo īpaši ar putamenu (Hong et al., 2013b). Ir dažas atsauces uz izmaiņām reģionālajā viendabīgumā gan ar paaugstinātu homogēnumu vidējās frontālās un parietālās giros (un turpmākajos galvas smadzeņu un smadzeņu reģionos), gan atsevišķu laika, parietālu un okcipitāro zonu homogenitāti indivīdiem ar interneta spēļu atkarību (Dong et al. ., 2012c).

Vēl viens argumentu kopums, kas saistīts ar cue-reaktivitātes un alkas iesaistīšanos, kas varētu traucēt kognitīvo kontroli pār interneta lietošanu, izriet no pētījumiem, kuros pētīta dopamīna sistēma pacientiem ar interneta atkarību. Lai gan šie pētījumi ir iepriekš sniegti, piemēram, ļoti mazi paraugu izmēri un to rezultāti ir jāārstē piesardzīgi: ir daži pirmie padomi, ka dopamīna sistēma ir mainīta interneta atkarīgajos indivīdos. Viens piemērs ir SPECT pētījums (Hou et al., 2012), kas pierāda, ka dopamīna transportera ekspresijas līmenis striatumā ir mazāks cilvēkiem ar interneta atkarību. Šis konstatējums saskan ar rezultātiem, kas iegūti pētījumā ar racloprīdu PET (Kim et al., 2011), kurā interneta narkomāniem tika konstatēta dopamīna 2 receptoru pieejamības samazināšanās striatumā (skatīt arī Jovic un Ðinđić pārskatu, \ t 2011).

Lai gan līdz šim tas ir spekulatīvs, izmaiņas dopamīnerģiskajā darbībā var vismaz daļēji izskaidrot kontroles zaudēšanu interneta lietošanā indivīdiem ar interneta atkarību. Šis pieņēmums labi atbilst nesenajiem modeļiem par atkarību izraisošo uzvedību kopumā, kā to ieteica Robinsons un Berridge (2008), kā jau minēts. Ņemot vērā, ka prefrontālās garozas daļas, kas iesaistītas kognitīvajā kontrolē, jo īpaši dorsolaterālā prefrontālā garozā (skat. Attēls2) 2) saņem dopamīnerģiskas projekcijas no bazālo gangliju un kodola accumbens, funkcionālās izmaiņas šajās struktūrās var arī samazināt izpildvaras kontroles integritāti (Cools un D'Esposito, 2011). Ņemot vērā to, ka bazālie gangliji ir savstarpēji saistīti ar talāmu ar projekcijām, kas ietver citas neirotransmiteru sistēmas, jo īpaši glutamātu un GABA, izmaiņas dopamīnerģiskajā sistēmā var izraisīt arī globālākas stront-cilpas cilpu disfunkcijas, ieskaitot gan kognitīvā un limbiskā cilpa (Alexander un Crutcher, 1990). Mēs esam komentējuši par saikni starp fronto-striatāla cilpām un izpildvaras kontroles funkcijām sadaļā „Interneta atkarības neiropsiholoģiskie korelātiŅemot vērā sākotnējos rezultātus par dopamīnerģiskām izmaiņām interneta atkarīgajos indivīdos, mēs uzskatām, ka izmaiņas šajā un citās bazālajās gangliju neirotransmiteru sistēmās ir saistītas ar kontroles zudumu interneta lietošanā, izmantojot prefrontālās integritātes funkcionālās izmaiņas.

Neatkarīgi no dopamīna sistēmas izmeklēšanas, turpmākajos pētījumos ir aplūkoti miera stāvokļa miera traucējumi pacientiem ar interneta atkarību. Izmantojot 18-FDG-PET, mērot glikozes vielmaiņu smadzenēs, Park et al. (2010) parādīja, ka pārmērīgi lielie interneta spēlētāji bija palielinājuši glikozes metabolismu (labās) orbitofrontālās garozas reģionā, kā arī bazālo gangliju daļās (kreisā caudāta, insula), bet aizmugurējos reģionos (piemēram, parietālās un okcipitālās zonas) bija vērojams samazināts metabolisms. .

Kopumā ir dažas pirmās liecības par strukturālām un miera stāvokļa izmaiņām indivīdos ar interneta atkarību. Tie ietver gan pelēkās, gan baltās vielas izmaiņas prefronta smadzeņu apgabalos un papildu smadzeņu reģionus. Ir arī pirmie pierādījumi par dopamīnerģiskās sistēmas izmaiņām, kas varētu būt saistītas ar dzelzsbetona apstrādi un tieksmi. Ņemot vērā, ka lielākā daļa pētījumu tika veikti ar diezgan maziem paraugiem, tikai ar vienu izņēmumu (Kühn et al., 2011), un nepastāvot konsekventai vai sistemātiskai atšķirībai starp dažādiem interneta atkarības veidiem un starp pusaudžiem un pieaugušajiem pacientiem, rezultāti ir jāārstē piesardzīgi.

Kopsavilkums un klīniskā ietekme

Kopumā neiropsiholoģiskie un neiromātiskie pētījumi par pārmērīgu un atkarību izraisošu interneta izmantošanu ir strauji augoša zinātnes joma, kas atklāj ļoti interesantu rezultātu summu. Šiem rezultātiem ir gan zinātniska, gan klīniska ietekme, un tie palīdz labāk izprast interneta atkarības neirobioloģisko pamatu. Rezultāti sakrīt ar viedokli, ka atkarību izraisošā interneta izmantošana ir saistīta ar funkcionālām smadzeņu izmaiņām, kurās iesaistītas prefrontālās garozas daļas, kam seko izmaiņas citās kortikālo (piemēram, laika) un subortikālo (piemēram, vēdera striatuma) reģionos. Turklāt ir dažas norādes par strukturālām smadzeņu izmaiņām, kas ietver arī prefrontālās garozas daļas. Funkcionālās izmaiņas prefrontālajās un striatālajās zonās galvenokārt ir novērojamas, ja indivīdi ar interneta atkarību veic konkrētus uzdevumus, jo īpaši tos, kas mēra izpildfunkcijas un reaktivitāti. Šie rezultāti kopā ar tiem, kas rodas no neiropsiholoģiskiem pētījumiem, liek domāt, ka indivīdu, kuri ir atkarīgi no interneta, prefrontālās kontroles procesi ir samazinājušies, un tie var būt saistīti ar pacientu kontroles zaudēšanu par interneta lietošanu. Tomēr līdz šim zināmi pētījuma rezultāti ir ierobežoti. Pirmkārt, kā jau minēts, plašāk jāpārbauda augstākās kārtas kognitīvo funkciju novērtēšana un konfrontācija ar interneta izraisītiem stimuliem. Otrkārt, ir nepieciešami vairāki pētījumi par dažādiem interneta atkarības veidiem (ti, dažādām īpašām formām, piemēram, spēļu, komunikācijas, pornogrāfijas), lai labāk izprastu interneta atkarības (GIA un dažu veidu SIA) kopīgās un specifiskās neiroloģiskās un neirālās korelācijas. Treškārt, dalībnieku vecums nav sistemātiski risināts. Kaut arī daži pētījumi tika veikti par pusaudžiem, citi rezultāti tika iegūti no pieaugušajiem, un ir grūti salīdzināt interneta atkarības nervu korelātus dažādās vecuma grupās. Ceturtkārt, par dzimumu ir maz zināms, ka tas ir vēl viens mainīgais, kas potenciāli var ietekmēt GIA un dažādu SIA veidu mehānismus. Tomēr lielākā daļa iepriekšējo pētījumu tika veikti ar vīriešu kārtas dalībniekiem. Piektkārt, lielāko daļu neirapildu pētījumu veica Āzijā. Lai gan šie pētījumi ir lieliski veikti un ir ļoti ietekmīgi šajā jomā, dažas kultūras sekas uz interneta atkarības parādību nevar izslēgt. Līdz ar to mums ir vajadzīgi vairāk pētījumu par atkarību izraisošu interneta lietošanu dažādās valstīs, izmantojot dažus iedzīvotājus, tostarp vīriešus un sievietes no dažādām vecuma grupām un ar dažiem interneta atkarības veidiem, lai sistemātiski risinātu un labāk izprastu šo klīnisko parādību.

Pieņemot, ka pašreizējie rezultāti, kas iegūti, samazinot prefronta kontroli interneta atkarīgajos indivīdos, tiks apstiprināti ar citiem paraugiem, mēs šeit apspriežam iespējamo ietekmi uz ārstēšanas procedūrām. Pirmo ārstēšanas modeli interneta atkarībai ieviesa Young (2011), kas ir nosaukta par kognitīvo-uzvedības terapiju interneta atkarībai (CBT-IA). Kognitīvā-uzvedības terapija ir izvēles metode (Cash et al., 2012; Winkler et al., 2013), lai gan empīrisko pētījumu skaits par ārstēšanas rezultātiem joprojām ir ierobežots (Young, \ t 2013), kā tas ir citu uzvedības atkarību gadījumā (Grant et al., \ t 2013). Jaunā CBT-IA modeļa ietvaros (2011), hipotēzi, ka individuālās īpašības un specifiskās izziņas ir galvenie elementi, kas jārisina terapijā. CBT-IA sastāv no trim posmiem, kuros uzreiz uzrauga interneta uzvedību saskaņā ar tās nejaušajiem situācijas, emocionālajiem un kognitīvajiem apstākļiem, kā arī ar sekojošiem pozitīviem un negatīviem pastiprinošiem efektiem, lai noteiktu kognitīvos pieņēmumus un izkropļojumus par sevi, internetu lietošana, situācijas izraisītāji un augsta riska situācijas. Otrajā posmā tiek ierosināts analizēt un apstrādāt kognitīvās aizspriedumus par pašu sevi un internetu, kā arī noliegumu par ārstēšanu, izmantojot kognitīvās pārstrukturēšanas un pārveidošanas metodes. Ārstēšanas trešajā fāzē ir jāsaprot un jāmaina personiskās, sociālās, psihiatriskās un ar interneta atkarības veidošanu saistītie ar darbu saistītie jautājumi. Visu trīs ārstēšanas fāžu efektivitāte ir atkarīga no prefronta procesiem, jo ​​īpaši uz izpildvaras funkcijām, piemēram, plānošanu, uzraudzību, pašrefleksiju, kognitīvo elastību un darba atmiņu.

Attiecībā uz piedāvāto GIA un SIA izstrādes un uzturēšanas modeli (Attēls1), 1), kontroles procesi un izpildfunkcijas var būtiski ietekmēt personas izziņas, jo īpaši meklējot stilu un interneta lietošanas gaidas. Ja klients ir samazinājis prefrontālās kontroles procesus, jo īpaši situācijās, kad viņš / viņa saskaras ar ar internetu saistītām norādēm, viņam / viņai var rasties grūtības izstrādāt citas risināšanas stratēģijas, lai risinātu ikdienas problēmu, nevis vēršas pie interneta. Stiprinājums, kas ir pieredzējis, lietojot internetu, var nostiprināt interneta lietošanas gaidas, kas savukārt var novest pie citu veidu, kā tikt galā ar negatīvu noskaņojumu. Klients var koncentrēt savu uzskatu par pasauli un pašas savas izziņas internetā, un šīs izziņas tiek pastāvīgi nostiprinātas (gan pozitīvi, gan negatīvi), izmantojot internetu. Samazinātas prefrontālās kontroles procesi var novest pie ierobežotas un ierobežotas situācijas pazīmju un veidu, kā tikt galā ar ikdienas dzīves prasībām. Terapeitam ir vēl grūtāk nodot klientam kontroles mehānismus, ja tiek samazināti prefrontālās kontroles procesi. Novērojot un kontrolējot situācijas ierosinātājus, kas ir pamatelementi, lai atgūtu kontroli pār interneta lietošanu, arī tiek izmantoti prefrontālās kontroles procesi. Tādēļ mēs uzskatām, ka klīniskās ārstēšanas kontekstā ir svarīgi novērtēt klienta kognitīvās funkcijas, jo īpaši izpildfunkcijas, pirms strādāt ar klientu ar konkrētām ar internetu saistītām izziņām. Tas ir spekulatīvs, jo līdz šim nav novērots empīrisks pētījums par neirokognitīvām funkcijām kā terapijas rezultāta prognozēm. Tomēr mēs uzskatām, ka neiropsiholoģiskās apmācības iekļaušana, koncentrējoties uz vispārējiem un interneta specifiskiem kontroles procesiem, var radīt vēl labāku rezultātu.

Visiem šeit aplūkotajiem konstatējumiem un klīniskajām sekām ir vairākas līdzības ar citām atkarību izraisošām uzvedības formām. Tie atbilst neirobioloģiskajiem un psiholoģiskajiem pievienošanas modeļiem (Robinsons un Berridge, 2003; Everits un Robbins, 2006) un ar neiropsiholoģiskiem un neiromogrāfiskiem konstatējumiem vielas atkarībā un citos uzvedības veidos (Grant et al., \ t 2006; van Holst et al., 2010). Tām vajadzētu iedvesmot neirobioloģiskos konstatējumus iekļaujot ārstēšanas modeļos interneta atkarībai, kā tas ir ierosināts citām uzvedības atkarību formām (Potenza et al., 2013). Lielākā daļa aktuālo rakstu par interneta atkarības neiropsiholoģiskajiem un neirolizējošajiem korelācijas secina, ka šis klīniski nozīmīgais traucējums jāklasificē kā uzvedības atkarība. Mēs piekrītam šim secinājumam un ceram, ka šis pārskats iedvesmos nākotnē veikt pētījumus par neiropsiholoģiskiem un neirobioloģiskiem mehānismiem, lai izstrādātu un uzturētu atkarību no interneta vispār un konkrētām interneta lietojumprogrammām, kā arī par ārstēšanas efektivitātes prognozēm.

Autora iemaksas

Matthias Brand uzrakstīja pirmo dokumenta projektu, uzraudzīja manuskripta sagatavošanu, sniedza manuskripta intelektuālo un praktisko darbu un pārskatīja tekstu. Kimberly S. Young rediģēja projektu, to kritiski pārskatīja, un intelektuāli un praktiski veicināja manuskriptu. Christian Laier īpaši veicināja manuskripta teorētisko daļu un pārskatīja manuskriptu. Visi autori beidzot apstiprināja manuskriptu. Visi autori ir atbildīgi par visiem darba aspektiem.

Interešu konflikta paziņojums

Autori paziņo, ka pētījums tika veikts bez jebkādām komerciālām vai finansiālām attiecībām, kuras varētu uzskatīt par iespējamu interešu konfliktu.

Atsauces

  1. Aleksandrs GE, Crutcher MD (1990). Bazālo gangliju ķēžu funkcionālā arhitektūra: paralēlās apstrādes neirālie substrāti. Tendences Neurosci. 13, 266 – 271 [PubMed]
  2. Alvarez JA, Emory E. (2006). Izpildvaras funkcija un frontālās daivas: meta-analītisks pārskats. Neiropsihols. 16, 17 – 4210.1007 / s11065-006-9002-x [PubMed] [Cross Ref]
  3. Anderson V., Anderson P., Jacobs R., redaktori. (eds) (2008). Izpildvara un frontālās daivas: dzīves perspektīva. Ņujorka: Teilore un Francis
  4. Anton RF (1999). Kas ir tieksme? Modeļi un ietekme uz ārstēšanu. Alkohols Res. Veselība 23, 165 – 173 [PubMed]
  5. APA. (2013). Garīgo traucējumu diagnostikas un statistikas rokasgrāmata, 5th Edn Washington, DC: APA
  6. Bancroft J., Vukadinovic Z. (2004). Seksuālā atkarība, seksuālā kompulsivitāte, seksuālā impulsivitāte vai kas? Uz teorētisku modeli. J. Sekss. Res. 41, 225 – 23410.1080 / 00224490409552230 [PubMed] [Cross Ref]
  7. Bari A., Robbins TW (2013). Inhibēšana un impulsivitāte: reakcijas kontroles uzvedības un neironu pamats. Prog. Neurobiol. 108, 44 – 7910.1016 / j.pneurobio.2013.06.005 [PubMed] [Cross Ref]
  8. Bārda KW, Wolf EM (2001). Izmaiņas ierosinātajos diagnostikas kritērijos interneta atkarībai. Cyberpsychol. Behav. 4, 377 – 38310.1089 / 109493101300210286 [PubMed] [Cross Ref]
  9. Bechara A. (2005). Lēmumu pieņemšana, impulsu kontrole un gribasspēka zaudēšana pret narkotikām: neirokognitīvā perspektīva. Nat. Neurosci. 8, 1458 – 146310.1038 / nn1584 [PubMed] [Cross Ref]
  10. Bechara A., Tranel D., Damasio H. (2000). Pacientu ar ventromēdiju prefrontālo garozas bojājumu lēmumu pieņemšanas deficīta raksturojums. Smadzenes 123, 2189 – 220210.1093 / smadzenes / 123.11.2189 [PubMed] [Cross Ref]
  11. Billieux J., Van der Linden M. (2012). Interneta problemātiska izmantošana un pašregulācija: sākotnējo pētījumu pārskats. Atvērt atkarīgais. J. 5, 24 – 2910.2174 / 1874941991205010024 [Cross Ref]
  12. Black D., Shaw M., Mccormick B., Bayless JD, Allen J. (2012). Neiropsiholoģiskā veiktspēja, impulsivitāte, ADHD simptomi un jaunums, kas meklē kompulsīvus pirkšanas traucējumus. Psihiatrijas Res. 200, 581 – 58710.1016 / j.psychres.2012.06.003 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  13. Bonson KR, Grant SJ, Contoreggi CS, Links JM, Metcalfe J., Weyl HL, et al. (2002). Neironu sistēmas un cēloņu izraisīta kokaīna alkas. Neiropsihofarmakoloģija 26, 376 – 38610.1016 / S0893-133X (01) 00371-2 [PubMed] [Cross Ref]
  14. Botvinick MM, Cohen JD, Carter CS (2004). Konfliktu uzraudzība un priekšējā cingulārā garoza: atjauninājums. Tendences Cogn. Sci. 8, 539 – 54610.1016 / j.tics.2004.10.003 [PubMed] [Cross Ref]
  15. Brand M., Fujiwara E., Borsutzky S., Kalbe E., Kessler J., Markowitsch HJ (2005a). Korsakoffas pacientu lēmumu pieņemšanas trūkums jaunā azartspēļu uzdevumā ar skaidri noteiktiem noteikumiem: asociācijas ar izpildfunkcijām. Neiropsiholoģija 19, 267 – 27710.1037 / 0894-4105.19.3.267 [PubMed] [Cross Ref]
  16. Brand M., Kalbe E., Labudda K., Fujiwara E., Kessler J., Markowitsch HJ (2005b). Lēmumu pieņemšanas traucējumi pacientiem ar patoloģisku azartspēlēm. Psihiatrijas Res. 133, 91 – 9910.1016 / j.psychres.2004.10.003 [PubMed] [Cross Ref]
  17. Zīmols M., Heinze K., Labudda K., Markowitsch HJ (2008a). Stratēģiju loma, pieņemot lēmumu par divdomīgu un riskantu situāciju. Cogn. Process. 9, 159 – 17310.1007 / s10339-008-0204-4 [PubMed] [Cross Ref]
  18. Zīmols M., Roth-Bauer M., Driessen M., Markowitsch HJ (2008b). Izpildvaras funkcijas un riskanta lēmumu pieņemšana pacientiem ar opiātu atkarību. Narkotiku atkarība no alkohola. 97, 64 – 7210.1016 / j.drugalcdep.2008.03.017 [PubMed] [Cross Ref]
  19. Zīmols M., Labudda K., Markowitsch HJ (2006). Lēmumu pieņemšanas neiropsiholoģiskās korelācijas neskaidrā un riskantā situācijā. Neironu tīkls. 19, 1266 – 127610.1016 / j.neunet.2006.03.001 [PubMed] [Cross Ref]
  20. Zīmols M., Laier C., Pawlikowski M., Markowitsch HJ (2009). Lēmumu pieņemšana ar atgriezenisko saiti un bez tās: izlūkdatu, stratēģiju, izpildfunkciju un izziņas stilu nozīme. J. Clin. Exp. Neiropsihols. 31, 984 – 99810.1080 / 13803390902776860 [PubMed] [Cross Ref]
  21. Brand M., Laier C., Pawlikowski M., Schächtle U., Schöler T., Altstötter-Gleich C. (2011). Skatoties pornogrāfiskos attēlus internetā: seksuālās uzbudinājuma vērtējumi un psiholoģiski psihiatriskie simptomi, lai pārmērīgi izmantotu interneta seksa vietnes. Cyberpsychol. Behav. Soc. Tīkls. 14, 371 – 37710.1089 / cyber.2010.0222 [PubMed] [Cross Ref]
  22. Braus DF, Wrase J., Grüsser S., Hermann D., Ruf M., Flor H., et al. (2001). Alkohola izraisītie stimuli aktivizē ventrālo striatumu abstinenētajos alkoholiķos. J. Neironu transm. 108, 887 – 89410.1007 / s007020170038 [PubMed] [Cross Ref]
  23. Brenner V. (1997). Datora lietošanas psiholoģija: XLVII. Interneta lietošanas, ļaunprātīgas izmantošanas un atkarības parametri: pirmās interneta lietošanas aptaujas 90 dienas. Psihols. Rep. 80, 879 – 88210.2466 / pr0.1997.80.3.879 [PubMed] [Cross Ref]
  24. Brody AL, Mandelkern MA, London ED, Childress AR, Lee GS, Bota RG, et al. (2002). Smadzeņu vielmaiņas izmaiņas cigarešu alkas laikā. Arch. Ģen. Psihiatrija 59, 1162 – 117210.1001 / archpsyc.59.12.1162 [PubMed] [Cross Ref]
  25. Brody AL, Mandelkern MA, Olmstead RE, Jou J., Tiongson E., Allen V., et al. (2007). Neirālie substrāti, kas cieš no alkas cigarešu iedarbības laikā. Biol. Psihiatrija 62, 642 – 65110.1016 / j.biopsych.2006.10.026 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  26. Caplan SE (2002). Problēmas lietošana internetā un psihosociālā labklājība: teorētiskas kognitīvās uzvedības mērinstrumenta izstrāde. Aprēķināt. Cilvēka Behavs. 18, 553 – 57510.1016 / S0747-5632 (02) 00004-3 [Cross Ref]
  27. Caplan SE (2005). Sociālo prasmju pārskats par problemātisko interneta lietošanu. J. Commun. 55, 721 – 73610.1111 / j.1460-2466.2005.tb03019.x [Cross Ref]
  28. Caplan SE (2007). Attiecības starp vientulību, sociālo trauksmi un problemātisku interneta lietošanu. Cyberpsychol. Behav. 10, 234 – 24210.1089 / cpb.2006.9963 [PubMed] [Cross Ref]
  29. Cash H., Rae CD, Steel AH, Winkler A. (2012). Interneta atkarība: īss pētījumu un prakses kopsavilkums. Curr. Psihiatrija Rev. 8, 292 – 29810.2174 / 157340012803520513 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  30. Chak K., Leung L. (2004). Klusums un kontroles vieta kā interneta atkarības un interneta izmantošanas prognozētāji. Cyberpsychol. Behav. 7, 559 – 57010.1089 / cpb.2004.7.559 [PubMed] [Cross Ref]
  31. Chang MK, likums SPM (2008). Young interneta atkarības testa faktora struktūra: apstiprinošs pētījums. Aprēķināt. Cilvēka Behavs. 24, 2597 – 261910.1016 / j.chb.2008.03.001 [Cross Ref]
  32. Charlton JP, Danforth IDW (2007). Atšķirības un augsta iesaistīšanās atšķirība tiešsaistes spēļu spēlēšanas kontekstā. Aprēķināt. Cilvēka Behavs. 23, 1531 – 154810.1016 / j.chb.2005.07.002 [Cross Ref]
  33. Chase HW, Eickhoff SB, Laird AR, Hogarth L. (2011). Narkotiku stimulēšanas apstrādes un alkas nervu pamats: aktivizācijas varbūtības novērtēšanas meta analīze. Biol. Psihiatrija 70, 785 – 79310.1016 / j.biopsych.2011.05.025 [PubMed] [Cross Ref]
  34. Childress AR, Mozley PD, Mcelgin W., Fitzgerald J., Reivich M., O'Brian CP (1999). Limbiskā aktivācija ķēžu izraisītas kokaīna vēlēšanās. Am. J. Psihiatrija 156, 11 – 18 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed]
  35. Chou C., Condron L., Belland JC (2005). Pārskats par interneta atkarības pētījumiem. Izgl. Psihols. 17, 363 – 38710.1007 / s10648-005-8138-1 [Cross Ref]
  36. Conversano C., Marazziti D., Carmassi C., Baldini S., Barnabei G., Dell'Osso L. (2012). Patoloģiska azartspēle: sistemātiska biochemisko, neiromātisko un neiropsiholoģisko konstatējumu pārskatīšana. Harv. Psihiatrija 20, 130 – 14810.3109 / 10673229.2012.694318 [PubMed] [Cross Ref]
  37. Cools R., D'Esposito M. (2011). Invertētas U formas dopamīna darbības cilvēka darba atmiņā un kognitīvajā kontrolē. Biol. Psihiatrija 69, e113 – e12510.1016 / j.biopsych.2011.03.028 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  38. Cooper A., ​​Delmonico DL, Burg R. (2000a). Cybersex lietotāji, ļaunprātīgi lietotāji un piespiedu līdzekļi: jauni atklājumi un sekas. Sekss. Atkarīgais. Compulsivity 7, 5 – 2910.1080 / 10720160008400205 [Cross Ref]
  39. Cooper A., ​​Mcloughlin IP, Campell KM (2000b). Seksualitāte kibertelpā: atjaunināt 21st gadsimtu. Cyberpsychol. Behav. 3, 521 – 53610.1089 / 109493100420142 [Cross Ref]
  40. Davis RA (2001). Patoloģiskā interneta lietošanas kognitīvās uzvedības modelis. Aprēķināt. Cilvēka Behavs. 17, 187 – 19510.1016 / S0747-5632 (00) 00041-8 [Cross Ref]
  41. Ding W.-N., Sun J.-H., Sun Y.-W., Zhou Y., Li L., Xu J.-R., et al. (2013). Mainīts noklusējuma tīkla atpūtas stāvokļa funkcionālais savienojums pusaudžiem ar interneta spēļu atkarību. PLOS ONE 8: e59902.10.1371 / journal.pone.0059902 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  42. Dom G., Sabbe B., Hulstijn W., Van Den Brink W. (2005). Vielas lietošanas traucējumi un orbitofrontālā garoza: uzvedības lēmumu pieņemšanas un neiromogrāfijas pētījumu sistemātiska pārskatīšana. Br. J. Psihiatrija 187, 209 – 22010.1192 / bjp.187.3.209 [PubMed] [Cross Ref]
  43. Dong G., Devito E., Huang J., Du X. (2012a). Difūzijas tenzora attēlošana atklāj talamus un aizmugures cingulāras garozas anomālijas interneta spēļu narkomānos. J. Psychiatr. Res. 46, 1212 – 121610.1016 / j.jpsychires.2012.05.015 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  44. Dong G., Devito EE, Du X., Cui Z. (2012b). Samazināta inhibējoša kontrole „interneta atkarības traucējumā”: funkcionāls magnētiskās rezonanses pētījums. Psihiatrijas Res. 203, 153 – 15810.1016 / j.pscychresns.2012.02.001 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  45. Dong G., Huang J., Du X. (2012c). Izmaiņas atpūtas smadzeņu aktivitātes reģionālajā homogenitātē interneta spēļu narkomānos. Behav. Smadzeņu darbība. 8, 41.10.1186 / 1744-9081-8-41 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  46. Dong G., Hu Y., Lin X. (2013a). Jutekļu / sodu jutīgums starp interneta atkarīgajiem: ietekme uz viņu atkarību izraisošo uzvedību. Prog. Neuropsychopharmacol. Biol. Psihiatrija 46, 139 – 14510.1016 / j.pnpbp.2013.07.007 [PubMed] [Cross Ref]
  47. Dong G., Hu Y., Lin X., Lu Q. (2013b). Kas padara interneta atkarīgos turpina spēlēt tiešsaistē pat tad, ja saskaras ar nopietnām negatīvām sekām? Iespējamie fMRI pētījuma skaidrojumi. Biol. Psihols. 94, 282 – 28910.1016 / j.biopsycho.2013.07.009 [PubMed] [Cross Ref]
  48. Dong G., Shen Y., Huang J., Du X. (2013c). Kļūdu monitoringa funkcijas traucējumi cilvēkiem ar interneta atkarības traucējumiem: ar notikumu saistītais FMRI pētījums. Eiro. Atkarīgais. Res. 19, 269 – 27510.1159 / 000346783 [PubMed] [Cross Ref]
  49. Dong G., Huang J., Du X. (2011a). Pastiprināta atalgojuma jutība un samazinātais zaudējumu jutīgums interneta atkarīgajiem: fMRI pētījums guessing uzdevuma laikā. J. Psychiatr. Res. 45, 1525 – 152910.1016 / j.jpsychires.2011.06.017 [PubMed] [Cross Ref]
  50. Dong G., Zhou H., Zhao X. (2011b). Vīriešu interneta atkarīgie pierāda, ka izpildvaras kontroles spējas ir samazinājušās: pierādījumi, kas iegūti no krāsu vārda „Stroop” uzdevuma. Neurosci. Lett. 499, 114 – 11810.1016 / j.neulet.2011.05.047 [PubMed] [Cross Ref]
  51. Dong G., Lin X, Zhou H., Lu Q. (2014). Kognitīvā elastība interneta narkomānos: fMRI pierādījumi no sarežģītām un viegli sarežģītām pārslēgšanās situācijām. Atkarīgais. Behav. 39, 677 – 68310.1016 / j.addbeh.2013.11.028 [PubMed] [Cross Ref]
  52. Dong G., Lu Q., Zhou H., Zhao X. (2010). Impulsu inhibīcija cilvēkiem ar interneta atkarības traucējumiem: elektrofizioloģiskie pierādījumi no Go / NoGo pētījuma. Neurosci. Lett. 485, 138 – 14210.1016 / j.neulet.2010.09.002 [PubMed] [Cross Ref]
  53. Dunn BD, Dalgleish T., Lawrence AD ​​(2006). Somatiskā marķiera hipotēze: kritisks novērtējums. Neurosci. Biobehav. 30, 239 – 27110.1016 / j.neubiorev.2005.07.001 [PubMed] [Cross Ref]
  54. Ebeling-Witte S., Frank ML, Lester D. (2007). Mulsums, interneta lietošana un personība. Cyberpsychol. Behav. 10, 713 – 71610.1089 / cpb.2007.9964 [PubMed] [Cross Ref]
  55. Everitt BJ, Robbins TW (2006). Narkotiku atkarības neironu sistēmas: no darbībām līdz ieradumiem līdz piespiedu kārtai. Nat. Neurosci. 8, 1481 – 148910.1038 / nn1579 [PubMed] [Cross Ref]
  56. M. lauks, Munafò MR, Franken IHA (2009). Meta-analītiska izpēte par saikni starp uzmanības aizspriedumiem un subjektīvo tieksmi vielu lietošanā. Psihols. Bullis. 135, 589 – 60710.1037 / a0015843 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  57. Franken IHA (2003). Narkotiku tieksme un atkarība: psiholoģisko un neiropsihofarmakoloģisko pieeju integrēšana. Prog. Neuropsychopharmacol. Biol. Psihiatrija 27, 563 – 57910.1016 / S0278-5846 (03) 00081-2 [PubMed] [Cross Ref]
  58. Goldstein RZ, Craig AD, Bechara A., Garavan H., Childress AR, Paulus MP, et al. (2009). Narkotiku atkarība no traucējumiem. Tendences Cogn. Sci. 13, 372 – 38010.1016 / j.tics.2009.06.004 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  59. Goldstein RZ, Volkow ND (2002). Narkomānija un tās pamatā esošā neirobioloģiskā bāze: neirofotogrāfiskie pierādījumi frontālās garozas iesaistīšanai. Am. J. Psihiatrija 159, 1642 – 165210.1176 / appi.ajp.159.10.1642 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  60. Goudriaan AE, Oosterlaan J., Beurs E., Van Den Brink W. (2004). Patoloģiska azartspēle: visaptverošs pārskats par bioloģiskās uzvedības rezultātiem. Neurosci. Biobehav. 28, 123 – 14110.1016 / j.neubiorev.2004.03.001 [PubMed] [Cross Ref]
  61. Goudriaan AE, Oosterlaan J., Beurs E., Van Den Brink W. (2005). Lēmumu pieņemšana patoloģiskajās azartspēlēs: salīdzinājums starp patoloģiskajiem spēlētājiem, alkohola atkarīgajiem, personām ar Tourette sindromu un parastām kontrolēm. Brain Res. Cogn. Brain Res. 23, 137 – 15110.1016 / j.cogbrainres.2005.01.017 [PubMed] [Cross Ref]
  62. Goudriaan AE, Oosterlaan J., Beurs E., Van Den Brink W. (2006). Neirokognitīvās funkcijas patoloģiskajā azartspēlē: salīdzinājums ar alkohola atkarību, Tourette sindromu un normālu kontroli. Atkarība 101, 534 – 54710.1111 / j.1360-0443.2006.01380.x [PubMed] [Cross Ref]
  63. Dotācija JE, Brewer JA, Potenza MN (2006). Vielas neirobioloģija un uzvedības atkarības. CNS Spectr. 11, 924 – 930 [PubMed]
  64. Dotācija JE, Schreiber LR, Odlaug BL (2013). Uzvedības atkarību fenomenoloģija un ārstēšana. Var. J. Psihiatrija 58, 252 – 259 [PubMed]
  65. Grant S., London ED, Newlin DB, Villemagne VL, Liu X., Contoreggi C., et al. (1996). Atmiņas ķēžu aktivizēšana ķieģeļu vēlēšanās. Proc. Natl. Acad. Sci. ASV 93, 12040 – 1204510.1073 / pnas.93.21.12040 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  66. Griffiths MD (2000). Vai internetā un datorā ir “atkarība”? Daži gadījumu izpētes pierādījumi. Cyberpsychol. Behav. 3, 211 – 21810.1089 / 109493100316067 [Cross Ref]
  67. Griffiths MD (2005). “Komponentu” atkarības modelis biopsihosociālā sistēmā. J. Subst. Izmantojiet 10, 191 – 19710.1080 / 14659890500114359 [Cross Ref]
  68. Grüsser S., Wrase J., Klein S., Hermann D., Smolka MN, Ruf M., et al. (2004). Cue inducēta striatuma un mediālā prefrontālā garozas aktivizācija saistīta ar turpmāko recidīvu abstinentos alkoholiķos. Psihofarmakoloģija 175, 296 – 30210.1007 / s00213-004-1828-4 [PubMed] [Cross Ref]
  69. Han D., Hwang JY, Renshaw PF (2010a). Bupropiona ilgstošās darbības ārstēšana samazina vēlēšanās pēc videospēļu un cue-inducētu smadzeņu darbības pacientiem ar interneta videospēļu atkarību. Exp. Clin. Psihofarmakols. 18, 297 – 30410.1037 / a0020023 [PubMed] [Cross Ref]
  70. Han D., Kim Y., Lee Y. (2010b). Izmaiņas cue-inducētā, prefronta garozas aktivitātē ar videospēļu spēli. Cyberpsychol. Behav. Soc. Tīkls. 13, 655 – 66110.1089 / cyber.2009.0327 [PubMed] [Cross Ref]
  71. Han DH, Bolo N., Daniels MA, Arenella L., Lyoo IK, Renshaw PF (2011). Smadzeņu darbība un vēlme spēlēt internetā. Kompr. Psihiatrija 52, 88 – 9510.1016 / j.comppsych.2010.04.004 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  72. Hansen S. (2002). Vai pārāk liels interneta lietojums vai „interneta atkarība”? Diagnostikas kategoriju ietekme uz studentu lietotājiem. J. Comput. Palīdzēt. Uzziniet. 18, 235 – 23610.1046 / j.1365-2729.2002.t01-2-00230.x [Cross Ref]
  73. Hardie E., Tee MY (2007). Pārmērīga interneta lietošana: personības, vientulības un sociālo atbalsta tīklu nozīme interneta atkarībā. Aust. J. Emerg. Tehn. Soc. 5, 34 – 47
  74. Heinz A., Beck A., Grüsser SM, Grace AA, Wrase J. (2008). Spirta alkas un recidīva ievainojamības nervu shēmu identificēšana. Atkarīgais. Biol. 14, 108 – 11810.1111 / j.1369-1600.2008.00136.x [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  75. Hong S.-B., Kim J.-W., Choi E.-J., Kim H.-H., Suh J.-E., Kim C.-D., et al. (2013a). Samazināts orbitofrontālais kortikālā biezums vīriešu pusaudžiem ar interneta atkarību. Behav. Smadzeņu darbība. 9, 11.10.1186 / 1744-9081-9-11 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  76. Hong S.-B., Zalesky A., Cocchi L., Fornito A., Choi E.-J., Kim H.-H., et al. (2013b). Samazināta funkcionālā smadzeņu savienojamība pusaudžiem ar interneta atkarību. PLOS ONE 8: e57831.10.1371 / journal.pone.0057831 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  77. Hoshi E. (2013). Cortico-basal gangliju tīkli, kas izmanto mērķtiecīgu uzvedību, ko nodrošina nosacītas vizuālās mērķa asociācija. Priekšpuse. Neirālās ķēdes 7: 158.10.3389 / fncir.2013.00158 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  78. Hou H., Jia S., Hu S., Fan R., Sun W., Sun T., et al. (2012). Samazināti striatāla dopamīna transportieri cilvēkiem ar interneta atkarības traucējumiem. J. Biomed. Biotechnol. 2012, 854524.10.1155 / 2012 / 854524 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  79. Jovic J., Ðinđić N. (2011). Dopamīnerģiskās sistēmas ietekme uz interneta atkarību. Acta Med. Medianae 50, 60 – 6610.5633 / amm.2011.0112 [Cross Ref]
  80. Jurado M., Rosselli M. (2007). Izpildu funkciju nenovēršamais raksturs: mūsu pašreizējās izpratnes pārskatīšana. Neiropsihols. 17, 213 – 23310.1007 / s11065-007-9040-z [PubMed] [Cross Ref]
  81. Kafka MP (2010). Hiperseksuāls traucējums: DSM-V ierosinātā diagnoze. Arch. Sekss. Behav. 39, 377 – 40010.1007 / s10508-009-9574-7 [PubMed] [Cross Ref]
  82. Kalivas PW, Volkow ND (2005). Atkarības neirālais pamats: motivācijas un izvēles patoloģija. Am. J. Psihiatrija 162, 1403 – 141310.1176 / appi.ajp.162.8.1403 [PubMed] [Cross Ref]
  83. Kim HK, Davis KE (2009). Ceļā uz visaptverošu problemātiskas interneta izmantošanas teoriju: pašvērtējuma, trauksmes, plūsmas un interneta aktivitāšu pašvērtējuma nozīmes novērtēšana. Aprēķināt. Cilvēka Behavs. 25, 490 – 50010.1016 / j.chb.2008.11.001 [Cross Ref]
  84. Kim SH, Baik S.-H., Park CS, Kim SJ, Choi SW, Kim SE (2011). Samazināta striatāla dopamīna D2 receptoriem cilvēkiem ar interneta atkarību. Neuroreport 22, 407 – 41110.1097 / WNR.0b013e328346e16e [PubMed] [Cross Ref]
  85. Kim Y.-R., Son J.-W., Lee S.-I, Shin C.-J., Kim S.-K., Ju G., et al. (2012). Nepareiza pusaudžu interneta atkarīgā smadzeņu aktivācija bumbu metināšanas animācijas uzdevumā: iespējamās neiroloģiskās korelācijas no fMRI atklātajām disododācijām. Prog. Neuropsychopharmacol. Biol. Psihiatrija 39, 88 – 9510.1016 / j.pnpbp.2012.05.013 [PubMed] [Cross Ref]
  86. Ko CH, Liu GC, Hsiao S., Yen JY, Yang MJ, Lin WC, et al. (2009). Smadzeņu aktivitātes, kas saistītas ar spēļu atkarību no tiešsaistes spēļu atkarības. J. Psychiatr. Res. 43, 739 – 74710.1016 / j.jpsychires.2008.09.012 [PubMed] [Cross Ref]
  87. Ko C.-H., Liu G.-C., Yen J.-Y., Chen C.-Y., Yen C.-F., Chen C.-S. (2013a). Smadzeņu korelācijas ar tiešsaistes spēļu gājienu, kas pakļautas cue ekspozīcijai, ar subjektiem ar interneta spēļu atkarību un pārraidītiem priekšmetiem. Atkarīgais. Biol. 18, 559 – 56910.1111 / j.1369-1600.2011.00405.x [PubMed] [Cross Ref]
  88. Ko C.-H., Liu G.-C., Yen J.-Y., Yen C.-F., Chen C.-S., Lin W.-C. (2013b). Smadzeņu aktivācija gan spēļu izraisīto spēļu mudināšanai, gan smēķēšanas vēlmēm starp priekšmetiem, kas saistīti ar interneta spēļu atkarību un atkarību no nikotīna. J. Psychiatr. Res. 47, 486 – 49310.1016 / j.jpsychires.2012.11.008 [PubMed] [Cross Ref]
  89. Korkeila J., Kaarlas S., Jääskeläinen M., Vahlberg T., Taiminen T. (2010). Pievienots tīmeklim - kaitīgs interneta lietojums un tā korelācijas. Eiro. Psihiatrija 25, 236 – 24110.1016 / j.eurpsy.2009.02.008 [PubMed] [Cross Ref]
  90. Kühn S., Gallinat J. (2011). Parastā un nelegālā narkotiku vēlmju kopīgā bioloģija - kvantitatīva reakcija uz reakciju uz smadzeņu reakciju smadzenēs. Eiro. J. Neurosci. 33, 1318 – 132610.1111 / j.1460-9568.2010.07590.x [PubMed] [Cross Ref]
  91. Kühn S., Romanowski A., Schilling C., Lorenz R., Mörsen C., Seiferth N., et al. (2011). Video spēļu neironu pamats. Tulkojums. Psihiatrija 15, e53.10.1038 / tp.2011.53 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  92. Kuss DJ, Griffith MD (2011). Interneta spēļu atkarība: sistemātisks empīrisko pētījumu pārskats. Int. J. Ment. Veselības atkarīgais. 10, 278 – 29610.1007 / s11469-011-9318-5 [Cross Ref]
  93. Kuss DJ, Griffiths MD (2012). Internets un azartspēļu atkarība: sistemātiska literatūras apskats par neiromogrāfijas pētījumiem. Smadzenes Sci. 2, 347 – 37410.3390 / brainsci2030347 [Cross Ref]
  94. Kuss DJ, Griffiths MD, Karila M., Billieux J. (2013). Interneta atkarība: sistemātiska epidemioloģisko pētījumu pārskatīšana pēdējo desmit gadu laikā. Curr. Pharm. Des. [Epub pirms drukāšanas]. [PubMed]
  95. Labudda K., Woermann FG, Mertens M., Pohlmann-Eden B., Markowitsch HJ, zīmols M. (2008). Lēmumu pieņemšanas neirālās korelācijas ar skaidru informāciju par varbūtībām un stimuliem veciem veseliem cilvēkiem. Exp. Brain Res. 187, 641 – 65010.1007 / s00221-008-1332-x [PubMed] [Cross Ref]
  96. Laier C., Pawlikowski M., zīmols M. (2014). Seksuālā attēlu apstrāde traucē lēmumu pieņemšanai, kas ir neskaidra. Arch. Sekss. Behav. 43, 473 – 48210.1007 / s10508-013-0119-8 [PubMed] [Cross Ref]
  97. Laier C., Pawlikowski M., Pekal J., Schulte FP, zīmols M. (2013a). Cybersex atkarība: atšķirība ir pieredzējušai seksuālai uzbudinājumam, skatoties pornogrāfiju un nevis reālus dzimumattiecības. J. Behav. Atkarīgais. 2, 100 – 10710.1556 / JBA.2.2013.002 [Cross Ref]
  98. Laier C., Schulte FP, zīmols M. (2013b). Pornogrāfiskā attēlu apstrāde traucē darba atmiņu. J. Sex Res. 50, 642 – 65210.1080 / 00224499.2012.716873 [PubMed] [Cross Ref]
  99. Lin F., Zhou Y., Du Y., Qin L., Zhao Z., Xu J., et al. (2012). Nenormāla balto vielu integritāte pusaudžiem ar interneta atkarības traucējumiem: telpisko statistiku pētījumā, kas balstīts uz traktu. PLOS ONE 7: e30253.10.1371 / journal.pone.0030253 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  100. Loeber S., Duka T. (2009). Akūts alkohols pasliktina uzvedības atlīdzības iegūšanas reakcijas un inhibējošo kontroles procesu kondicionēšanu - ietekmi uz atkarību izraisošiem traucējumiem. Atkarība 104, 2013 – 202210.1111 / j.1360-0443.2009.02718.x [PubMed] [Cross Ref]
  101. Lorenz RC, Krüger J.-K., Neumann B., Schott BH, Kaufmann C., Heinz A., et al. (2013). Cue reaktivitāte un tās inhibēšana patoloģiskajos datorspēļu spēlētājiem. Atkarīgais. Biol. 18, 134 – 14610.1111 / j.1369-1600.2012.00491.x [PubMed] [Cross Ref]
  102. Lortie CL, Guitton MJ (2013). Interneta atkarības novērtēšanas instrumenti: dimensiju struktūra un metodiskais statuss. Atkarība 108, 1207 – 121610.1111 / add.12202 [PubMed] [Cross Ref]
  103. Meerkerk GJ, Van Den Eijnden RJJM, Franken IHA, Garretsen HFL (2010). Vai piespiedu interneta lietošana ir saistīta ar jutīgumu pret atalgojumu un sodu un impulsivitāti? Aprēķināt. Cilvēka Behavs. 26, 729 – 73510.1016 / j.chb.2010.01.009 [Cross Ref]
  104. Meerkerk GJ, Van Den Eijnden RJJM, Garretsen HFL (2006). Kompulsīvas interneta izmantošanas prognozēšana: viss ir par seksu! Cyberpsychol. Behav. 9, 95 – 10310.1089 / cpb.2006.9.95 [PubMed] [Cross Ref]
  105. Meerkerk GJ, Van Den Eijnden RJJM, Vermulst AA, Garretsen HFL (2009). Kompulsīvā interneta lietošanas skala (CIUS): dažas psihometriskās īpašības. Cyberpsychol. Behav. 12, 1 – 610.1089 / cpb.2008.0181 [PubMed] [Cross Ref]
  106. Morahan-Martin J., Schumacher P. (2003). Interneta vienotība un sociālie izmantošanas veidi. Aprēķināt. Cilvēka Behavs. 19, 659 – 67110.1016 / S0747-5632 (03) 00040-2 [Cross Ref]
  107. Park HS, Kim SH, Bang SA, Yoon EJ, Cho SS, Kim SE (2010). Mainīts reģionālais smadzeņu glikozes metabolisms interneta spēļu pārnēsātājos: 18F-fluorodoksiglikozes pozitronu emisijas tomogrāfijas pētījums. CNS Spectr. 15, 159 – 166 [PubMed]
  108. Pawlikowski M., Altstötter-Gleich C., zīmols M. (2013). Young interneta atkarības testa īsās versijas apstiprināšana un psihometriskās īpašības. Aprēķināt. Cilvēka Behavs. 29, 1212 – 122310.1016 / j.chb.2012.10.014 [Cross Ref]
  109. Pawlikowski M., zīmols M. (2011). Pārmērīga interneta spēļu un lēmumu pieņemšana: vai pārmērīga World of Warcraft spēlētājiem ir problēmas lēmumu pieņemšanā riskantos apstākļos? Psihiatrijas Res. 188, 428 – 43310.1016 / j.psychres.2011.05.017 [PubMed] [Cross Ref]
  110. Pawlikowski M., Nader IW, Burger C., Biermann I., Stieger S., zīmols M. (2014). Patoloģisks interneta lietojums - tas ir daudzdimensiju un nevis vienmoduāls konstrukts. Atkarīgais. Res. Teorija 22, 166 – 17510.3109 / 16066359.2013.793313 [Cross Ref]
  111. Pike E., Stoops WW, Fillmore MT, Rush CR (2013). Ar narkotiku lietošanu saistītie stimuli kavē kokaīna ļaunprātīgas lietošanas inhibīciju. Narkotiku atkarība no alkohola. 133, 768 – 77110.1016 / j.drugalcdep.2013.08.004 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  112. Potenza MN, Balodis IM, Franco CA, Bullock S., Xu J., Chung T., et al. (2013). Neirobioloģiskie apsvērumi, lai izprastu patoloģisku azartspēļu uzvedību. Psihols. Atkarīgais. Behav. 27, 380 – 39210.1037 / a0032389 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  113. Robinson TE, Berridge KC (2000). Atkarības psiholoģija un neirobioloģija: stimuls-sensitizācijas skatījums. Atkarība 95, 91 – 11710.1046 / j.1360-0443.95.8s2.19.x [PubMed] [Cross Ref]
  114. Robinson TE, Berridge KC (2001). Stimulējoša sensibilizācija un atkarība. Atkarība 96, 103 – 11410.1046 / j.1360-0443.2001.9611038.x [PubMed] [Cross Ref]
  115. Robinson TE, Berridge KC (2003). Atkarība. Annu. Psychol. 54, 25 – 5310.1146 / annurev.psych.54.101601.145237 [PubMed] [Cross Ref]
  116. Robinson TE, Berridge KC (2008). Iniciatīvas stimulējošā sensibilizācijas teorija: daži aktuāli jautājumi. Philos. Trans. R. Soc. Lond. B Biol. Sci. 363, 3137 – 314610.1098 / rstb.2008.0093 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  117. Salisbury RM (2008). No seksuālās uzvedības kontroles: jaunattīstības prakses modelis. Sekss. Relatsh. Ther. 23, 131 – 13910.1080 / 14681990801910851 [Cross Ref]
  118. Schacht JP, Anton RF, Myrick H. (2013). Alkohola reakcijas reaktivitātes funkcionālie neirektēšanas pētījumi: kvantitatīva metaanalīze un sistemātiska pārskatīšana. Atkarīgais. Biol. 18, 121 – 13310.1111 / j.1369-1600.2012.00464.x [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  119. Shallice T., Burgess P. (1996). Uzraudzības procesu joma un uzvedības laika organizācija. Philos. Trans. R. Soc. Lond. B Biol. Sci. 351, 1405 – 141210.1098 / rstb.1996.0124 [PubMed] [Cross Ref]
  120. Spada MM (2014). Pārskats par problemātisko interneta lietošanu. Atkarīgais. Behav. 39, 3 – 610.1016 / j.addbeh.2013.09.007 [PubMed] [Cross Ref]
  121. Starcevic V. (2013). Vai interneta atkarība ir noderīgs jēdziens? Aust. NZJ psihiatrija 47, 16 – 1910.1177 / 0004867412461693 [PubMed] [Cross Ref]
  122. Sun D.-L., Chen ZJ, Ma N., Zhang X.-C., Fu X.-M., Zhang DR (2009). Lēmumu pieņemšanas un iepriekšējas atbildes novēršanas funkcijas pārmērīgos interneta lietotājos. CNS Spectr. 14, 75 – 81 [PubMed]
  123. Sun Y., Ying H., Seetohul RM, Xuemei W., Ya Z., Qian L., et al. (2012). Smadzeņu fMRI izpēte, ko izraisījušas cue attēli tiešsaistes spēļu narkomānos (vīriešu pusaudžiem). Behav. Brain Res. 233, 563 – 57610.1016 / j.bbr.2012.05.005 [PubMed] [Cross Ref]
  124. Thalemann R., Wölfling K., Grüsser SM (2007). Konkrēta cue reaktivitāte uz datorizētām spēlēm, kas saistītas ar pārmērīgiem spēlētājiem. Behav. Neurosci. 121, 614 – 61810.1037 / 0735-7044.121.3.614 [PubMed] [Cross Ref]
  125. Thatcher A., ​​Wretschko G., Fridjhon P. (2008). Tiešsaistes plūsmas pieredze, problemātiska interneta izmantošana un interneta atlikšana. Aprēķināt. Cilvēka Behavs. 24, 2236 – 225410.1016 / j.chb.2007.10.008 [Cross Ref]
  126. Tiffany ST, Conklin CA (2000). Alkohola alkas kognitīvā apstrādes un kompulsīvā alkohola lietošana. Atkarība 95, 145 – 15310.1046 / j.1360-0443.95.8s2.3.x [PubMed] [Cross Ref]
  127. Tychsen A., Hitchens M., Brolund T., Kavakli M. (2006). Tiešraides lomu spēlēšanas spēles: kontrole, komunikācija, stāstīšana un MMORPG līdzības. Spēle. Kultūra. 1, 252 – 27510.1177 / 1555412006290445 [Cross Ref]
  128. van Holst RJ, Van Den Brinks W., Veltman DJ, Goudriaan AE (2010). Kāpēc spēlētāji nespēj uzvarēt: pārskats par kognitīvajiem un neirolizējošajiem konstatējumiem patoloģiskajās azartspēlēs. Neurosci. Biobehav. 34, 87 – 10710.1016 / j.neubiorev.2009.07.007 [PubMed] [Cross Ref]
  129. Weng C.-B., Qian R.-B., Fu X.-M., Lin B., Han X.-P., Niu C.-S., et al. (2013). Pelēkās vielas un baltās vielas anomālijas tiešsaistes spēļu atkarībā. Eiro. J. Radiol. 82, 1308 – 131210.1016 / j.ejrad.2013.01.031 [PubMed] [Cross Ref]
  130. Whang LSM, Lee S., Chang G. (2003). Interneta lietotāju psiholoģiskie profili: uzvedības paraugu analīze internetā. Cyberpsychol. Behav. 6, 143 – 15010.1089 / 109493103321640338 [PubMed] [Cross Ref]
  131. Widyanto L., Griffiths MD (2006). “Interneta atkarība”: kritisks pārskats. Int. J. Ment. Veselības atkarīgais. 4, 31 – 5110.1007 / s11469-006-9009-9 [Cross Ref]
  132. Widyanto L., Griffiths MD, Brunsden V. (2011). Interneta atkarības testa, ar internetu saistītās problēmas skalas un pašdiagnostikas psihometriskais salīdzinājums. Cyberpsychol. Behav. Soc. Tīkls. 14, 141 – 14910.1089 / cyber.2010.0151 [PubMed] [Cross Ref]
  133. Widyanto L., Griffiths MD, Brunsden V., Mcmurran M. (2008). Ar internetu saistītās problēmu skalas psihometriskās īpašības: izmēģinājuma pētījums. Int. J. Ment. Veselības atkarīgais. 6, 205 – 21310.1007 / s11469-007-9120-6 [Cross Ref]
  134. Winkler A., ​​Dörsing B., Rief W., Shen Y., Glombiewski JA (2013). Interneta atkarības ārstēšana: metaanalīze. Clin. Psihols. 33, 317 – 32910.1016 / j.cpr.2012.12.005 [PubMed] [Cross Ref]
  135. Yang C., Choe B., Baity M., Lee J., Cho J. (2005). SCL-90-R un 16PF profili vecāka gadagājuma skolēniem ar pārmērīgu interneta lietošanu. Var. J. Psihiatrija 50, 407 – 414 [PubMed]
  136. Yee N. (2006). Motivācija spēlēt tiešsaistes spēlēs. Cyberpsychol. Behav. 9, 772 – 77510.1089 / cpb.2006.9.772 [PubMed] [Cross Ref]
  137. Young KS (1996). Interneta atkarības izmantošana: lieta, kas pārkāpj stereotipu. Psihols. Rep. 79, 899 – 90210.2466 / pr0.1996.79.3.899 [PubMed] [Cross Ref]
  138. Jaunais KS (1998a). Nozvejots tīklā: kā atpazīt interneta atkarības pazīmes - un uzvaroša stratēģija atveseļošanai. Ņujorka, NY: John Wiley & Sons, Inc
  139. Young KS (1998b). Interneta atkarība: jauna klīniska traucējuma rašanās. Cyberpsychol. Behav. 3, 237 – 24410.1089 / cpb.1998.1.237 [Cross Ref]
  140. Young KS (1999). Interneta atkarība: simptomi, novērtēšana un ārstēšana. Innov. Clin. Prakse. 17, 19 – 31
  141. Young KS (2004). Interneta atkarība: jauna klīniska parādība un tās sekas. Am. Behav. Sci. 48, 402 – 41510.1177 / 0002764204270278 [Cross Ref]
  142. Young KS (2008). Interneta seksa atkarība: riska faktori, attīstības stadijas un ārstēšana. Am. Behav. Sci. 52, 21 – 3710.1177 / 0002764208321339 [Cross Ref]
  143. Young KS (2011). CBT-IA: pirmais ārstēšanas modelis, lai risinātu interneta atkarību. J. Cogn. Ther. 25, 304 – 31210.1891 / 0889-8391.25.4.304 [Cross Ref]
  144. Young KS (2013). Ārstēšanas rezultāti, izmantojot CBT-IA ar pacientiem, kuri ir atkarīgi no interneta. J. Behav. Atkarīgais. 2, 209 – 21510.1556 / JBA.2.2013.4.3 [Cross Ref]
  145. Young KS, Pistner M., O'Mara J., Buchanan J. (1999). Kibernoziegumi: garīgās veselības problēma jaunajā tūkstošgadē. Cyberpsychol. Behav. 2, 475 – 47910.1089 / cpb.1999.2.475 [PubMed] [Cross Ref]
  146. Young KS, Yue XD, Ying L. (2011). “Interneta atkarības izplatības novērtējums un etioloģiskie modeļi”, Internet Addiction, eds Young KS, Abreu CN, redaktori. (Hoboken, NJ: John Wiley & Sons;), 3–18
  147. Yuan K., Cheng P., Dong T., Bi Y., Xing L., Yu D., et al. (2013). Kortikālā biezuma anomālijas vēlu pusaudža vecumā ar tiešsaistes spēļu atkarību. PLOS ONE 8: e53055.10.1371 / journal.pone.0053055 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  148. Yuan K., Qin W., Wang G., Zeng F., Zhao L., Yang X., et al. (2011). Mikrostruktūras novirzes pusaudžiem ar interneta atkarības traucējumiem. PLOS ONE 6: e20708.10.1371 / journal.pone.0020708 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  149. Yuan P., Raz N. (2014). Prefrontal cortex un izpildfunkcijas veseliem pieaugušajiem: strukturālo neirektēšanas pētījumu meta-analīze. Neurosci. Biobehav. 42C, 180 – 19210.1016 / j.neubiorev.2014.02.005 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]
  150. Zhou Y., Lin F.-C., Du Y.-S., Qin L.-D., Zhao Z.-M., Xu J.-R., et al. (2011). Pelēkās vielas novirzes interneta atkarībā: vokseļu morfometrijas pētījums. Eiro. J. Radiol. 79, 92 – 9510.1016 / j.ejrad.2009.10.025 [PubMed] [Cross Ref]
  151. Zhou Z., Yuan G., Yao J. (2012). Kognitīvi aizspriedumi pret interneta spēļu attēliem un izpildvaras deficītu indivīdiem ar interneta spēļu atkarību. PLOS ONE 7: e48961.10.1371 / journal.pone.0048961 [PMC bezmaksas raksts] [PubMed] [Cross Ref]