YBOP COMMENT: Penyelidik mencipta dan menguji alat penilaian baharu, berdasarkan kriteria Gangguan Permainan ICD-11 Pertubuhan Kesihatan Sedunia. Ia direka untuk menilai beberapa Gangguan penggunaan Internet tertentu (ketagihan tingkah laku dalam talian) termasuk "gangguan penggunaan lucah."
Dengan kemasukan gangguan permainan dalam ICD-11, kriteria diagnostik telah diperkenalkan untuk gangguan yang agak baru ini. Kriteria ini juga boleh digunakan untuk gangguan penggunaan Internet khusus yang berpotensi lain, yang mungkin diklasifikasikan dalam ICD-11 sebagai gangguan lain akibat tingkah laku ketagihan, seperti gangguan membeli-belah dalam talian, dalam talian gangguan penggunaan pornografi, gangguan penggunaan rangkaian sosial dan gangguan perjudian dalam talian. [penekanan ditambah]
ICD-11 menyenaraikan Gangguan Tingkah Laku Seksual Kompulsif (CSBD), yang mana ramai yang menganggap bahawa penggunaan pornografi yang bermasalah adalah gejala tingkah laku utama, sebagai gangguan kawalan impuls. Gangguan beli-belah kompulsif disenaraikan sebagai contoh di bawah kategori 'gangguan kawalan impuls khusus lain' (6C7Y) tetapi tanpa membezakan antara varian dalam talian dan luar talian. Pembezaan ini juga tidak dibuat dalam soal selidik yang paling banyak digunakan untuk mengukur pembelian kompulsif (Maraz et al., 2015; Müller, Mitchell, Vogel, & de Zwaan, 2017). Gangguan penggunaan rangkaian sosial belum lagi dipertimbangkan dalam ICD-11. Walau bagaimanapun, terdapat hujah berasaskan bukti untuk setiap tiga gangguan agak diklasifikasikan sebagai tingkah laku ketagihan (Brand et al., 2020; Gola et al., 2017; Müller et al., 2019; Stark et al., 2018; Wegmann, Müller, Ostendorf, & Jenama, 2018). [penekanan ditambah]
Abstrak
Latar belakang dan matlamat
Dengan kemasukan gangguan permainan dalam ICD-11, kriteria diagnostik telah diperkenalkan untuk gangguan yang agak baru ini. Kriteria ini juga boleh digunakan untuk gangguan penggunaan Internet khusus yang berpotensi lain, yang mungkin diklasifikasikan dalam ICD-11 sebagai gangguan lain akibat tingkah laku ketagihan, seperti gangguan membeli-belah dalam talian, gangguan penggunaan pornografi dalam talian, penggunaan rangkaian sosial. gangguan, dan gangguan perjudian dalam talian. Disebabkan oleh kepelbagaian dalam instrumen sedia ada, kami menyasarkan untuk membangunkan ukuran yang konsisten dan ekonomi bagi jenis utama (berpotensi) gangguan penggunaan Internet khusus berdasarkan kriteria ICD-11 untuk gangguan permainan.
Kaedah
Penilaian Kriteria 11 item baharu untuk Gangguan Penggunaan Internet Tertentu (ACSID-11) mengukur lima ketagihan tingkah laku dengan set item yang sama dengan mengikut prinsip ASSIST WHO. ACSID-11 telah diberikan kepada pengguna Internet aktif (N = 985) bersama-sama dengan penyesuaian Ujian Gangguan Permainan Internet Sepuluh Perkara (IGDT-10) dan penyaring untuk kesihatan mental. Kami menggunakan Analisis Faktor Pengesahan untuk menganalisis struktur faktor ACSID-11.
Hasil
Struktur empat faktor yang diandaikan telah disahkan dan lebih unggul daripada penyelesaian unidimensi. Ini digunakan untuk gangguan permainan dan gangguan penggunaan Internet khusus yang lain. Skor ACSID-11 berkorelasi dengan IGDT-10 serta dengan ukuran tekanan psikologi.
Perbincangan dan Kesimpulan
ACSID-11 nampaknya sesuai untuk penilaian konsisten (berpotensi) gangguan penggunaan Internet khusus berdasarkan kriteria diagnostik ICD-11 untuk gangguan permainan. ACSID-11 mungkin merupakan instrumen yang berguna dan ekonomi untuk mengkaji pelbagai ketagihan tingkah laku dengan item yang sama dan meningkatkan kebolehbandingan.
Pengenalan
Pengedaran dan akses mudah ke Internet menjadikan perkhidmatan dalam talian amat menarik dan menawarkan banyak kelebihan. Selain faedah untuk kebanyakan orang, tingkah laku dalam talian mungkin mengambil bentuk ketagihan yang tidak terkawal dalam sesetengah individu (cth, Raja & Potenza, 2019; Young, 2004). Terutamanya permainan menjadi semakin menjadi isu kesihatan awam (Faust & Prochaska, 2018; Rumpf et al., 2018). Selepas pengiktirafan 'Gangguan permainan Internet' dalam semakan kelima Manual Diagnostik dan Statistik Gangguan Mental (DSM-5; Persatuan Psikiatri Amerika, 2013) sebagai syarat kajian lanjut, gangguan permainan kini telah dimasukkan sebagai diagnosis rasmi (6C51) dalam semakan ke-11 Klasifikasi Penyakit Antarabangsa (ICD-11; Pertubuhan Kesihatan Sedunia, 2018). Ini merupakan langkah penting dalam menangani cabaran global yang ditimbulkan oleh penggunaan teknologi digital yang berbahaya (Billieux, Stein, Castro-Calvo, Higushi, & King, 2021). Prevalens gangguan permainan di seluruh dunia dianggarkan 3.05%, yang setanding dengan gangguan mental lain seperti gangguan penggunaan bahan atau gangguan obsesif-kompulsif (Stevens, Dorstyn, Delfabbro, & King, 2021). Walau bagaimanapun, anggaran kelaziman berbeza-beza bergantung pada instrumen saringan yang digunakan (Stevens et al., 2021). Pada masa ini, landskap instrumen adalah pelbagai. Kebanyakan langkah adalah berdasarkan kriteria DSM-5 untuk gangguan permainan Internet dan tidak ada yang kelihatan lebih baik (King et al., 2020). Perkara yang sama berlaku untuk tingkah laku ketagihan lain yang berpotensi di Internet, seperti penggunaan bermasalah pornografi dalam talian, rangkaian sosial atau membeli-belah dalam talian. Tingkah laku dalam talian yang bermasalah ini mungkin berlaku bersama-sama dengan gangguan permainan (Burleigh, Griffiths, Sumich, Stavropoulos, & Kuss, 2019; Müller et al., 2021), tetapi mungkin juga entiti sendiri. Rangka kerja teori terkini seperti model Interaction of Person-Affect-Cognition-Execution (I-PACE) (Jenama, Muda, Laier, Wölfling, & Potenza, 2016; Brand et al., 2019) menganggap bahawa proses psikologi yang serupa mendasari pelbagai jenis tingkah laku ketagihan (dalam talian). Andaian adalah selaras dengan pendekatan awal yang boleh digunakan untuk menerangkan persamaan antara gangguan ketagihan, contohnya, mengenai mekanisme neuropsikologi (Bechara, 2005; Robinson & Berridge, 1993), aspek genetik (Blum et al., 2000), atau komponen biasa (Griffiths, 2005). Walau bagaimanapun, alat pemeriksaan komprehensif untuk gangguan penggunaan Internet (berpotensi) khusus berdasarkan kriteria yang sama tidak wujud pada masa ini. Pemeriksaan seragam merentasi pelbagai jenis gangguan akibat tingkah laku ketagihan adalah penting untuk menentukan persamaan dan perbezaan dengan lebih sah.
Dalam ICD-11, gangguan permainan disenaraikan di luar gangguan perjudian dalam kategori 'gangguan akibat tingkah laku ketagihan'. Kriteria diagnostik yang dicadangkan (untuk kedua-duanya) ialah: (1) kawalan terjejas ke atas tingkah laku (cth, permulaan, kekerapan, intensiti, tempoh, penamatan, konteks); (2) meningkatkan keutamaan yang diberikan kepada tingkah laku sehingga ke tahap tingkah laku itu lebih diutamakan daripada minat lain dan aktiviti harian; (3) penerusan atau peningkatan tingkah laku walaupun akibat negatif. Walaupun tidak disebut secara langsung sebagai kriteria tambahan, adalah wajib untuk diagnosis bahawa corak tingkah laku membawa kepada (4) kemerosotan fungsi dalam bidang penting dalam kehidupan seharian (cth, isu peribadi, keluarga, pendidikan atau sosial) dan/atau kesusahan yang ketara (Pertubuhan Kesihatan Sedunia, 2018). Oleh itu, kedua-dua komponen harus disertakan semasa mengkaji tingkah laku ketagihan yang berpotensi. Secara keseluruhan, kriteria ini juga boleh digunakan untuk kategori 'gangguan khusus lain akibat tingkah laku ketagihan' (6C5Y), di mana gangguan membeli-belah, gangguan penggunaan pornografi dan gangguan penggunaan rangkaian sosial mungkin berpotensi dikategorikan (Brand et al., 2020). Gangguan membeli-belah dalam talian boleh ditakrifkan oleh pembelian dalam talian yang berlebihan dan maladaptif bagi barangan pengguna yang berlaku secara berulang walaupun terdapat akibat negatif dan dengan itu boleh membentuk gangguan penggunaan Internet tertentu (Müller, Laskowski, et al., 2021). Gangguan penggunaan pornografi dicirikan oleh pengurangan kawalan ke atas penggunaan kandungan lucah (dalam talian), yang boleh dipisahkan daripada tingkah laku seksual kompulsif yang lain (Kraus, Martino, & Potenza, 2016; Kraus et al., 2018). Gangguan penggunaan rangkaian sosial boleh ditakrifkan melalui penggunaan rangkaian sosial yang berlebihan (termasuk tapak rangkaian sosial dan aplikasi komunikasi dalam talian lain) yang dicirikan oleh pengurangan kawalan ke atas penggunaan, peningkatan keutamaan yang diberikan kepada penggunaan, dan penerusan penggunaan rangkaian sosial walaupun mengalami akibat negatif (Andreassen, 2015). Ketiga-tiga ketagihan tingkah laku yang berpotensi membentuk fenomena berkaitan klinikal yang menunjukkan persamaan dengan tingkah laku ketagihan yang lain (cth, Brand et al., 2020; Griffiths, Kuss, & Demetrovics, 2014; Müller et al., 2019; Stark, Klucken, Potenza, Brand, & Strahler, 2018).
Instrumen yang menilai jenis gangguan penggunaan Internet tertentu adalah berdasarkan sama ada pada konsep terdahulu, seperti versi Ujian Ketagihan Internet Young yang diubah suai (cth, Laier, Pawlikowski, Pekal, Schulte, & Jenama, 2013; Wegmann, Stodt, & Jenama, 2015) atau skala “Bergen” berdasarkan komponen ketagihan Griffiths (cth, Andreassen, Torsheim, Brunborg, & Pallesen, 2012; Andreassen et al., 2015), atau mereka mengukur binaan unidimensi berdasarkan kriteria DSM-5 untuk gangguan permainan (cth, Lemmens, Valkenburg, & Gentile, 2015; Van den Eijnden, Lemmens, & Valkenburg, 2016) atau gangguan perjudian (untuk semakan lihat Otto et al., 2020). Beberapa langkah awal telah diterima pakai daripada langkah untuk gangguan perjudian, gangguan penggunaan bahan atau telah dibangunkan secara teori (Laconi, Rodgers, & Chabrol, 2014). Kebanyakan instrumen ini menunjukkan kelemahan dan ketidakkonsistenan psikometrik seperti yang diserlahkan dalam ulasan berbeza (King, Haagsma, Delfabbro, Gradisar, & Griffiths, 2013; Lortie & Guitton, 2013; Petry, Rehbein, Ko, & O'Brien, 2015). Raja et al. (2020) mengenal pasti 32 instrumen berbeza menilai gangguan permainan, yang menggambarkan ketidakkonsistenan dalam bidang penyelidikan. Malah instrumen yang paling banyak disebut dan digunakan secara meluas, seperti Ujian Ketagihan Internet Young (Young, 1998), tidak mewakili kriteria diagnostik untuk gangguan permainan dengan secukupnya, baik DSM-5 mahupun ICD-11. Raja et al. (2020) menunjukkan lagi kelemahan psikometrik, contohnya, kekurangan pengesahan empirikal dan kebanyakan instrumen direka bentuk berdasarkan andaian konstruk unimodal. Ia menunjukkan bahawa jumlah simptom individu dikira dan bukannya melihat kekerapan dan intensiti yang dialami secara individu. Ujian Gangguan Permainan Internet Sepuluh Perkara (IGDT-10; Király et al., 2017) pada masa ini nampaknya cukup menangkap kriteria DSM-5 tetapi secara keseluruhan tidak ada instrumen yang kelihatan lebih baik (King et al., 2020). Baru-baru ini, beberapa skala telah diperkenalkan sebagai instrumen saringan pertama yang menangkap kriteria ICD-11 untuk gangguan permainan (Balhara et al., 2020; Higuchi et al., 2021; Jo et al., 2020; Paschke, Austermann, & Thomasius, 2020; Pontes et al., 2021) serta untuk gangguan penggunaan rangkaian sosial (Paschke, Austermann, & Thomasius, 2021). Secara umum, boleh diandaikan bahawa tidak setiap gejala semestinya dialami sama, contohnya, sama kerap atau sama intensif. Oleh itu, nampaknya wajar bahawa instrumen saringan dapat menangkap kedua-duanya, pengalaman keseluruhan gejala, dan keseluruhan simptom itu sendiri. Sebaliknya, pendekatan multidimensi boleh menyiasat simptom mana yang menyumbang secara tegas, atau dalam fasa yang berbeza, kepada pembangunan dan pengekalan tingkah laku bermasalah, dikaitkan dengan tahap penderitaan yang lebih tinggi, atau sama ada ia hanya masalah yang lebih penting.
Masalah dan ketidakkonsistenan yang serupa menjadi ketara apabila melihat instrumen menilai jenis gangguan penggunaan Internet khusus lain yang berpotensi, iaitu gangguan membeli-belah dalam talian, gangguan penggunaan pornografi dalam talian dan gangguan penggunaan rangkaian sosial. Gangguan penggunaan Internet khusus yang berpotensi ini tidak diklasifikasikan secara rasmi dalam ICD-11 berbeza dengan gangguan permainan dan perjudian. Terutama dalam kes gangguan perjudian, banyak instrumen penyaringan telah wujud, tetapi kebanyakannya tidak mempunyai bukti yang mencukupi (Otto et al., 2020), dan tidak menangani kriteria ICD-11 untuk gangguan perjudian atau tidak menumpukan pada gangguan perjudian dalam talian yang kebanyakannya (Albrecht, Kirschner, & Grüsser, 2007; Dowling et al., 2019). ICD-11 menyenaraikan Gangguan Tingkah Laku Seksual Kompulsif (CSBD), yang mana ramai yang menganggap bahawa penggunaan pornografi yang bermasalah adalah gejala tingkah laku utama, sebagai gangguan kawalan impuls. Gangguan beli-belah kompulsif disenaraikan sebagai contoh di bawah kategori 'gangguan kawalan impuls khusus lain' (6C7Y) tetapi tanpa membezakan antara varian dalam talian dan luar talian. Pembezaan ini juga tidak dibuat dalam soal selidik yang paling banyak digunakan untuk mengukur pembelian kompulsif (Maraz et al., 2015; Müller, Mitchell, Vogel, & de Zwaan, 2017). Gangguan penggunaan rangkaian sosial belum lagi dipertimbangkan dalam ICD-11. Walau bagaimanapun, terdapat hujah berasaskan bukti untuk setiap tiga gangguan agak diklasifikasikan sebagai tingkah laku ketagihan (Brand et al., 2020; Gola et al., 2017; Müller et al., 2019; Stark et al., 2018; Wegmann, Müller, Ostendorf, & Jenama, 2018). Selain kekurangan konsensus mengenai klasifikasi dan definisi gangguan penggunaan Internet khusus yang berpotensi ini, terdapat juga ketidakkonsistenan dalam penggunaan instrumen penyaringan (untuk ulasan lihat Andreassen, 2015; Fernandez & Griffiths, 2021; Hussain & Griffiths, 2018; Müller et al., 2017). Sebagai contoh, terdapat lebih daripada 20 instrumen yang sepatutnya mengukur penggunaan pornografi yang bermasalah (Fernandez & Griffiths, 2021) tetapi tiada satu pun yang mencukupi memenuhi kriteria ICD-11 untuk gangguan akibat tingkah laku ketagihan, yang sangat hampir dengan kriteria ICD-11 untuk CSBD.
Tambahan pula, beberapa gangguan penggunaan Internet tertentu nampaknya mungkin berlaku bersama, terutamanya permainan yang tidak teratur dan penggunaan rangkaian sosial (Burleigh et al., 2019; Müller et al., 2021). Menggunakan analisis profil terpendam, Charzyńska, Sussman dan Atroszko (2021) mengenal pasti bahawa rangkaian sosial yang tidak teratur dan membeli-belah serta permainan yang tidak teratur dan penggunaan pornografi sering berlaku bersama-sama. Profil termasuk tahap tinggi pada semua gangguan penggunaan Internet menunjukkan kesejahteraan paling rendah (Charzyńska et al., 2021). Ini juga menekankan kepentingan penyaringan yang menyeluruh dan seragam merentas gelagat penggunaan Internet yang berbeza. Terdapat percubaan untuk menggunakan set item yang serupa merentas gangguan penggunaan Internet yang berbeza, seperti Skala Penggunaan Pornografi Bermasalah (Bőthe et al., 2018), Skala Ketagihan Media Sosial Bergen (Andreassen, Pallesen, & Griffiths, 2017) atau Skala Ketagihan Membeli-belah Dalam Talian (Zhao, Tian & Xin, 2017). Walau bagaimanapun, skala ini direka bentuk berdasarkan model komponen oleh Griffiths (2005) dan tidak meliputi kriteria yang dicadangkan semasa untuk gangguan akibat tingkah laku ketagihan (rujuk. Pertubuhan Kesihatan Sedunia, 2018).
Ringkasnya, ICD-11 mencadangkan kriteria diagnostik untuk gangguan akibat tingkah laku ketagihan (terutama dalam talian), iaitu gangguan perjudian dan gangguan permainan. Penggunaan pornografi dalam talian yang bermasalah, beli-belah dalam talian dan penggunaan rangkaian sosial boleh diberikan kepada subkategori ICD-11 'gangguan khusus lain akibat tingkah laku ketagihan' yang mana kriteria yang sama boleh digunakan (Brand et al., 2020). Sehingga kini, landskap instrumen saringan untuk gangguan penggunaan Internet (berpotensi) khusus ini adalah sangat tidak konsisten. Walau bagaimanapun, pengukuran yang konsisten bagi binaan yang berbeza adalah penting untuk memajukan penyelidikan tentang persamaan dan perbezaan merentasi pelbagai jenis gangguan akibat tingkah laku ketagihan. Matlamat kami adalah untuk membangunkan instrumen pemeriksaan yang pendek tetapi komprehensif untuk pelbagai jenis gangguan penggunaan Internet (berpotensi) khusus yang meliputi kriteria ICD-11 untuk gangguan permainan dan gangguan perjudian, untuk membantu mengenal pasti awal tingkah laku dalam talian bermasalah khusus (berpotensi).
Kaedah
Peserta
Peserta telah diambil secara dalam talian melalui pembekal perkhidmatan panel akses yang melaluinya mereka diberi imbuhan secara individu. Kami termasuk pengguna Internet aktif dari kawasan berbahasa Jerman. Kami mengecualikan set data yang tidak lengkap dan set data yang menunjukkan tindak balas cuai. Yang terakhir ini dikenal pasti oleh dalam-ukuran (item tindak balas yang diarahkan dan ukuran laporan diri) dan post-hoc (masa tindak balas, corak tindak balas, Mahalanobis D) strategi (Godinho, Kushnir, & Cunningham, 2016; Meade & Craig, 2012). Sampel akhir terdiri daripada N = 958 peserta (499 lelaki, 458 perempuan, 1 penyelam) berumur antara 16 dan 69 tahun (M = 47.60, SD = 14.50). Kebanyakan peserta bekerja sepenuh masa (46.3%), dalam persaraan (awal) (20.1%), atau bekerja sambilan (14.3%). Yang lain adalah pelajar, pelatih, suri rumah/-suami, atau tidak bekerja atas sebab lain. Tahap pendidikan vokasional tertinggi diagihkan melalui latihan vokasional dalam syarikat (33.6%), ijazah universiti (19.0%), latihan vokasional-sekolah (14.1%), tamat pengajian dari sekolah sarjana/akademi teknikal (11.8%) , dan ijazah politeknik (10.1%). Yang lain dalam pendidikan/pelajar atau tiada ijazah. Sampel kemudahan rawak menunjukkan taburan pembolehubah sosio-demografi utama yang serupa dengan populasi pengguna Internet Jerman (rujuk. Statista, 2021).
Langkah-langkah
Penilaian Kriteria untuk Gangguan Penggunaan Internet Tertentu: ACSID-11
Dengan ACSID-11 kami menyasarkan untuk mencipta alat untuk menilai gangguan penggunaan Internet tertentu secara ringkas tetapi menyeluruh dan konsisten. Ia dibangunkan berdasarkan teori oleh kumpulan pakar penyelidik dan doktor ketagihan. Item tersebut diperolehi dalam pelbagai perbincangan dan mesyuarat konsensus berdasarkan kriteria ICD-11 untuk gangguan akibat tingkah laku ketagihan, kerana ia diterangkan untuk permainan dan perjudian, dengan mengandaikan struktur multifaktorial. Penemuan Analisis Talk-Aloud digunakan untuk mengoptimumkan kesahihan kandungan dan kebolehfahaman item (Schmidt et al., diserahkan).
ACSID-11 terdiri daripada 11 item yang menangkap kriteria ICD-11 untuk gangguan akibat tingkah laku ketagihan. Tiga kriteria utama, kawalan terjejas (IC), peningkatan keutamaan yang diberikan kepada aktiviti dalam talian (IP), dan penerusan/peningkatan (CE) penggunaan Internet walaupun akibat negatif, diwakili oleh tiga item setiap satu. Dua item tambahan telah dicipta untuk menilai kemerosotan fungsi dalam kehidupan harian (FI) dan kesusahan bertanda (MD) disebabkan oleh aktiviti dalam talian. Dalam pra-pertanyaan, peserta diarahkan untuk menunjukkan aktiviti di Internet yang telah mereka gunakan sekurang-kurangnya sekali-sekala dalam 12 bulan yang lalu. Aktiviti (iaitu, 'perjudian', 'belanja dalam talian', 'penggunaan pornografi dalam talian', 'penggunaan rangkaian sosial', 'perjudian dalam talian' dan 'lain-lain') telah disenaraikan dengan definisi yang sepadan dan pilihan respons 'ya ' atau tidak'. Peserta yang menjawab 'ya' sahaja kepada item 'lain' telah disaring keluar. Semua yang lain menerima item ACSID-11 untuk semua aktiviti yang dijawab dengan 'ya'. Pendekatan pelbagai tingkah laku ini adalah berdasarkan Ujian Saringan Alkohol, Merokok dan Penglibatan Bahan (ASSIST; Kumpulan Kerja WHO ASSIST, 2002), yang menapis kategori utama penggunaan bahan dan akibat negatifnya serta tanda-tanda tingkah laku ketagihan dengan cara yang konsisten merentas bahan tertentu.
Sebagai analogi kepada ASSIST, setiap item dirumus dengan cara supaya ia boleh dijawab terus untuk aktiviti masing-masing. Kami menggunakan format respons dua bahagian (lihat Rajah 1), di mana peserta harus menunjukkan setiap item untuk setiap aktiviti berapa kerap mereka mempunyai pengalaman dalam 12 bulan yang lalu (0: ‚tidak pernah', 1: ‚jarang', 2: ‚kadang-kadang', 3: ‚sering'), dan jika sekurang-kurangnya "jarang", betapa sengitnya setiap pengalaman adalah dalam 12 bulan yang lalu (0: ‚sama sekali tidak sengit', 1: ‚agak tidak sengit', 2: ‚agak sengit', 3: ‚sengit'). Dengan menilai kekerapan serta keamatan setiap simptom, adalah mungkin untuk menyiasat kejadian simptom, tetapi juga untuk mengawal bagaimana simptom yang sengit dilihat melebihi kekerapan. Item ACSID-11 (terjemahan bahasa Inggeris yang dicadangkan) ditunjukkan dalam Jadual 1. Item asal (Jerman) termasuk pra-pertanyaan dan arahan boleh didapati dalam Lampiran (lihat Lampiran A).
Item contoh ACSID-11 (terjemahan bahasa Inggeris yang dicadangkan bagi item asal Jerman) yang menggambarkan pengukuran kekerapan (lajur kiri) dan intensiti (lajur kanan) situasi yang berkaitan dengan aktiviti dalam talian tertentu. Nota. Rajah menunjukkan item teladan bagi faktor Kawalan Terjejas (IC) seperti yang dipaparkan A) kepada individu yang menggunakan kesemua lima aktiviti dalam talian seperti yang ditunjukkan dalam pra-pertanyaan (lihat Lampiran A) dan B) kepada individu yang menyatakan untuk menggunakan beli-belah dalam talian dan rangkaian sosial sahaja.
Petikan: Jurnal Ketagihan Tingkah Laku 2022; 10.1556/2006.2022.00013
Item penyaring ACSID-11 untuk gangguan penggunaan Internet tertentu (penterjemahan bahasa Inggeris yang dicadangkan).
| Perkara | Soalan |
| IC1 | Dalam tempoh 12 bulan yang lalu, adakah anda menghadapi masalah untuk menjejaki bila anda memulakan aktiviti, berapa lama, berapa intens, atau dalam situasi apa anda melakukannya, atau apabila anda berhenti? |
| IC2 | Dalam tempoh 12 bulan yang lalu, adakah anda merasakan keinginan untuk menghentikan atau menyekat aktiviti kerana anda perasan anda menggunakannya terlalu banyak? |
| IC3 | Dalam tempoh 12 bulan yang lalu, adakah anda telah cuba menghentikan atau menyekat aktiviti tersebut dan gagal melakukannya? |
| IP1 | Dalam tempoh 12 bulan yang lalu, adakah anda memberikan aktiviti tersebut sebagai keutamaan yang lebih tinggi daripada aktiviti atau minat lain dalam kehidupan harian anda? |
| IP2 | Dalam tempoh 12 bulan yang lalu, adakah anda telah hilang minat terhadap aktiviti lain yang pernah anda gemari kerana aktiviti tersebut? |
| IP3 | Dalam tempoh 12 bulan yang lalu, adakah anda telah mengabaikan atau meninggalkan aktiviti atau minat lain yang pernah anda gemari kerana aktiviti tersebut? |
| CE1 | Dalam tempoh 12 bulan yang lalu, adakah anda meneruskan atau meningkatkan aktiviti tersebut walaupun ia telah mengancam atau menyebabkan anda kehilangan hubungan dengan seseorang yang penting bagi anda? |
| CE2 | Dalam tempoh 12 bulan yang lalu, adakah anda meneruskan atau meningkatkan aktiviti tersebut walaupun ia telah menyebabkan anda mengalami masalah di sekolah/latihan/kerja? |
| CE3 | Dalam tempoh 12 bulan yang lalu, adakah anda meneruskan atau meningkatkan aktiviti tersebut walaupun ia telah menyebabkan anda mengalami aduan/penyakit fizikal atau mental? |
| FI1 | Berfikir tentang semua bidang kehidupan anda, adakah kehidupan anda telah terjejas dengan ketara oleh aktiviti tersebut dalam tempoh 12 bulan yang lalu? |
| MD1 | Memikirkan semua bidang kehidupan anda, adakah aktiviti itu menyebabkan anda menderita dalam tempoh 12 bulan yang lalu? |
Nota. IC = kawalan terjejas; IP = keutamaan meningkat; CE = kesinambungan/peningkatan; FI = kemerosotan fungsi; MD = kesusahan yang ketara; Barangan asal Jerman boleh didapati di Lampiran A.
Ujian Gangguan Permainan Internet Sepuluh Item: IGDT-10 – versi ASSIST
Sebagai ukuran kesahan konvergen, kami menggunakan sepuluh item IGDT-10 (Király et al., 2017) dalam versi lanjutan. IGDT-10 mengoperasikan sembilan kriteria DSM-5 untuk gangguan permainan Internet (Persatuan Psikiatri Amerika, 2013). Dalam kajian ini, kami melanjutkan versi khusus permainan asal supaya semua bentuk gangguan penggunaan Internet tertentu dinilai. Untuk melaksanakan ini, dan untuk memastikan metodologi setanding, kami juga menggunakan format tindak balas pelbagai gelagat pada contoh ASSIST di sini. Untuk ini, item telah diubah suai supaya 'permainan' digantikan dengan 'aktiviti'. Setiap item kemudiannya dijawab untuk semua aktiviti dalam talian yang sebelum ini dinyatakan oleh peserta untuk digunakan (daripada pilihan 'perjudian', 'belanja dalam talian', 'penggunaan pornografi dalam talian', 'penggunaan rangkaian sosial' dan 'perjudian dalam talian' ). Setiap item, setiap aktiviti dinilai pada skala Likert tiga mata (0 = 'tidak pernah', 1 = 'kadang-kadang', 2 = 'kerap'). Pemarkahan adalah sama seperti versi asal IGDT-10: Setiap kriteria menerima skor 0 jika respons 'tidak pernah' atau 'kadang-kadang' dan skor 1 jika respons 'kerap'. Item 9 dan 10 mewakili kriteria yang sama (iaitu, 'berbahaya atau kehilangan hubungan penting, pekerjaan, atau peluang pendidikan atau kerjaya kerana penyertaan dalam permainan Internet') dan dikira bersama satu mata jika satu atau kedua-dua item dipenuhi. Skor jumlah akhir dikira untuk setiap aktiviti. Ia boleh berkisar antara 0 hingga 9 dengan skor yang lebih tinggi menunjukkan keterukan gejala yang lebih tinggi. Mengenai gangguan permainan, skor lima atau lebih menunjukkan perkaitan klinikal (Király et al., 2017).
Soal Selidik Kesihatan Pesakit-4: PHQ-4
Soal Selidik Kesihatan Pesakit-4 (PHQ-4; Kroenke, Spitzer, Williams, & Löwe, 2009) ialah ukuran ringkas simptom kemurungan dan kebimbangan. Ia terdiri daripada empat item yang diambil daripada skala Generalized Anxiety Disorder–7 dan modul PHQ-8 untuk kemurungan. Peserta harus menunjukkan kekerapan berlakunya gejala tertentu pada skala Likert empat mata antara 0 ('tidak sama sekali') hingga 3 ('hampir setiap hari'). Jumlah skor boleh berkisar antara 0 dan 12 yang menunjukkan tiada/minimum, ringan, sederhana dan tahap tekanan psikologi yang teruk dengan skor dari 0–2, 3–5, 6–8, 9–12, masing-masing (Kroenke et al., 2009).
Kesejahteraan umum
Kepuasan hidup am dinilai menggunakan Skala Pendek Kepuasan Hayat (L-1) dalam versi asal Jerman (Beierlein, Kovaleva, László, Kemper, & Rammstedt, 2015) menjawab pada skala Likert 11 mata antara 0 ('tidak berpuas hati sama sekali') hingga 10 ('berpuas hati sepenuhnya'). Skala item tunggal disahkan dengan baik dan berkorelasi kuat dengan skala berbilang item yang menilai kepuasan dengan kehidupan (Beierlein et al., 2015). Kami juga meminta kepuasan hidup khusus dalam domain kesihatan (H-1): 'Semua perkara dipertimbangkan, sejauh manakah anda berpuas hati dengan kesihatan anda hari ini?' dijawab pada skala 11 mata yang sama (rujuk. Beierlein et al., 2015).
Prosedur
Kajian ini dijalankan dalam talian menggunakan alat tinjauan dalam talian Limesurvey®. ACSID-11 dan IGDT-10 telah dilaksanakan dengan cara yang hanya aktiviti yang dipilih dalam pra-pertanyaan dipaparkan untuk item masing-masing. Peserta menerima pautan individu daripada pembekal panel perkhidmatan yang membawa kepada tinjauan dalam talian yang dibuat oleh kami. Selepas selesai, peserta dialihkan semula ke tapak web penyedia untuk menerima pengiraan mereka. Data dikumpul dalam tempoh dari 8 April hingga 14 April pada 2021.
Analisis statistik
Kami menggunakan analisis faktor pengesahan (CFA) untuk menguji dimensi dan membina kesahan ACSID-11. Analisis dijalankan dengan Mplus versi 8.4 (Muthén & Muthén, 2019) menggunakan min kuasa dua terkecil berwajaran dan anggaran diselaraskan varians (WLSMV). Untuk menilai kesesuaian model, kami menggunakan pelbagai indeks, iaitu khi kuasa dua (χ 2) ujian untuk kesesuaian tepat, Indeks Fit Perbandingan (CFI), indeks muat Tucker-Lewis (TLI), Sisa Purata Purata Akar Piawai (SRMR), dan Ralat Penghampiran Purata Purata Purata (RMSEA). mengikut Hu dan Bentler (1999), nilai cutoff untuk CFI dan TLI > 0.95, untuk SRMR < 0.08, dan untuk RMSEA < 0.06 menunjukkan kesesuaian model yang baik. Tambahan pula, nilai khi kuasa dua dibahagikan dengan darjah kebebasan (χ2/df) < 3 ialah penunjuk lain untuk kesesuaian model yang boleh diterima (Carmines & McIver, 1981). Alpha Cronbach (α) dan Lambda-2 Guttman (λ 2) digunakan sebagai ukuran kebolehpercayaan dengan pekali > 0.8 (> 0.7) menunjukkan ketekalan dalaman yang baik (boleh diterima) (Bortz & Döring, 2006). Analisis korelasi (Pearson) digunakan untuk menguji kesahan konvergen antara ukuran berbeza bagi konstruk yang sama atau berkaitan. Analisis ini dijalankan dengan IBM perangkaan SPSS (versi 26). mengikut Cohen (1988), nilai |r| = 0.10, 0.30, 0.50 masing-masing menunjukkan kesan kecil, sederhana, besar.
Etika
Prosedur kajian telah dijalankan mengikut Deklarasi Helsinki. Kajian itu telah diluluskan oleh jawatankuasa etika bahagian Sains Komputer dan Sains Kognitif Gunaan di Fakulti Kejuruteraan Universiti Duisburg-Essen. Semua subjek telah dimaklumkan tentang kajian dan semua memberikan persetujuan termaklum.
Hasil
Dalam sampel semasa, tingkah laku penggunaan Internet khusus telah diedarkan seperti berikut: Permainan ditunjukkan oleh 440 (45.9%) individu (umur: M = 43.59, SD = 14.66; 259 lelaki, 180 perempuan, 1 penyelam), 944 (98.5%) individu yang terlibat dalam membeli-belah dalam talian (umur: M = 47.58, SD = 14.49; 491 lelaki, 452 perempuan, 1 penyelam), 340 (35.5%) individu menggunakan pornografi dalam talian (umur: M = 44.80, SD = 14.96; 263 lelaki, 76 perempuan, 1 penyelam), 854 (89.1%) individu menggunakan rangkaian sosial (umur: M = 46.52, SD = 14.66; 425 lelaki, 428 wanita, 1 penyelam), dan 200 (20.9%) individu terlibat dalam perjudian dalam talian (umur: M = 46.91, SD = 13.67; 125 lelaki, 75 perempuan, 0 penyelam). Minoriti peserta (n = 61; 6.3%) menunjukkan hanya menggunakan satu aktiviti. Kebanyakan peserta (n = 841; 87.8%) menggunakan sekurang-kurangnya membeli-belah dalam talian bersama-sama dengan rangkaian sosial dan 409 (42.7%) daripada mereka juga menunjukkan untuk bermain permainan dalam talian. Enam puluh lapan (7.1%) peserta menyatakan untuk menggunakan semua aktiviti dalam talian yang dinyatakan.
Memandangkan gangguan perjudian dan perjudian ialah dua jenis gangguan akibat tingkah laku ketagihan yang diiktiraf secara rasmi dan memandangkan bilangan individu dalam sampel kami yang dilaporkan melakukan perjudian dalam talian agak terhad, kami mula-mula akan menumpukan pada keputusan berkenaan penilaian. kriteria untuk gangguan permainan dengan ACSID-11.
Statistik deskriptif
Mengenai gangguan permainan, semua item ACSID-11 mempunyai penilaian antara 0 dan 3 yang mencerminkan julat maksimum nilai yang mungkin (lihat Jadual 2). Semua item menunjukkan nilai min yang agak rendah dan taburan condong ke kanan seperti yang dijangkakan dalam sampel bukan klinikal. Kesukaran paling tinggi untuk item Penerusan/Peningkatan dan Kesusahan yang Ditandakan manakala item Kawalan Terjejas (terutamanya IC1) dan Keutamaan Bertambah adalah yang paling rendah kesukarannya. Kurtosis adalah tinggi terutamanya untuk item pertama Penerusan/Peningkatan (CE1) dan item Kesusahan Bertanda (MD1).
Statistik deskriptif item ACSID-11 yang mengukur gangguan permainan.
| Tiada. | Perkara | Min | Max | M | (SD) | Skewness | Kurtosis | kesukaran |
| a) | Skala kekerapan | |||||||
| 01a | IC1 | 0 | 3 | 0.827 | (0.956) | 0.808 | -0.521 | 27.58 |
| 02a | IC2 | 0 | 3 | 0.602 | (0.907) | 1.237 | 0.249 | 20.08 |
| 03a | IC3 | 0 | 3 | 0.332 | (0.723) | 2.163 | 3.724 | 11.06 |
| 04a | IP1 | 0 | 3 | 0.623 | (0.895) | 1.180 | 0.189 | 20.76 |
| 05a | IP2 | 0 | 3 | 0.405 | (0.784) | 1.913 | 2.698 | 13.48 |
| 06a | IP3 | 0 | 3 | 0.400 | (0.784) | 1.903 | 2.597 | 13.33 |
| 07a | CE1 | 0 | 3 | 0.170 | (0.549) | 3.561 | 12.718 | 5.68 |
| 08a | CE2 | 0 | 3 | 0.223 | (0.626) | 3.038 | 8.797 | 7.42 |
| 09a | CE3 | 0 | 3 | 0.227 | (0.632) | 2.933 | 7.998 | 7.58 |
| 10a | FI1 | 0 | 3 | 0.352 | (0.712) | 1.997 | 3.108 | 11.74 |
| 11a | MD1 | 0 | 3 | 0.155 | (0.526) | 3.647 | 13.107 | 5.15 |
| b) | Skala keamatan | |||||||
| 01b | IC1 | 0 | 3 | 0.593 | (0.773) | 1.173 | 0.732 | 19.77 |
| 02b | IC2 | 0 | 3 | 0.455 | (0.780) | 1.700 | 2.090 | 15.15 |
| 03b | IC3 | 0 | 3 | 0.248 | (0.592) | 2.642 | 6.981 | 8.26 |
| 04b | IP1 | 0 | 3 | 0.505 | (0.827) | 1.529 | 1.329 | 16.82 |
| 05b | IP2 | 0 | 3 | 0.330 | (0.703) | 2.199 | 4.123 | 10.98 |
| 06b | IP3 | 0 | 3 | 0.302 | (0.673) | 2.302 | 4.633 | 10.08 |
| 07b | CE1 | 0 | 3 | 0.150 | (0.505) | 3.867 | 15.672 | 5.00 |
| 08b | CE2 | 0 | 3 | 0.216 | (0.623) | 3.159 | 9.623 | 7.20 |
| 09b | CE3 | 0 | 3 | 0.207 | (0.608) | 3.225 | 10.122 | 6.89 |
| 10b | FI1 | 0 | 3 | 0.284 | (0.654) | 2.534 | 6.172 | 9.47 |
| 11b | MD1 | 0 | 3 | 0.139 | (0.483) | 3.997 | 16.858 | 4.62 |
Nota. N = 440. IC = kawalan terjejas; IP = keutamaan meningkat; CE = kesinambungan/peningkatan; FI = kemerosotan fungsi; MD = kesusahan yang ketara.
Mengenai kesihatan mental, keseluruhan sampel (N = 958) mempunyai min skor PHQ-4 3.03 (SD = 2.82) dan menunjukkan tahap kepuasan yang sederhana terhadap kehidupan (L-1: M = 6.31, SD = 2.39) dan kesihatan (H-1: M = 6.05, SD = 2.68). Dalam subkumpulan permainan (n = 440), 13 individu (3.0%) mencapai potongan IGDT-10 untuk kes gangguan permainan yang berkaitan secara klinikal. Purata skor IGDT-10 berbeza antara 0.51 untuk gangguan membeli-belah dan 0.77 untuk gangguan penggunaan rangkaian sosial (lihat Jadual 5).
Analisis factor konfirmatory
Diandaikan model empat faktor
Kami menguji struktur empat faktor ACSID-11 yang diandaikan dengan menggunakan berbilang CFA, satu bagi setiap gangguan penggunaan Internet tertentu dan secara berasingan untuk penilaian kekerapan dan keamatan. Faktor-faktor (1) Kawalan Terjejas, (2) Keutamaan Peningkatan, dan (3) Penerusan/Peningkatan dibentuk oleh tiga item masing-masing. Dua item tambahan yang mengukur kemerosotan fungsi dalam kehidupan seharian dan menandakan kesusahan akibat aktiviti dalam talian membentuk faktor tambahan (4) Kemerosotan Fungsian. Struktur empat faktor ACSID-11 disokong oleh data. Indeks kesesuaian menunjukkan kesesuaian yang baik antara model dan data untuk semua jenis gangguan penggunaan Internet tertentu yang dinilai oleh ACSID-11, iaitu gangguan permainan, gangguan membeli-belah dalam talian, dan gangguan penggunaan rangkaian sosial, penggunaan pornografi dalam talian. gangguan, dan gangguan perjudian dalam talian (lihat Jadual 3). Berkenaan gangguan penggunaan pornografi dalam talian dan gangguan perjudian dalam talian, TLI dan RMSEA mungkin berat sebelah disebabkan saiz sampel yang kecil (Hu & Bentler, 1999). Pemuatan faktor dan kovarians sisa untuk CFA yang menggunakan model empat faktor ditunjukkan dalam Rajah 2. Untuk ambil perhatian, sesetengah model menunjukkan nilai anomali tunggal (iaitu, varians baki negatif untuk pembolehubah terpendam atau korelasi yang sama dengan atau lebih daripada 1).
Indeks muat bagi model CFA empat faktor, satu dimensi dan tertib kedua untuk gangguan penggunaan Internet (berpotensi) khusus yang diukur oleh ACSID-11.
| Gangguan permainan | |||||||||||
| Kekerapan | intensiti | ||||||||||
| model | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| Model empat faktor | 38 | 0.991 | 0.987 | 0.031 | 0.051 | 2.13 | 0.993 | 0.990 | 0.029 | 0.043 | 1.81 |
| Model unidimensi | 27 | 0.969 | 0.961 | 0.048 | 0.087 | 4.32 | 0.970 | 0.963 | 0.047 | 0.082 | 3.99 |
| Model faktor tertib kedua | 40 | 0.992 | 0.988 | 0.031 | 0.047 | 1.99 | 0.992 | 0.989 | 0.032 | 0.045 | 1.89 |
| Gangguan membeli-belah dalam talian | |||||||||||
| Kekerapan | intensiti | ||||||||||
| model | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| Model empat faktor | 38 | 0.996 | 0.994 | 0.019 | 0.034 | 2.07 | 0.995 | 0.992 | 0.020 | 0.037 | 2.30 |
| Model unidimensi | 27 | 0.981 | 0.976 | 0.037 | 0.070 | 5.58 | 0.986 | 0.982 | 0.031 | 0.056 | 3.98 |
| Model faktor tertib kedua | 40 | 0.996 | 0.994 | 0.021 | 0.036 | 2.19 | 0.994 | 0.992 | 0.023 | 0.038 | 2.40 |
| Gangguan penggunaan pornografi dalam talian | |||||||||||
| Kekerapan | intensiti | ||||||||||
| model | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| Model empat faktor | 38 | 0.993 | 0.989 | 0.034 | 0.054 | 1.99 | 0.987 | 0.981 | 0.038 | 0.065 | 2.43 |
| Model unidimensi | 27 | 0.984 | 0.979 | 0.044 | 0.075 | 2.91 | 0.976 | 0.970 | 0.046 | 0.082 | 3.27 |
| Model faktor tertib kedua | 40 | 0.993 | 0.991 | 0.033 | 0.049 | 1.83 | 0.984 | 0.979 | 0.039 | 0.068 | 2.59 |
| Gangguan penggunaan rangkaian sosial | |||||||||||
| Kekerapan | intensiti | ||||||||||
| model | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| Model empat faktor | 38 | 0.993 | 0.990 | 0.023 | 0.049 | 3.03 | 0.993 | 0.989 | 0.023 | 0.052 | 3.31 |
| Model unidimensi | 27 | 0.970 | 0.963 | 0.048 | 0.096 | 8.89 | 0.977 | 0.972 | 0.039 | 0.085 | 7.13 |
| Model faktor tertib kedua | 40 | 0.992 | 0.989 | 0.027 | 0.053 | 3.39 | 0.991 | 0.988 | 0.025 | 0.056 | 3.64 |
| Gangguan perjudian dalam talian | |||||||||||
| Kekerapan | intensiti | ||||||||||
| model | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| Model empat faktor | 38 | 0.997 | 0.996 | 0.027 | 0.059 | 1.70 | 0.997 | 0.996 | 0.026 | 0.049 | 1.47 |
| Model unidimensi | 27 | 0.994 | 0.992 | 0.040 | 0.078 | 2.20 | 0.991 | 0.989 | 0.039 | 0.080 | 2.28 |
| Model faktor tertib kedua | 40 | 0.997 | 0.996 | 0.029 | 0.054 | 1.58 | 0.997 | 0.995 | 0.029 | 0.053 | 1.55 |
Nota. Saiz sampel berbeza-beza untuk permainan (n = 440), beli-belah dalam talian (n = 944), penggunaan pornografi dalam talian (n = 340), penggunaan rangkaian sosial (n = 854), dan perjudian dalam talian (n = 200); ACSID-11 = Penilaian Kriteria untuk Gangguan Penggunaan Internet Tertentu, 11-item.
Pemuatan faktor dan kovarians sisa model empat faktor ACSID-11 (frekuensi) untuk (A) gangguan permainan, (B) gangguan perjudian dalam talian, (C) gangguan membeli-belah dalam talian, (D) gangguan penggunaan pornografi dalam talian , dan (E) gangguan penggunaan rangkaian sosial. Nota. Saiz sampel berbeza-beza untuk permainan (n = 440), beli-belah dalam talian (n = 944), penggunaan pornografi dalam talian (n = 340), penggunaan rangkaian sosial (n = 854), dan perjudian dalam talian (n = 200); Skala keamatan ACSID-11 menunjukkan keputusan yang sama. ACSID-11 = Penilaian Kriteria untuk Gangguan Penggunaan Internet Tertentu, 11-item; Nilai mewakili bebanan faktor piawai, kovarians faktor dan kovarians sisa. Semua anggaran adalah penting pada p <0.001.
Petikan: Jurnal Ketagihan Tingkah Laku 2022; 10.1556/2006.2022.00013
Model unidimensi
Disebabkan saling korelasi yang tinggi antara faktor yang berbeza, kami juga menguji penyelesaian unidimensi dengan semua item dimuatkan pada satu faktor, seperti yang dilaksanakan, contohnya, dalam IGDT-10. Model unidimensi ACSID-11 menunjukkan kesesuaian yang boleh diterima, tetapi dengan RMSEA dan/atau χ2/df berada di atas potongan yang dicadangkan. Untuk semua tingkah laku, model sesuai untuk model empat faktor adalah lebih baik berbanding dengan model unidimensi masing-masing (lihat Jadual 3). Akibatnya, penyelesaian empat faktor kelihatan lebih baik daripada penyelesaian unidimensi.
Model faktor tertib kedua dan model dwifaktor
Alternatif untuk mengambil kira interkorelasi yang tinggi adalah dengan memasukkan faktor umum yang mewakili konstruk umum, yang terdiri daripada subdomain yang berkaitan. Ini boleh dilaksanakan melalui model faktor tertib kedua dan model dwifaktor. Dalam model faktor tertib kedua, faktor umum (tertib kedua) dimodelkan dalam usaha untuk menerangkan korelasi antara faktor tertib pertama. Dalam model dwifaktor, diandaikan bahawa faktor umum menyumbang kepada persamaan antara domain yang berkaitan dan, selain itu, terdapat beberapa faktor khusus, setiap satunya mempunyai kesan unik pada dan di luar faktor umum. Ini dimodelkan supaya setiap item dibenarkan memuatkan pada faktor umum dan juga pada faktor khususnya di mana semua faktor (termasuk korelasi antara faktor umum dan faktor khusus) dinyatakan sebagai ortogon. Model faktor tertib kedua adalah lebih terhad daripada model dwifaktor dan bersarang dalam model dwifaktor (Yung, Thissen, & McLeod, 1999). Dalam sampel kami, model faktor tertib kedua menunjukkan kesesuaian yang sama seperti model empat faktor (lihat Jadual 3). Untuk semua tingkah laku, empat faktor (perintah pertama) memuatkan tinggi pada faktor umum (perintah kedua) (lihat Lampiran B), yang mewajarkan penggunaan skor keseluruhan. Seperti model empat faktor, beberapa model faktor tertib kedua menunjukkan nilai anomali sekali-sekala (iaitu, varians baki negatif untuk pembolehubah pendam atau korelasi yang sama dengan atau lebih daripada 1). Kami juga menguji model dwifaktor pelengkap yang menunjukkan kesesuaian yang setanding, namun, bukan untuk semua tingkah laku model boleh dikenal pasti (lihat Lampiran C).
Kebolehpercayaan
Berdasarkan struktur empat faktor yang dikenal pasti, kami mengira skor faktor untuk ACSID-11 daripada cara item masing-masing serta skor min keseluruhan untuk setiap gangguan penggunaan Internet (berpotensi) khusus. Kami telah melihat kebolehpercayaan IGDT-10 semasa kami menggunakan varian pelbagai tingkah laku mengikut contoh ASSIST (menilai pelbagai gangguan penggunaan Internet khusus) buat kali pertama. Keputusan menunjukkan konsistensi dalaman yang tinggi bagi ACSID-11 dan kebolehpercayaan IGDT-10 yang lebih rendah tetapi juga boleh diterima (lihat Jadual 4).
Ukuran kebolehpercayaan ACSID-11 dan IGDT-10 mengukur gangguan penggunaan Internet tertentu.
| ACSID-11 | IGDT-10 | |||||
| Kekerapan | intensiti | (versi ASSIST) | ||||
| Jenis gangguan | α | λ2 | α | λ2 | α | λ2 |
| permainan | 0.900 | 0.903 | 0.894 | 0.897 | 0.841 | 0.845 |
| Membeli-belanja dalam talian | 0.910 | 0.913 | 0.915 | 0.917 | 0.858 | 0.864 |
| Penggunaan pornografi dalam talian | 0.907 | 0.911 | 0.896 | 0.901 | 0.793 | 0.802 |
| Penggunaan rangkaian sosial | 0.906 | 0.912 | 0.915 | 0.921 | 0.855 | 0.861 |
| Perjudian dalam talian | 0.947 | 0.950 | 0.944 | 0.946 | 0.910 | 0.912 |
Nota. α = Alfa Cronbach; λ 2 = lambda-2 Guttman; ACSID-11 = Penilaian Kriteria untuk Gangguan Penggunaan Internet Tertentu, 11 item; IGDT-10 = Ujian Gangguan Permainan Internet Sepuluh Item; Saiz sampel berbeza-beza untuk permainan (n = 440), beli-belah dalam talian (n = 944), penggunaan pornografi dalam talian (n = 340), penggunaan rangkaian sosial (n = 854), dan perjudian dalam talian (n = 200).
Jadual 5 menunjukkan statistik deskriptif skor ACSID-11 dan IGDT-10. Untuk semua tingkah laku, cara faktor ACSID-11 Kesinambungan/Peningkatan dan Kemerosotan Fungsian adalah yang paling rendah berbanding dengan faktor-faktor lain. Faktor Kawalan Terjejas menunjukkan nilai min tertinggi untuk kedua-dua kekerapan dan keamatan. Jumlah markah ACSID-11 adalah tertinggi untuk gangguan penggunaan rangkaian sosial, diikuti oleh gangguan perjudian dalam talian dan gangguan permainan, gangguan penggunaan pornografi dalam talian dan gangguan membeli-belah dalam talian. Skor jumlah IGDT-10 menunjukkan gambar yang serupa (lihat Jadual 5).
Statistik deskriptif faktor dan skor keseluruhan ACSID-11 dan IGDT-10 (versi ASSIST) untuk gangguan penggunaan Internet tertentu.
| permainan (n = 440) | Membeli-belanja dalam talian (n = 944) | Penggunaan pornografi dalam talian (n = 340) | Penggunaan rangkaian sosial (n = 854) | Perjudian dalam talian (n = 200) | ||||||||||||||||
| Pembolehubah | Min | Max | M | (SD) | Min | Max | M | (SD) | Min | Max | M | (SD) | Min | Max | M | (SD) | Min | Max | M | (SD) |
| Kekerapan | ||||||||||||||||||||
| ACSID-11_IC | 0 | 3 | 0.59 | (0.71) | 0 | 3 | 0.46 | (0.67) | 0 | 3 | 0.58 | (0.71) | 0 | 3 | 0.78 | (0.88) | 0 | 3 | 0.59 | (0.82) |
| ACSID-11_IP | 0 | 3 | 0.48 | (0.69) | 0 | 3 | 0.28 | (0.56) | 0 | 3 | 0.31 | (0.59) | 0 | 3 | 0.48 | (0.71) | 0 | 3 | 0.38 | (0.74) |
| ACSID-11_CE | 0 | 3 | 0.21 | (0.51) | 0 | 3 | 0.13 | (0.43) | 0 | 3 | 0.16 | (0.45) | 0 | 3 | 0.22 | (0.50) | 0 | 3 | 0.24 | (0.60) |
| ACSID-11_FI | 0 | 3 | 0.25 | (0.53) | 0 | 3 | 0.18 | (0.48) | 0 | 2.5 | 0.19 | (0.47) | 0 | 3 | 0.33 | (0.61) | 0 | 3 | 0.33 | (0.68) |
| ACSID-11_total | 0 | 3 | 0.39 | (0.53) | 0 | 3 | 0.27 | (0.47) | 0 | 2.6 | 0.32 | (0.49) | 0 | 3 | 0.46 | (0.59) | 0 | 2.7 | 0.39 | (0.64) |
| intensiti | ||||||||||||||||||||
| ACSID-11_IC | 0 | 3 | 0.43 | (0.58) | 0 | 3 | 0.34 | (0.56) | 0 | 3 | 0.45 | (0.63) | 0 | 3 | 0.60 | (0.76) | 0 | 3 | 0.47 | (0.73) |
| ACSID-11_IP | 0 | 3 | 0.38 | (0.62) | 0 | 3 | 0.22 | (0.51) | 0 | 3 | 0.25 | (0.51) | 0 | 3 | 0.40 | (0.67) | 0 | 3 | 0.35 | (0.69) |
| ACSID-11_CE | 0 | 3 | 0.19 | (0.48) | 0 | 3 | 0.11 | (0.39) | 0 | 2.7 | 0.15 | (0.41) | 0 | 3 | 0.19 | (0.45) | 0 | 3 | 0.23 | (0.58) |
| ACSID-11_FI | 0 | 3 | 0.21 | (0.50) | 0 | 3 | 0.15 | (0.45) | 0 | 2.5 | 0.18 | (0.43) | 0 | 3 | 0.28 | (0.57) | 0 | 3 | 0.29 | (0.61) |
| ACSID-11_total | 0 | 3 | 0.31 | (0.46) | 0 | 3 | 0.21 | (0.42) | 0 | 2.6 | 0.26 | (0.43) | 0 | 3 | 0.37 | (0.54) | 0 | 3 | 0.34 | (0.59) |
| IGDT-10_sum | 0 | 9 | 0.69 | (1.37) | 0 | 9 | 0.51 | (1.23) | 0 | 7 | 0.61 | (1.06) | 0 | 9 | 0.77 | (1.47) | 0 | 9 | 0.61 | (1.41) |
Nota. ACSID-11 = Penilaian Kriteria untuk Gangguan Penggunaan Internet Tertentu, 11-item; IC = kawalan terjejas; IP = keutamaan meningkat; CE = kesinambungan/peningkatan; FI = kemerosotan fungsi; IGDT-10 = Ujian Gangguan Permainan Internet Sepuluh Item.
Analisis korelasi
Sebagai ukuran kesahan konstruk, kami menganalisis korelasi antara ACSID-11, IGDT-10 dan ukuran kesejahteraan umum. Perkaitan ditunjukkan dalam Jadual 6. Jumlah skor ACSID-11 berkorelasi positif dengan skor IGDT-10 dengan saiz kesan sederhana hingga besar, di mana korelasi antara skor untuk tingkah laku yang sama adalah tertinggi. Tambahan pula, skor ACSID-11 berkorelasi positif dengan PHQ-4, dengan kesan yang sama seperti IGDT-10 dan PHQ-4. Corak korelasi dengan ukuran kepuasan hidup (L-1) dan kepuasan kesihatan (H-1) adalah sangat serupa antara keterukan gejala yang dinilai dengan ACSID-11 dan dengan IGDT-10. Saling korelasi antara jumlah skor ACSID-11 untuk tingkah laku yang berbeza mempunyai kesan yang besar. Korelasi antara skor faktor dan IGDT-10 boleh didapati dalam bahan tambahan.
Korelasi antara ACSID-11 (frekuensi), IGDT-10 dan ukuran kesejahteraan psikologi
| 1) | 2) | 3) | 4) | 5) | 6) | 7) | 8) | 9) | 10) | 11) | 12) | |||
| ACSID-11_total | ||||||||||||||
| 1) | permainan | 1 | ||||||||||||
| 2) | Membeli-belanja dalam talian | r | 0.703** | 1 | ||||||||||
| (n) | (434) | (944) | ||||||||||||
| 3) | Penggunaan pornografi dalam talian | r | 0.659** | 0.655** | 1 | |||||||||
| (n) | (202) | (337) | (340) | |||||||||||
| 4) | Penggunaan rangkaian sosial | r | 0.579** | 0.720** | 0.665** | 1 | ||||||||
| (n) | (415) | (841) | (306) | 854 | ||||||||||
| 5) | Perjudian dalam talian | r | 0.718** | 0.716** | 0.661** | 0.708** | 1 | |||||||
| (n) | (123) | (197) | (97) | (192) | (200) | |||||||||
| IGDT-10_sum | ||||||||||||||
| 6) | permainan | r | 0.596** | 0.398** | 0.434** | 0.373** | 0.359** | 1 | ||||||
| (n) | (440) | (434) | (202) | (415) | (123) | (440) | ||||||||
| 7) | Membeli-belanja dalam talian | r | 0.407** | 0.632** | 0.408** | 0.449** | 0.404** | 0.498** | 1 | |||||
| (n) | (434) | (944) | (337) | (841) | (197) | (434) | (944) | |||||||
| 8) | Penggunaan pornografi dalam talian | r | 0.285** | 0.238** | 0.484** | 0.271** | 0.392** | 0.423** | 0.418** | 1 | ||||
| (n) | (202) | (337) | (340) | (306) | (97) | (202) | (337) | (340) | ||||||
| 9) | Penggunaan rangkaian sosial | r | 0.255** | 0.459** | 0.404** | 0.591** | 0.417** | 0.364** | 0.661** | 0.459** | 1 | |||
| (n) | (415) | (841) | (306) | (854) | (192) | (415) | (841) | (306) | (854) | |||||
| 10) | Perjudian dalam talian | r | 0.322** | 0.323** | 0.346** | 0.423** | 0.625** | 0.299** | 0.480** | 0.481** | 0.525** | 1 | ||
| (n) | (123) | (197) | (97) | (192) | (200) | (123) | (197) | (97) | (192) | (200) | ||||
| 11) | PHQ-4 | r | 0.292** | 0.273** | 0.255** | 0.350** | 0.326** | 0.208** | 0.204** | 0.146** | 0.245** | 0.236** | 1 | |
| (n) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (958) | |||
| 12) | L-1 | r | -0.069 | -0.080* | -0.006 | -0.147** | -0.179* | -0.130** | -0.077* | -0.018 | -0.140** | -0.170* | -0.542** | 1 |
| (n) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (958) | (958) | ||
| 13) | H-1 | r | -0.083 | -0.051 | 0.062 | -0.014 | 0.002 | -0.078 | -0.021 | 0.069 | 0.027 | -0.034 | -0.409** | 0.530** |
| (n) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (958) | (958) | ||
Nota. ** p <0.01; * p < 0.05. ACSID-11 = Penilaian Kriteria untuk Gangguan Penggunaan Internet Tertentu, 11-item; IGDT-10 = Ujian Gangguan Permainan Internet Sepuluh Item; PHQ-4 = Soal Selidik Kesihatan Pesakit-4; Korelasi dengan skala intensiti ACSID-11 berada dalam julat yang sama.
Perbincangan dan Kesimpulan
Laporan ini memperkenalkan ACSID-11 sebagai alat baharu untuk penyaringan mudah dan komprehensif bagi jenis utama gangguan penggunaan Internet tertentu. Keputusan kajian menunjukkan bahawa ACSID-11 sesuai untuk menangkap kriteria ICD-11 untuk gangguan permainan dalam struktur pelbagai rupa. Korelasi positif dengan alat penilaian berasaskan DSM-5 (IGDT-10) seterusnya menunjukkan kesahan konstruk.
Struktur multifaktorial yang diandaikan ACSID-11 telah disahkan oleh keputusan CFA. Item tersebut sesuai dengan model empat faktor yang mewakili kriteria ICD-11 (1) kawalan terjejas, (2) peningkatan keutamaan, (3) penerusan/peningkatan walaupun terdapat akibat negatif, serta komponen tambahan (4) kemerosotan fungsi dan kesusahan yang ketara untuk dianggap sebagai relevan untuk tingkah laku ketagihan. Penyelesaian empat faktor menunjukkan kesesuaian unggul berbanding dengan penyelesaian satu dimensi. Kepelbagaian dimensi skala adalah ciri unik berbanding dengan skala lain yang meliputi kriteria ICD-11 untuk gangguan permainan (rujuk. King et al., 2020; Pontes et al., 2021). Tambahan pula, kesesuaian yang sama unggul bagi model faktor tertib kedua (dan sebahagiannya model dwifaktor) menunjukkan bahawa item yang menilai empat kriteria berkaitan terdiri daripada konstruk "gangguan" umum dan mewajarkan penggunaan skor keseluruhan. Hasilnya adalah serupa untuk gangguan perjudian dalam talian dan gangguan penggunaan Internet khusus berpotensi lain yang diukur oleh ACSID-11 dalam format pelbagai tingkah laku pada contoh ASSIST, iaitu gangguan membeli-belah dalam talian, gangguan penggunaan pornografi dalam talian, rangkaian sosial- gangguan penggunaan. Bagi yang terakhir, hampir tidak ada instrumen berdasarkan kriteria WHO untuk gangguan akibat tingkah laku ketagihan, walaupun penyelidik mengesyorkan klasifikasi ini untuk setiap daripada mereka (Brand et al., 2020; Müller et al., 2019; Stark et al., 2018). Langkah komprehensif baharu, seperti ACSID-11, boleh membantu mengatasi kesukaran metodologi dan membolehkan analisis sistematik kesamaan dan perbezaan antara jenis tingkah laku ketagihan (berpotensi) yang berbeza ini.
Kebolehpercayaan ACSID-11 adalah tinggi. Untuk gangguan permainan, konsistensi dalaman adalah setanding atau lebih tinggi daripada kebanyakan instrumen lain (rujuk. King et al., 2020). Kebolehpercayaan dari segi konsistensi dalaman juga baik untuk gangguan penggunaan Internet khusus lain yang diukur oleh kedua-dua ACSID-11 dan IGDT-10. Daripada ini, kita boleh membuat kesimpulan bahawa format respons bersepadu, seperti format ASSIST (Kumpulan Kerja WHO ASSIST, 2002) sesuai untuk penilaian bersama pelbagai jenis ketagihan tingkah laku. Dalam sampel semasa, jumlah skor ACSID-11 adalah tertinggi untuk gangguan penggunaan rangkaian sosial. Ini sesuai dengan kelaziman fenomena ini yang agak tinggi yang kini dianggarkan pada 14% untuk negara individualis dan 31% untuk negara kolektivis (Cheng, Lau, Chan, & Luk, 2021).
Kesahan penumpuan ditunjukkan oleh korelasi positif sederhana hingga besar antara skor ACSID-11 dan IGDT-10 walaupun format pemarkahan berbeza. Tambahan pula, korelasi positif yang sederhana antara skor ACSID-11 dan PHQ-4 mengukur gejala kemurungan dan kebimbangan menyokong kesahihan kriteria alat penilaian baharu. Hasilnya adalah konsisten dengan penemuan terdahulu mengenai persatuan antara masalah mental (comorbid) dan gangguan penggunaan Internet tertentu termasuk gangguan permainan (Mihara & Higuchi, 2017; tetapi lihat; Carras, Shi, Hard & Saldanha yang lebih sejuk, 2020), gangguan penggunaan pornografi (Duffy, Dawson, & Das Nair, 2016), gangguan membeli-belah (Kyrios et al., 2018), gangguan penggunaan rangkaian sosial (Andreassen, 2015), dan gangguan perjudian (Dowling et al., 2015). Selain itu, ACSID-11 (terutamanya gangguan perjudian dalam talian dan gangguan penggunaan rangkaian sosial) adalah berkorelasi songsang dengan ukuran kepuasan hidup. Keputusan ini selaras dengan penemuan terdahulu mengenai persatuan antara kesejahteraan terjejas dan keterukan gejala gangguan penggunaan Internet tertentu (Cheng, Cheung, & Wang, 2018; Duffy et al., 2016; Duradoni, Innocenti, & Guazzini, 2020). Kajian mencadangkan kesejahteraan menjadi terjejas terutamanya apabila pelbagai gangguan penggunaan Internet tertentu berlaku bersama-sama (Charzyńska et al., 2021). Kejadian bersama gangguan penggunaan Internet tertentu tidak jarang berlaku (cth, Burleigh et al., 2019; Müller et al., 2021) yang mungkin sebahagiannya menerangkan perkaitan yang agak tinggi antara gangguan yang diukur oleh ACSID-11 dan IGDT-10 masing-masing. Ini menekankan kepentingan alat saringan seragam untuk menentukan persamaan dan perbezaan dengan lebih sah merentas pelbagai jenis gangguan akibat tingkah laku ketagihan.
Batasan utama kajian semasa ialah sampel bukan klinikal, agak kecil dan tidak mewakili. Oleh itu, dengan kajian ini, kami tidak dapat menunjukkan sama ada ACSID-11 sesuai sebagai alat diagnostik, kerana kami tidak dapat memberikan skor cutoff yang jelas, lagi. Tambahan pula, reka bentuk keratan rentas tidak membenarkan membuat inferens tentang kebolehpercayaan ujian-uji semula atau hubungan sebab akibat antara ACSID-11 dan pembolehubah yang mengesahkan. Instrumen memerlukan pengesahan lanjut untuk mengesahkan kebolehpercayaan dan kesesuaiannya. Walau bagaimanapun, hasil daripada kajian awal ini menunjukkan bahawa ia adalah alat yang menjanjikan yang mungkin patut diuji lebih lanjut. Untuk ambil perhatian, pangkalan data yang lebih besar diperlukan bukan sahaja untuk instrumen ini, tetapi untuk keseluruhan bidang penyelidikan untuk menentukan tingkah laku ini boleh dianggap sebagai entiti diagnostik (rujuk. Grant & Chamberlain, 2016). Struktur ACSID-11 nampaknya berfungsi dengan baik seperti yang disahkan oleh hasil kajian semasa. Empat faktor khusus dan domain umum telah diwakili secukupnya merentas tingkah laku yang berbeza, walaupun setiap item telah dijawab untuk semua aktiviti dalam talian yang ditunjukkan yang dilakukan sekurang-kurangnya sekali-sekala dalam dua belas bulan yang lalu. Kami telah membincangkan bahawa gangguan penggunaan Internet tertentu mungkin berlaku bersama, namun, ini mesti disahkan dalam kajian susulan sebagai sebab korelasi sederhana hingga tinggi skor ACSID-11 merentas tingkah laku. Tambahan pula, nilai anomali sekali-sekala mungkin menunjukkan bahawa untuk sesetengah tingkah laku spesifikasi model perlu dioptimumkan. Kriteria yang digunakan tidak semestinya sama relevan dengan semua jenis gangguan berpotensi yang disertakan. Ada kemungkinan bahawa ACSID-11 tidak dapat menampung ciri khusus gangguan dengan secukupnya dalam manifestasi gejala. Invarian pengukuran merentas versi yang berbeza harus diuji dengan sampel bebas baharu termasuk pesakit yang mengalami gangguan penggunaan Internet khusus yang didiagnosis. Tambahan pula, hasilnya tidak mewakili populasi umum. Data itu lebih kurang mewakili pengguna Internet di Jerman dan tiada penutupan pada masa pengumpulan data; namun begitu, pandemik COVID-19 mempunyai pengaruh yang berpotensi pada tahap tekanan dan penggunaan Internet (bermasalah) (Király et al., 2020). Walaupun skala item tunggal L-1 disahkan dengan baik (Beierlein et al., 2015), (khusus domain) kepuasan hidup boleh ditangkap secara lebih komprehensif dalam kajian masa depan menggunakan ACSID-11.
Kesimpulannya, ACSID-11 terbukti sesuai untuk penilaian menyeluruh, konsisten dan ekonomi terhadap gejala gangguan penggunaan Internet (berpotensi) khusus termasuk gangguan permainan, gangguan membeli-belah dalam talian, gangguan penggunaan pornografi dalam talian, rangkaian sosial. -gangguan penggunaan, dan gangguan perjudian dalam talian berdasarkan kriteria diagnostik ICD-11 untuk gangguan permainan. Penilaian lanjut alat penilaian perlu dijalankan. Kami berharap ACSID-11 boleh menyumbang kepada penilaian yang lebih konsisten terhadap tingkah laku ketagihan dalam penyelidikan dan ia juga boleh membantu dalam amalan klinikal pada masa hadapan.
Sumber pembiayaan
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Yayasan Penyelidikan Jerman) - 411232260.
Sumbangan penulis
SMM: Metodologi, Analisis Formal, Penulisan – Draf Asal; EW: Pengkonsepan, Metodologi, Penulisan – Semakan & Penyuntingan; AO: Metodologi, Analisis formal; RS: Pengkonsepan, Metodologi; AM: Pengkonsepan, Metodologi; CM: Pengkonsepan, Metodologi; KW: Pengkonsepan, Metodologi; HJR: Pengkonsepan, Metodologi; MB: Pengkonsepan, Metodologi, Penulisan – Semakan & Penyuntingan, Penyeliaan.
Konflik kepentingan
Penulis tidak melaporkan konflik kepentingan kewangan atau lain-lain yang berkaitan dengan subjek artikel ini.
Penghargaan
Kerja pada artikel ini telah dijalankan dalam konteks Unit Penyelidikan ACSID, FOR2974, yang dibiayai oleh Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Yayasan Penyelidikan Jerman) - 411232260.
Bahan tambahan
Data tambahan untuk artikel ini boleh didapati secara online di https://doi.org/10.1556/2006.2022.00013.
;
