ြဒပ်မဲ့သော
နောက်ခံသမိုင်းနဲ့ရည်ရွယ်ချက်
ချို့ယွင်းသောအမူအကျင့်ဆိုင်ရာတားစီးထိန်းချုပ်မှု (BIC) သည်စွဲလမ်းစေသောအပြုအမူအတွက်အရေးပါသောအခန်းကဏ္ play မှပါဝင်သည်ဟုလူသိများသည်။ သို့သော်ဤအချက်သည်ဆိုက်ဘာဆက်ဆံမှုစွဲလမ်းမှုနှင့် ပတ်သက်၍ အငြင်းပွားဖွယ်မရှိချေ။ ဒီလေ့လာမှုကအဖြစ်အပျက် -related အလားအလာ (ERPs) ကိုအသုံးပြု။ ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးစွဲ (TCA) ကို ဦး တည်သဘောထားတွေနှင့်အတူအထီးတစ် ဦး ချင်းစီအတွက် BIC ၏အချိန်သင်တန်းစုံစမ်းစစ်ဆေးရန်နှင့်၎င်းတို့၏လစ်လပ် BIC ၏ neurophysiological သက်သေအထောက်အထားပေးရန်ရည်ရွယ်သည်။
နည်းလမ်းများ
TCA နှင့်ကျန်းမာသောထိန်းချုပ်မှု ၃၆ ခု (HCs) ရှိသူ ၃၆ ယောက်ကို Two-Choice Oddball လုပ်ငန်းတာဝန်ပေးခဲ့ပြီး၎င်းသည်မကြာခဏစံလှုံ့ဆော်မှုများ (ပုံရိပ်များ) နှင့်မက္ကဆီကို ၁၀၀၀ အတွင်း၌ခဏခဏဖြစ်ပေါ်လေ့ရှိသောလှုံ့ဆော်မှုများ (ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံများ) ကိုတုံ့ပြန်ရန်လိုအပ်သည်။ သင်တန်းသားများကိုတာဝန်ဖျော်ဖြေအဖြစ် Electroencephalography (EEG) မှတ်တမ်းတင်ခဲ့သည်။
ရလဒ်များ
တုံ့ပြန်မှုအချိန် (RTs) ၏စည်းကမ်းချက်များ၌အုပ်စုများအကြားစံလှုံ့ဆော်မှု၏ဆင်တူနေသော်လည်း TCA အုပ်စု၏ RTs deviant လှုံ့ဆော်မှုနှင့် HC အုပ်စု၏ထက်အများကြီးနှေးကွေးခဲ့ကြသည်။ အဆိုပါအမူအကျင့်ခြားနားချက် deviant- စံခြားနားချက်လှိုင်းအတွက် N2 (200-300 ms) နှင့် P3 (300-500 ms) အစိတ်အပိုင်းများ၏ပျမ်းမျှလွှဲခွင်အတွက်အုပ်စုတစ်စုကွဲပြားခြားနားမှုအားဖြင့်လိုက်ပါသွားခဲ့သည်။ ပို၍ တိကျစွာဖော်ပြထားသည်မှာ HC group နှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင် TCA အုပ်စုသည်စံလှုံ့ဆော်မှုများထက် deviant အတွက် N2 နှင့် P3 လွှဲခွင်ကွဲပြားခြားနားမှုများကိုပြသခဲ့သည်။
ဆွေးနွေးချက်နှင့်ကောက်ချက်
TCA နှင့်အတူတစ် ဦး ချင်းစီသည် HC ပါ ၀ င်သူများနှင့် cyopsex စွဲလမ်းမှုကိုအမူအကျင့်စွဲလမ်းမှုအဖြစ်ရှုမြင်နိုင်သည်ဟူသောအမြင်ကိုထောက်ခံသောပစ္စည်းဥစ္စာအသုံးပြုမှုရောဂါ (သို့) အမူအကျင့်စွဲမှု၏အာရုံကြောဆိုင်ရာစိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာနှင့် ERP ၏ဝိသေသလက္ခဏာများထက် ပိုမို၍ စိတ်တက်ကြွမှုရှိသည်။
နိဒါန္း
Cybersex စွဲ
လွန်ခဲ့သည့်ဆယ်စုနှစ်နှစ်ခုအတွင်းအင်တာနက်စွဲစွဲလမ်းမှုမြင့်တက်လာခဲ့သည်။Sussman, Harper, Stahl, & Weigle, 2018) ။ သုတေသီများကယေဘုယျအင်တာနက်စွဲလမ်းမှုနှင့်အင်တာနက်စွဲလမ်းမှုအကြားခွဲခြားမှုပြုလုပ်သင့်သည်ဟုယုံကြည်ကြသည်။ အမှတ်တံဆိပ်လူငယ်, Laier, Wölfling, & Potenza, 2016; Davis က, 2001) ။ အထူးသဖြင့်၊ ဆိုက်ဘာဆက်စ်ကိုစွဲလမ်းမှုသည်အင်တာနက်စွဲလမ်းမှု၏အထူးပုံစံဖြစ်သည်။ ကုန်အမှတ်တံဆိပ်လူငယ်, & Laier, 2014; de Alarcón, de la Iglesia, Casado & Montejo, 2019) ။ အင်တာနက်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်လာသည်နှင့်အမျှညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေပစ္စည်းများရရှိမှုသည်များစွာတိုးတက်လာခဲ့သည် လေ့လာမှုတစ်ခုအရအွန်လိုင်းလှုပ်ရှားမှုအမျိုးမျိုးတွင်ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေကြည့်ခြင်းသည်စွဲလမ်းစေနိုင်သည့်အရာဖြစ်ကြောင်းဖော်ပြသည်။Meerkerk, Eijnden, & Garretsen, 2006).
ဆိုက်ဘာဆက်ဆပ်မှုစွဲခြင်းကိုအကျင့်စွဲစွဲလမ်းမှုဟုသတ်မှတ်သင့်မသင့်နှင့် ပတ်သက်၍ အချေအတင်ဆွေးနွေးမှုများရှိခဲ့သည် (ဥပမာ၊ က de Alarcón et al ။ , 2019) ။ သို့သော်ဆိုက်ဘာဆက်ဆံမှုစွဲခြင်းနှင့်မူးယစ်ဆေးဝါးသုံးစွဲမှုရောဂါ (သို့) အခြားအမူအကျင့်ဆိုင်ရာစွဲလမ်းမှုများအကြားတူညီမှုနှင့် ပတ်သက်၍ သက်သေအထောက်အထားများပိုမိုများပြားလာသည်။Kowalewska et al, 2018 ။ Stark, Klucken, Potenza, အမှတ်တံဆိပ်, & Strahler, 2018) ။ ယခင်လေ့လာမှုများအရဆိုက်ဘာဆက်စ်စွဲမှုနှင့် cue ဓာတ်ပြုခြင်းနှင့်တဏှာဆက်စပ်မှုရှိကြောင်းဖော်ပြခဲ့သည်။Laier, Pawlikowski, Pekal, Schulte, & Brand, 2013; ကုန်အမှတ်တံဆိပ် et al ။ , 2011); ထိုကဲ့သို့သောယန္တရားများသည်ပစ္စည်းဥစ္စာအသုံးပြုမှုဆိုင်ရာရောဂါဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့်ထိန်းသိမ်းမှုကိုဖြစ်ပေါ်စေသည်။Drummond, 2001; Tiffany & Wray, 2012) ။ အဆိုပါတဏှာနှင့် cue တုံ့ပြန်မှုသဘောတရားများကိုပစ္စည်းဥစ္စာအသုံးပြုမှုရောဂါလေ့လာမှုများမှဆင်းသက်လာခြင်းနှင့်တိကျသောအင်တာနက်စွဲနှင့်ပတ်သက်။ သုတေသနမှလျှောက်ထားကြသည် (ဥပမာ, Potenza, 2008) ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ အချို့သောလေ့လာမှုများကအင်တာနက်စွဲလမ်းမှုရှိသူတစ် ဦး ချင်းစီအတွက်တဏှာနှင့် cue reactivity အကြားအာရုံကြောဆက်စပ်မှုကိုလေ့လာခဲ့ပြီး ventral striatum သည်စွဲလမ်းမှုနှင့်သက်ဆိုင်သည့်အချက်များရင်ဆိုင်နေရသောအတွေ့အကြုံများကိုတွန်းအားပေးခြင်းတွင်ပါ ၀ င်ကြောင်းတွေ့ရှိခဲ့သည် (Kober et al, 2016 ။ Miedl, Büchel, & Peters, 2014) ။ hypersexual အပြုအမူများရှိသူဘာသာရပ်များသို့မဟုတ် cybersex စွဲခံစားနေရပြီးသောသူများအပေါ်သုတေသနလည်းတသမတ်တည်းရလဒ်များကိုပေးသည် (ကုန်အမှတ်တံဆိပ် Snagowski, Laier, & Maderwald, 2016; Klucken, Wehrum-Osinsky, Schweckendiek, Kruse, & Stark, 2016; Voon et al ။ , 2014) ။ ထိုမှတပါး, Laier နှင့်အမှတ်တံဆိပ် (2014) cybersex စွဲများအတွက်သီအိုရီအမောင်းနှင်မော်ဒယ်တီထွင်ထုတ်လုပ်နိုင်ခဲ့သည်။ အဆိုပါမော်ဒယ်အပြုသဘောနှင့်အပျက်သဘောဆောင်သောအားဖြည့်၏အခန်းကဏ္stressကိုအလေးပေးခြင်းဖြင့်ဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးစွဲနှင့်ပစ္စည်းဥစ္စာအသုံးပြုမှုရောဂါအကြားဆင်တူယူဆတယ်။ စိတ်ကျေနပ်မှုရရန်နှင့်ဆိုးရွားသောစိတ်ခံစားမှုအခြေအနေများကိုလျှော့ချရန်အတွက်လူများသည် cybersex ကိုသုံးနိုင်သည်Laier & အမှတ်တံဆိပ်, 2014) ။ ထိုကဲ့သို့သောအားဖြည့်ခြင်း၏ယန္တရားများကိုအခြားပစ္စည်းဥစ္စာအသုံးပြုမှုမမှန်ခြင်းနှင့်စွဲပုံစံများတွင်ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသိအမှတ်ပြုခဲ့ကြသည်။ရော်ဘင်ဆင် & Berridge, 2008).
ထကြွလွယ်သော
စွဲသီအိုရီအရအမူအကျင့်ဆိုင်ရာစွဲလမ်းမှုနှင့်ပစ္စည်းဥစ္စာအသုံးပြုမှုရောဂါများတွင်တိကျသောအပြုအမူများကိုထိန်းချုပ်နိုင်မှုအားနည်းခြင်းနှင့်ရောင်ပြန်ဟပ်စနစ်များအကြားအနှောင့်အယှက်ပေးခြင်းနှင့်ဆက်စပ်မှုရှိနိုင်သည်။အမှတ်တံဆိပ် et al, 2019 ။ Dong & Potenza, 2014; Wiers et al, 2007 ။ Zilverstand & Goldstein, 2020) ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ လူပုဂ္ဂိုလ် - ထိခိုက်မှု - သိမှတ်ခြင်း - အစီရင်ခံခြင်း (I-PACE) မော်ဒယ် (အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှု) တွင်အကြံပြုသည်။ကုန်အမှတ်တံဆိပ် et al ။ , 2019အစောပိုင်းစွဲလမ်းစေသောအပြုအမူများအတွက်အာရုံကြောစနစ်များအကြား dysregulation အထူးသဖြင့် hyperactive Impulsive စနစ်နှင့်ဆက်စပ်နေသည်။ ထို့အပြင်သိမြင်မှုနှင့်အကျိုးသက်ရောက်စေသောဘက်လိုက်မှုယန္တရားများ၊ စွဲလမ်းမှုနှင့် cue ဓာတ်ပြုခြင်းနှင့်မက်လုံးအားထိခိုက်ခြင်းတို့သည်စွဲလမ်းမှုဖြစ်စဉ်အတွင်းအပြန်အလှန်အားဖြည့်ပေးသောထိုကဲ့သို့သော hyperactivity နှင့်ဆက်စပ်သည် (ကုန်အမှတ်တံဆိပ် et al ။ , 2019) ။ နှေးကွေးသောစွဲလမ်းစေသောအပြုအမူများအတွက်ရောင်ပြန်ဟပ်မှုစနစ်သည်အဆက်မပြတ်စိတ်လှုပ်ရှားစေသောစနစ်ကိုထိန်းချုပ်နိုင်ခြင်းမရှိဘဲထိုသို့သောစွဲလမ်းစေသောအပြုအမူများသည်ဆိုးကျိုးများဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သော်လည်းအချို့သောအပြုအမူများသည်ပုံမှန်ဖြစ်လာနိုင်သည် (ဖြစ်နိုင်သည်)ကုန်အမှတ်တံဆိပ် et al ။ , 2019) ။ Neuroimaging လေ့လာမှုများအရပြersနာရှိသော hypersexual အပြုအမူ (သို့) cybersex စွဲမှုကိုခံစားနေရသောဘာသာရပ်များသည် cors reactivity ၏ဖြစ်စဉ်တွင် dorsolateral prefrontal cortex (ရောင်ပြန်ဟပ်စနစ်၏အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု) နှင့် ventral striatum (impulsive system ၏အစိတ်အပိုင်းတစ်ခု) တွင်လုပ်ဆောင်မှုမြင့်မားကြောင်းဖော်ပြသည်။အမှတ်တံဆိပ် et al, 2016 ။ Gola et al, 2017 ။ Seok & Sohn, 2015) ။ Reflective system hyperactivity သည်သွေးဆောင်မှုကိုထိန်းချုပ်ရန်ဘာသာရပ်များအနေဖြင့်လိုအပ်သောတိုးမြှင့်အားထုတ်မှုဖြစ်ရန်အဓိကအားဖြင့် impulsive system မှတစ်ဆင့်အစပျိုးသည်။ ထို့ကြောင့်, Impulse အတွက်ပါဝင်ပတ်သက်ပြောင်းလဲ ဦး နှောက် function ကိုနှင့်ဖွဲ့စည်းပုံဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးယန္တရားအတွက် Impulse ၏အလားအလာအခန်းကဏ္indicateကိုဖော်ပြသည်။
Impulsivity ကိုရှုပ်ထွေးပြီးဘက်စုံရှုထောင့်အဖြစ်အသိအမှတ်ပြုထားပြီး၊ ကွဲပြားခြားနားသောထကြွလွယ်သောရှုထောင့်များကိုပုံရိပ်ခြင်း၊ အမူအကျင့်နှင့်ကိုယ်တိုင်အစီရင်ခံတင်ပြခြင်းများဖြင့်အသီးသီးအကဲဖြတ်နိုင်သည်။ အမူအကျင့်အတိုင်းအတာနှင့်စပ်လျဉ်း။ Impulivity ကိုအပြုအမူဆိုင်ရာတားစီးထိန်းချုပ်မှု (BIC) ရှိချို့ယွင်းချက်များအပါအ ၀ င် maladaptive အပြုအမူများကိုဖော်ပြရန်အသုံးပြုသည်။Groman ဂျိမ်းစ် & Jentsch, 2009) ။ ထိုကဲ့သို့သောပစ္စည်းဥစ္စာအသုံးပြုမှုရောဂါကဲ့သို့သောထကြွလွယ်သောအပြုအမူနှင့်ပတ်သက်။ , အားနည်းနေ BIC သည်ဆိုးကျိုးများမည်သို့ပင်ဖြစ်စေပစ္စည်းဥစ္စာစားသုံးမှုနှင့်အပြုအမူကိုဆက်လက်ခုခံတွန်းလှန်ရန်ပိုမိုခက်ခဲစေသည် (Spechler et al ။ , 2016) ။ ဇီဝဗေဒဆိုင်ရာရှုထောင့်အရ BIC နှင့်ပတ်သက်သော ဦး နှောက်ဓာတ်ပြုမှုကိုစစ်ဆေးရန်လေ့လာမှုများပြုလုပ်ခဲ့သည်။ ပုံမှန်အားဖြင့်ထိုကဲ့သို့သောဖြစ်စဉ်ကိုတိုင်းတာရန်အဖြစ်အပျက်နှင့်သက်ဆိုင်သောအလားအလာများ (ERPs) တိုင်းတာမှုကိုများသောအားဖြင့်လက်ခံလေ့ရှိသည်။
BIC နှင့်ဆက်စပ်သော ဦး နှောက်လုပ်ဆောင်မှုကိုရောင်ပြန်ဟပ်ရန် ERPs အပိုင်းနှစ်ခုကိုကြိုတင်သုတေသနပြုရန်အကြံပြုထားသည်။ တစ်ခုမှာ N2 ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည်လှုံ့ဆော်မှုကိုခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် ၂၀၀ ms အထိကြာသောအခါတိုကျရိုကျဗဟိုဗဟို ဦး ရေပြားတွင်အများဆုံးအနှုတ်လက္ခဏာအစိတ်အပိုင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် top-down ယန္တရားကိုကိုယ်စားပြုပြီးအလိုအလျောက်တုန့်ပြန်မှုအတွက်မှားယွင်းသောအင်အားကိုတားဆီးပေးပြီးမော်တာကွပ်ကဲခြင်းမတိုင်မီအပြောင်းအလဲအဆင့်တွင်လုပ်ဆောင်သည်။Falkenstein၊ ၂၀၀၆) ။ အချို့လေ့လာမှုများက N2 သည်အစောပိုင်းတားစီးမှုအဆင့်တွင်ပconflictိပက္ခရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့်ကိုက်ညီကြောင်းဖော်ပြခဲ့သည်။Donkers & Van Boxtel, 2004; Falkenstein, 2006; Nieuwenhuis, Yeung, Van Den Wildenberg, & Ridderinkhof, 2003) ။ ထို့ကြောင့် N2 ကို BIC အကောင်အထည်ဖော်မှုအတွက်လိုအပ်သောအစောပိုင်းအဆင့်တွင်သိမြင်မှုဖြစ်စဉ်၏ညွှန်ကိန်းအဖြစ်သတ်မှတ်သည်။ ERP ၏ဒုတိယအစိတ်အပိုင်းသည် P3 ဖြစ်ပြီးဗဟို - parietal ဦး ရေပြားအတွင်းရှိအမြင့်ဆုံးသောအပြုသဘောဆောင်သောအစိတ်အပိုင်းကိုကိုယ်စားပြုသော P300 သည်၊ လှုံ့ဆော်မှုသည်ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် 500-3 ms အထိကြာသည်။ PXNUMX ကိုများသောအားဖြင့် BOT ၏ electrophysiological manifestation အဖြစ်သတ်မှတ်သည်။ ၎င်းသည် premotor cortex အတွင်းရှိအမှန်တကယ်မော်တာစနစ်တားစီးမှုနှင့်တင်းတင်းကျပ်ကျပ်ဆက်စပ်နေသည် (BIC)Donkers & Van Boxtel, 2004; Nieuwenhuis, Aston-Jones, & Cohen, 2005) ။ စုပေါင်းလေ့လာမှုများအရ N2 နှင့် P3 နှစ်မျိုးလုံးသည် BIC နှင့်သက်ဆိုင်သောလုပ်ငန်းစဉ်များအားညွှန်ပြသည်ဟုဆိုသည်။ ထို့ကြောင့်, ထိန်းချုပ်မှုများနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါစွဲနှင့်အတူလူတို့တွင်အနိမ့် N2 သို့မဟုတ် P3 လွှဲခွင် BIC ၏အခြေအနေတွင်အာရုံကြောလိုငွေပြမှုကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းဖို့အမှတ်အသားများအဖြစ်ဆောင်ရွက်လိမ့်မည်။
BIC နှင့် ပတ်သက်၍ ယခင်လေ့လာမှုများသည် Go / NoGo, Stop-Signal နှင့် Two-Choice Oddball ကဲ့သို့သောဂန္ထဝင်စံနမူနာများဖြစ်သည်။ Stop-Signal ပါရာဒိုင်းတွင်ပါဝင်သူများသည် stop signal ကိုမြင်သောအခါသူတို့၏တုန့်ပြန်မှုကိုရပ်ရန်လိုအပ်သည်။ အောင်မြင်သောတားစီးမှုနှုန်းမြင့်မားစွာထိန်းသိမ်းထားနိုင်ရန်၎င်းတို့သည် stop signal ကိုပိုမိုအာရုံစိုက်ပြီးသတိရှိရှိစောင့်စားရမည်။ အကျိုးဆက်အနေဖြင့် Go လှုံ့ဆော်မှုကိုတုံ့ပြန်သည့်အချိန် (RT) ၏တိုင်းတာမှုသည်မတိကျနိုင်ပါ။Verbruggen & Logan, 2008) ။ Go / NoGo ပါရာဒိုင်းတွင်ပါဝင်သူများသည်အမျိုးအစားတစ်ခု၏လှုံ့ဆော်မှုများ (Go stimuli) ကိုခလုတ် နှိပ်၍ အခြားအမျိုးအစား (NoGo လှုံ့ဆော်မှု) ကိုတုန့်ပြန်ရမည်။ သို့သော် Go စမ်းသပ်မှုများတွင် motor တုံ့ပြန်မှုနှင့် NoGo စမ်းသပ်မှုများမလိုအပ်သောကြောင့် BIC အကျိုးသက်ရောက်မှုများသည်တုန့်ပြန်မှုနှင့်သက်ဆိုင်သည့်လုပ်ငန်းစဉ်များကြောင့်ညစ်ညမ်းသွားနိုင်သည် (၁၉၈၈ ခုနှစ်၊ Kok) ။ ဤအတွက်သုတေသနသည် Two-Choice Oddball ပါရာဒိုင်းကိုလက်ခံသည်။ ယခင်လေ့လာမှုများတွင်ဤပါရာဒိုင်းသည်ပစ္စည်းဥစ္စာအသုံးပြုမှုဆိုင်ရာရောဂါများနှင့်ဆက်စပ်သော BIC ကိုစစ်ဆေးရန်အောင်မြင်စွာအသုံးပြုခဲ့သည်။ su et al ။ , 2017; Zhao, Liu, & Maes, 2017).
ဤတာ ၀ န်တွင်တုန့်ပြန်ဖြေကြားသူများသည်မကြာခဏစံနှိုးဆွမှုနှင့်ခဏခဏဖြစ်ပေါ်နေသောလှုံ့ဆော်မှုများကိုတုန့်ပြန်ရန်တောင်းဆိုခံရသည်။ ဤအကြောင်းကြောင့်, deviant လှုံ့ဆော်မှုတုံ့ပြန်မှုပconflictိပက္ခ၏ရှာဖွေတွေ့ရှိ, prepotent တုံ့ပြန်မှု၏ဖိနှိပ်မှုနှင့်အခြားရွေးချယ်စရာတုံ့ပြန်မှုရွေးချယ်မှုပါဝင်သည်။ အကျိုးဆက်အနေဖြင့် deviant လှုံ့ဆော်မှုများသို့ RT သည်စံလှုံ့ဆော်မှုများထက်များသောအားဖြင့်ကြာရှည်သည်။ ဂန္ထဝင် Go / NoGo လုပ်ငန်းတာဝန်နှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါကဤလုပ်ငန်းသည် BIC အပေါ်မော်တာအလားအလာများညစ်ညမ်းမှုကိုလျော့နည်းစေပြီး BIC အတွက်အပို RT ညွှန်ပြမှုကိုထောက်ပံ့ပေးသည်။ ထိုကဲ့သို့သောလုပ်ငန်းသည် Go / NoGo အလုပ်နှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါကဂေဟဗေဒဆိုင်ရာတရားဝင်မှုကိုတိုးမြှင့်နိုင်သည်ဟုအငြင်းပွားကြသည်။ နေ့စဉ်အသက်တာတွင်တိကျသောအပြုအမူတစ်ခုကိုတားမြစ်ခြင်းသည်များသောအားဖြင့်အပြုအမူတစ်ခုအားအခြားမျှော်လင့်ထားသည့်အပြုအမူများ (ဥပမာ - အပြာစာပေရုပ်ပုံအားကြည့်ရှုခြင်းအားနှိပ်ကွပ်ခြင်းနှင့်၎င်းကိုအပိုဆောင်းဖျော်ဖြေရေးနှင့်အစားထိုးခြင်း) ဖြင့်တွဲဖက်လေ့ရှိသည်။ ဤသည်ကိုပုံမှန် Go / NoGo အလုပ်ထက်နှစ် ဦး ရွေးချယ်မှု Oddball လုပ်ငန်းတွင်စာရင်းသွင်းထားခြင်းဖြစ်သည်။
cybersex စွဲအတွက် Impulsivity
Self- အစီရင်ခံစာအစီအမံကိုအသုံးပြုပြီးမကြာသေးမီလေ့လာမှုများလက္ခဏာ impulsivity အပြုသဘောဆိုက်ဘာလုံခြုံရေးစွဲ၏ပိုမိုမြင့်မားလက္ခဏာပြင်းထန်မှုနှင့်ဆက်စပ်လျက်ရှိသည်ကိုတွေ့ရှိရ (Antons & အမှတ်တံဆိပ်, 2018; Antons et al ။ , 2019) ။ သို့သော် Stop-Signal Task ကို အသုံးပြု၍ ဆိုက်ဘာဆက်နွယ်မှုစွဲမှုနှင့်စပ်လျဉ်း။ BIC ကိုလေ့လာသည့်ရလဒ်များသည်ရောထွေးသောရလဒ်များရရှိစေခဲ့သည်။ Antons နှင့် Brand (၂၀၁၈) cybersex စွဲ၏ပိုမိုမြင့်မားလက္ခဏာပြင်းထန်မှုကိုပိုမိုထကြွလွယ်သောလုပ်ရပ်များနှင့်အတူပိုမိုမြင့်မားရို Impulsivity အပြန်အလှန်ဆက်စပ်သောခဲ့ကြောင်းတွေ့ရှိခဲ့ပါတယ်။ သို့သော်အခြားလေ့လာမှုတစ်ခုအရ cybersex စွဲလမ်းမှု၏လက္ခဏာများပိုများသောသူများသည်ပိုမိုကောင်းမွန်သော BIC စွမ်းဆောင်ရည်ကိုပြသကြသည် (Antons & Matthias, 2020).
BIC နှင့် cybersex စွဲလမ်းမှုတို့အကြား electrophysiological ဆက်နွယ်မှုများကိုလေ့လာထားခြင်းမရှိသေးပါCampanella, Pogarell, & Boutros, 2014; Littel, Euser, Munafo, & Franken, 2012) နှင့်အမူအကျင့်စွဲ၏ကွဲပြားခြားနားသောအမျိုးအစားများကို (Luijten et al ။ , 2014) ။ ERP ကိုစွဲလမ်းစေသောရောဂါများ၏အာရုံကြောဆက်စပ်မှုကိုဆုံးဖြတ်ရန်အတွက်ချီးကျူးထိုက်သောချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုအဖြစ်ဖော်ထုတ်ခဲ့ပြီးစမ်းသပ်မှုများနှင့်လက်တွေ့လေ့ကျင့်မှုများတွင်ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးချခဲ့သည်။Campanella, Schroder, Kajosch, Noel, & Kornreich, 2019).
လက်ရှိအချိန်တွင်လောင်းကစားခြင်းနှင့်ဂိမ်းကစားခြင်းဆိုင်ရာရောဂါများကိုစိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာမသန်မစွမ်းမှုများအတွက်အဓိက nomenclature system များ (ဥပမာ DSM-5 နှင့် ICD-11) တွင်ထည့်သွင်းထားသည်။ Cybersex စွဲသည်အမူအကျင့်ဆိုင်ရာစွဲလမ်းမှုအမျိုးအစားတစ်ခုအဖြစ်အဆိုပြုထားပြီး၊Kowalewska et al, 2018 ။ Stark et al ။ , 2018) ။ cybersex စွဲလမ်းမှုသည်အခြားစွဲလမ်းစေသောအပြုအမူများနှင့်တူညီခြင်းသို့မဟုတ်ကွဲပြားခြားနားမှုများရှိသည့်အတိုင်းအတာကိုဆုံးဖြတ်ရန်ပိုမိုပင်ကိုယ်မူလသုတေသနကိုလိုအပ်သည်။ အပြုအမူများကိုပိုမိုနားလည်စေရန်ဆိုက်ဘာဆက်ဆံမှုစွဲလမ်းမှု၏နောက်ကွယ်ယန္တရားများကိုဖော်ထုတ်ရန်အလွန်အရေးကြီးသည်။ အန္တရာယ်မြင့်မားသောဘာသာရပ်များကိုခွဲခြားသိမြင်ရန်နှင့်တစ် ဦး ချင်းစီ၏ကြားဝင်ဆောင်ရွက်မှုများကိုဖော်ထုတ်ရန်မှာအလွန်အသုံးဝင်သည်။ ထို့အပြင်၎င်းသည်အခြားစွဲလမ်းစေသောရောဂါများနှင့်နှိုင်းယှဉ်ခြင်းနှင့် ပတ်သက်၍ ဆက်လက်ဖြစ်ပွားနေသောဆွေးနွေးမှုများကိုလွယ်ကူချောမွေ့စေသည်။
ပစ္စုပ္ပန်လေ့လာမှု
ဤလေ့လာမှုကညစ်ညမ်းရုပ်ပုံများကို BIC အပေါ်အကျိုးသက်ရောက်မှုကိုလေ့လာရန်ရည်ရွယ်သည်။ BIC သည် Two-Choice Oddball အလုပ်ကို အသုံးပြု၍ ဆိုက်ဘာအဆက်မပြတ်စွဲလမ်းမှု (TCA) နှင့်ကျန်းမာသန်စွမ်းသောထိန်းချုပ်မှုများ (HCs) ကို ဦး တည်လေ့ရှိသည့်သူများကိုစစ်ဆေးခဲ့သည်။ ERP များကိုတိုင်းတာသောစံလှုံ့ဆော်မှုများ (လူများ၏ပုံရိပ်များ) နှင့်ခဏခဏဖြစ်ပေါ်လေ့မရှိသောလှုံ့ဆော်မှုများ (ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံများ) ကိုတိုင်းတာသည်။ မူးယစ်ဆေးဝါးသုံးစွဲမှုရောဂါနှင့်အမူအကျင့်ဆိုင်ရာစွဲလမ်းမှုအပေါ်လက်ရှိသုတေသနအပေါ် အခြေခံ၍ ကျွန်ုပ်တို့သည်ဆိုက်ဘာဆက်ဆံမှုသည် BIC နှင့်ဆက်စပ်နေသည်ဟုယူဆခဲ့သည်။ အထူးသ, ငါတို့ (1) TCA နှင့်အတူတစ် ဦး ချင်းစီ HC နှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါကညစ်ညမ်းနှင့်ဆက်စပ်သော deviant တွေကိုတုံ့ပြန်တုန့်ပြန်သိသိသာသာနိမ့်တိကျမှန်ကန်မှုနှင့်ကြာကြာ RT ကိုပြလိမ့်မယ်လို့တွေးဆနှင့် (2) TCA နှင့်အတူတစ် ဦး ချင်းစီ attenuated ERP သက်ရောက်မှု (N2 နှင့် P3 အစိတ်အပိုင်းများ) နှိုင်းယှဉ်ပြလိမ့်မယ် HC နှင့်အတူ။
နည်းလမ်းများ
သင်တန်းသားများကို
ကျွန်ုပ်တို့သည်ကောလိပ်ကျောင်းသားများထံမှမေးခွန်း ၃၀၃ ခုကိုစုဆောင်းရရှိခဲ့ပြီးသူတို့၏ရမှတ်များကိုပြPနာရှိသောအင်တာနက်ညစ်ညမ်းစာပေအသုံးပြုမှုစကေး (PIPUS; Chen, Wang, Chen, Jiang, & Wang, 2018) ။ ယောက်ျားများသည်ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေများနှင့်မကြာခဏအဆက်အသွယ်ရှိခြင်းကြောင့်ဤပြproblemsနာများကိုအမျိုးသားများပိုမိုလွယ်ကူစွာကြုံတွေ့ရသောကြောင့်အမျိုးသမီးများသည်သုတေသနမှဖယ်ထုတ်ခံခဲ့ရသည် (Ross, Månsson, & Daneback, 2012) ။ cybersex စွဲသည်ပြdiagnosis္ဌာန်းထားသောရောဂါလက္ခဏာမဟုတ်သောကြောင့်ပြpornနာရှိသောအင်တာနက်ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေသုံးစွဲသူများကိုလက်တွေ့ကျကျခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်သတ်မှတ်ထားသောတံခါးများကိုမသုံးနိုင်ပါ။ ထို့ကြောင့်အမြင့်ဆုံး ၂၀ ရာခိုင်နှုန်းရာခိုင်နှုန်းရှိသည့်ဖြေဆိုသူများကို TCA အုပ်စုအဖြစ်သတ်မှတ်ပြီး ၂၀ ရာခိုင်နှုန်းအောက်ရာခိုင်နှုန်းကျဆင်းသွားသူများကို HC အုပ်စုသို့ခွဲခြားခဲ့သည်။ ခွဲခြားသတ်မှတ်ချက်အရ TCA နှင့်ပါ ၀ င်သူ ၃၆ ဦး အား electrophysiological လေ့လာမှုတွင်ဆန္ဒအလျောက်ပါ ၀ င်ရန်ဖိတ်ကြားခြင်းခံရသည်။ ပါဝင်သူနှစ် ဦး သည်မျက်စိလှုပ်ရှားမှုအပိုပစ္စည်းများကြောင့်ဖယ်ထုတ်ခံခဲ့ရသည်။ ပါ ၀ င်သူအားလုံးသည်လိင်ကွဲ၊ လက်ယာ၊ ပုံမှန်သို့မဟုတ်တည့်တည့်အမြင်ရှိခဲ့ခြင်း၊ စိတ်ရောဂါရောဂါမရှိခဲ့ဘူး၊ ဗဟိုအာရုံကြောစနစ်၏ဆေးမှတ်တမ်းလည်းမရှိခဲ့ စားပွဲတင် 1).
စားပွဲတင် 1 ။ပါဝင်သူများ၏ဝိသေသလက္ခဏာများသည် TCA နှင့် HC အဖွဲ့များ
| Variable များ (ဆိုလိုသည်± SD) | TCA (n = 36) | HC (n = 34) | t |
| အသက်အရွယ် (နှစ်) | 19.75 | 19.76 | -0.05 |
| ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေကြည့်ရှုခြင်းအကြိမ်နှုန်း a | 3.92 ± 1.54 | 1.09 ± 0.87 | 9.55*** |
| တစ်ကိုယ်တည်းရာဂစိတ်ဖြေခြင်းအပတ်စဉ်ကြိမ်နှုန်း a | 2.81 ± 1.22 | 1.12 ± 0.91 | 6.54*** |
| PIPUS ရမှတ် | 19.78 ± 6.40 | 1.65 ± 1.28 | 16.65*** |
| SDS ရမှတ် | 28.00 ± 2.62 | 26.62 ± 3.36 | 1.93 |
| SAS ရမှတ် | 27.56 ± 3.12 | 26.29 ± 3.90 | 1.50 |
| BIS-11 ရမှတ် | 58.81 ± 9.37 | 55.03 ± 11.35 | 1.52 |
အတိုကောက်: BIS-11၊ Barratt Impulsive Scale-11; HC၊ ကျန်းမာသောထိန်းချုပ်မှုများ၊ PIPUS, ပြProbleနာရှိသောအင်တာနက်ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေအသုံးပြုမှုစကေး၊ SAS၊ ကိုယ်ပိုင်အဆင့်သတ်မှတ်ထားသောစိုးရိမ်ပူပန်မှုစကေး၊ SDS, ကိုယ်ပိုင်အဆင့်သတ်မှတ်ချက်စိတ်ကျရောဂါစကေး; TCA, cybersex စွဲလမ်းဆီသို့ ဦး တည်သဘောထား။
***P <0.001 ။
aပြီးခဲ့သည့် 6 လအတွင်း။
တိုင်းတာခြင်းတူရိယာများနှင့်လုပ်ထုံးလုပ်နည်း
TCA ကိုအကဲဖြတ်ရန် PIPUS ၏တရုတ်မူကွဲကိုအသုံးပြုခဲ့သည်။ PIPUS သည်ပြreportနာအလျောက်ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေအသုံးပြုမှုစကေးပေါ်တွင် အခြေခံ၍ ကိုယ်တိုင်တင်ပြသည့်အတိုင်းအတာဖြစ်သည်။Kor et al ။ , 2014) ။ အတိုင်းအတာ (၄) ခုခွဲထားသည့်အချက် (၁၂) ခုပါ ၀ င်သည်။ (က) စိတ်သောကရောက်ခြင်းနှင့်အလုပ်လုပ်နိုင်သည့်ပြproblemsနာများ၊ (ခ) အလွန်အကျွံအသုံးပြုခြင်း၊ ဒီမှာ၊ “ ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေ” ဆိုတဲ့အသုံးအနှုန်းကို“ အင်တာနက်ညစ်ညမ်းစာပေရုပ်ပုံ” နဲ့အစားထိုးလိုက်တယ်။ သင်တန်းသားများကိုလွန်ခဲ့သည့်ခြောက်လက Likor စကေးဖြင့် ၆ ပုံတွင်သူတို့၏ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေများအသုံးပြုမှုကိုသတင်းပို့ရန်တောင်းဆိုခံခဲ့ရသည်။ 12 သည်ဘယ်သောအခါမှ“ ဘယ်တော့မှ” နှင့် ၅ သည်“ တစ်ချိန်လုံး” ကိုဆိုလိုသည်။ ရမှတ်များလေလေ PIPU ပိုမိုပြင်းထန်လေလေဖြစ်သည်။ စကေးသည်တရုတ်ကောလိပ်ကျောင်းသားများအကြားယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့်တရားဝင်မှုရှိခြင်းချန် et al ။ , 2018) ။ Cronbach ရဲ့ α ဒီလေ့လာမှုမှာ 0.93 ဖြစ်ခဲ့သည်။
သင်တန်းသားများကိုပထမ ဦး ဆုံး PIPUS ပြီးစီးခဲ့သည်။ အထက်ပါရွေးချယ်မှုစံနှုန်းအရ TCA နှင့် HC ပါ ၀ င်သူများပါ ၀ င်သူများကိုနမူနာ၏ဒုတိယအဆင့်တွင်ပါ ၀ င်ရန်ဖိတ်ကြားခဲ့သည်။ Electroencephalography (EEG) ကိုမှတ်တမ်းတင်စဉ်ကသူတို့သည် Two-Choice Oddball လုပ်ငန်းကိုလုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ လက္ခဏာ Impulsivity နှင့်စိတ်ရောဂါရောဂါအမှတ်အသားကိုအကဲဖြတ်ရန်သင်တန်းသားများသည် Barratt Impulsivenessale-11 (BIS-11; Patton, Stanford, & Barratt, 1995), Self- အဆင့်သတ်မှတ်ချက်စိတ်ကျရောဂါစကေး (SDS; Zung, Richards, & က Short, 1965) နှင့် Self-Rating စိုးရိမ်စိတ်စကေး (SAS; Zung, 1971) ။ ထို့အပြင်ဆိုက်ဘာဆက်ဆံမှု (ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေကြည့်ရှုခြင်းနှင့်တစ်ကိုယ်တည်းရာဂစိတ်ဖြေခြင်းများကြည့်ခြင်းကြိမ်နှုန်း) နှင့်သက်ဆိုင်သည့်လူ ဦး ရေဆိုင်ရာအချက်အလက်များနှင့်အခြေခံသတင်းအချက်အလက်များကိုအကဲဖြတ်ခဲ့သည်။ နောက်ဆုံးတွင်သင်တန်းသားများကိုအကျဉ်းချုံး။ RMB ၁၀၀ ပေးချေသည်။ စမ်းသပ်မှုတစ်ခုလုံးသည်ခန့်မှန်းခြေ ၈၀ မိနစ်ခန့်ကြာသည်။
လှုံ့ဆော်မှုများနှင့်စမ်းသပ်တာဝန်
BIC စွမ်းရည်ကိုအကဲဖြတ်ခြင်းကို Two-Choice Oddball ပါရာဒိုင်းကို အသုံးပြု၍ လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ လှုံ့ဆော်မှုအမျိုးအစားနှစ်မျိုးရရှိနိုင်သည် - စံလှုံ့ဆော်မှု (လူပုံ) နှင့် deviant လှုံ့ဆော်မှု (ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံများ) ။ ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံများကိုအခမဲ့ညစ်ညမ်းသောဝက်ဘ်ဆိုက်များမှကောက်ယူစုဆောင်းသည်။ ၎င်းတို့တွင်လိင်ကွဲလိင်ကွဲပြားမှု (၄) မျိုးပါ ၀ င်သည့်ရုပ်ပုံ (၄၀) ပါဝင်သည် (လိင်အင်္ဂါ၊ စအိုလိင်၊ cunnilingus နှင့် fellatio) ။ အမျိုးအစားတစ်ခုစီသည်ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံ ၁၀ ခုပါ ၀ င်သည်။ ၀ က်ဘ်ဆိုက်များမှရရှိသောလူပုံတွင်ယောက်ျားလေးနှင့်အမျိုးသမီးတစ် ဦး ၏လမ်းလျှောက်ခြင်း၊ ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံများတွင်ပါ ၀ င်သူများ၏နံပါတ်နှင့်လိင်ကိုသူတို့လိုက်ဖက်သည်။ ဤဓာတ်ပုံများကို valence, arousal နှင့် sexous arousal (နောက်ဆက်တွဲပစ္စည်းများကြည့်ပါ) ၏အတိုင်းအတာများအပေါ်စမ်းသပ်လေ့လာမှုတစ်ခုတွင်အဆင့်သတ်မှတ်ခဲ့သည်။ valence အဆင့်သတ်မှတ်ချက်များနှင့် ပတ်သက်၍ သိသာသောကွဲပြားခြားနားမှုများမရှိပါ သို့သော်ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံများသည်လူပုံများထက်ပိုမိုမြင့်မားသောနှိုးဆွမှုနှင့်လိင်ပိုင်းဆိုင်ရာနှိုးဆွမှုကိုဖြစ်ပေါ်စေသည်။ စမ်းသပ်မှု၏ရည်ရွယ်ချက်အမှန်ကိုဖုံးကွယ်ရန်အတွက်၊ ဤရုပ်ပုံများကိုရောင်စုံဘောင်များရှိသူများနှင့်လူပုံများအတွက်အနီရောင်ဘောင်နှင့်ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံများအတွက်အပြာဘောင်များပါ ၀ င်သူများအားပြသခဲ့သည်။ ကွဲပြားခြားနားသောသော့များကိုနှိပ်ခြင်းအားဖြင့်သင်ခန်းစာများကိုဘောင်များ၏အရောင်ကိုတတ်နိုင်သလောက်မြန်ဆန်စွာဆုံးဖြတ်ရန်ညွှန်ကြားခဲ့သည်။
အဆိုပါလုပ်ငန်းစဉ်ကိုစမ်းသပ်မှုပေါင်း ၁၀၀ ၏လုပ်ကွက်လေးခုပါဝင်သည်။ ပိတ်ပင်တားဆီးမှုတိုင်းသည်စံနှိုးဆွ ၇၀၊ သင်တန်းသားများကို 100 °ထက်လျော့နည်း၏အလျားလိုက်နှင့်ဒေါင်လိုက်ကြည့်ရှုထောင့်နှင့်အတူ, မျက်နှာပြင်ကနေခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် 70 စင်တီမီတာ, မော်နီတာ၏ရှေ့မှောက်၌ထိုင်ရန်လိုအပ်သည်။ သင်တန်းသားများကိုပိတ်ပင်တားဆီးမှုတစ်ခုချင်းစီအတွက်နှစ်မိနစ်ချိုးရ၏ ၎င်းတို့သည်လုပ်ကွက်တစ်ခုစီ၏အဆုံးတွင်သူတို့၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုအကဲဖြတ်ရန်တိကျမှန်ကန်မှုနှုန်းတုံ့ပြန်ချက်ကိုရရှိခဲ့သည်။ လှုံ့ဆော်မှုများကို E-prime 30 (Psychology Software Tools) ကို အသုံးပြု၍ တင်ပြခဲ့သည်။ တစ်ခုချင်းစီကိုရုံးတင်စစ်ဆေးမှုတစ်ခုသည် ၃၀၀ ms အဖြူရောင်လက်ဝါးကပ်တိုင်ဖြင့်စတင်ခဲ့သည်။ နောက်ပိုင်းတွင်ကျပန်းကြာချိန် ၅၀၀ မှ ၁၀၀၀ ကြားရှိမျက်နှာပြင်အလွတ်ပေါ်လာပြီးနောက်တွင်ပုံနှိုးဆွမှုစတင်သည်။ စံရုပ်ပုံပေါ်လာသောအခါသင်တန်းသားများသည်လက်ဝဲလက်ညှိုးဖြင့်ကီးဘုတ်ရှိ“ F” ခလုတ်ကိုလျင်မြန်စွာနှင့်တိကျမှန်ကန်စွာနှိပ်ရန်လိုအပ်သည်။ ကီးဘုတ်သော့ကိုသင်တန်းသားများအကြားမျှမျှတတခဲ့ကြသည်။ လှုံ့ဆော်မှုပုံသည်သော့ခတ်ပြီးနောက်သို့မဟုတ်ပျောက်သွားသည် ၁၀၀၀ မိုင်ကျော်သွားသည်။ တုန့်ပြန်မှုတိုင်းကို ၁၀၀၀ မိုင်ကြာသောမျက်နှာပြင်အလွတ်တစ်ခုဖြင့်လိုက်နာခဲ့သည်။ စံနှင့် deviant လှုံ့ဆော်မှုများ၏ sequence ကိုကျပန်းခဲ့သည်။ ကျေးဇူးပြု၍ ရည်ညွှန်းကိုးကားပါ သဖန်းသီး။ 1 တိကျတဲ့စမ်းသပ်လုပ်ထုံးလုပ်နည်းများသည်။
စမ်းသပ်လုပ်ထုံးလုပ်နည်းနှင့်လှုံ့ဆော်မှုဥပမာ၏သိထားပုံဥပမာ။ တစ်ခုချင်းစီကိုရုံးတင်စစ်ဆေးတစ်ခုတည်းလှုံ့ဆော်မှုပေးအပ်သည်။ စမ်းသပ်မှုတစ်ခု၏ ၇၀% တွင်စံပြုလှုံ့ဆော်မှု (လူပုဂ္ဂိုလ်ပုံများ) ကိုတင်ပြခြင်း၊ စမ်းသပ်မှုများ၏ ၃၀% တွင် deviant stimuli (pornographic images) ကိုတင်ဆက်ခြင်းတို့ကိုပြုလုပ်သည်။
ကိုးကား: အမူအကျင့်စွဲ JBA ၏ဂျာနယ် 9, 3; 10.1556/2006.2020.00059
Fz, Cz နှင့် Pz လျှပ်ကူးပစ္စည်းများရှိစံနှင့် deviant အခြေအနေများအတွင်း TCA နှင့် HC အုပ်စုများအတွက်ပျှမ်းမျှ ERP များ
ကိုးကား: အမူအကျင့်စွဲ JBA ၏ဂျာနယ် 9, 3; 10.1556/2006.2020.00059
Electrophysiological မှတ်တမ်းတင်ခြင်းနှင့်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ
ဦး နှောက်လျှပ်စစ်လှုပ်ရှားမှုများကို ဦး ရေပြား ၃၂ ခုမှ (Brain Products, ဂျာမနီ) မှမှတ်တမ်းတင်နိုင်ရန် elastic cap တွင်တပ်ဆင်ထားသောတင်းတင်း electrodes များကိုအသုံးပြုခဲ့သည်။ FCz လျှပ်ကူးပစ္စည်းကိုအွန်လိုင်းရည်ညွှန်းချက်အဖြစ်အသုံးပြုခဲ့ပြီး AFz လျှပ်ကူးပစ္စည်းကို grounding electrode အဖြစ်အသုံးပြုခဲ့သည်။ ဒေါင်လိုက် electrooculogram (VEOG) ကိုလက်ျာမျက်စိအောက်တွင်ထားသည့်လျှပ်ကူးပစ္စည်းဖြင့်မှတ်တမ်းတင်ထားပြီးအလျားလိုက် electrooculogram (HEOG) ကို electrode မှမှတ်တမ်းတင်သည်ဘယ်ဘက်မျက်လုံးအပြင်ဘက် ၁ စင်တီမီတာရှိသည်။ လျှပ်ကူးပစ္စည်းအားလုံး၏ခုခံမှုသည် ၅ kΩအောက်သာရှိသည်။ EEG နှင့် EOG တို့ကို DC ∼32 Hz bandpass ဖြင့် amplified နှင့် 1 Hz / channel တွင် digitized လုပ်ထားသည်။ EEG အချက်အလက်များကို Brain Vision Analyzer 5 ကို အသုံးပြု၍ အော့ဖ်လိုင်းခွဲခြမ်းထားသည်။ ပထမ ဦး စွာကျနော်တို့နှစ်နိုင်ငံ mastoid ၏ယုတ်လွှဲခွင်ဖို့ရည်ညွှန်း reset ။ ထို့နောက် bandpasspass 100-500-2.0 Hz နှင့် 0.01 dB ၏ attenuation ကို filtering လုပ်ရန်အသုံးပြုခဲ့သည်။ အဆိုပါ EOG အပိုငျးအလွတ်လပ်သောအစိတ်အပိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသုံးပြီးဖယ်ရှားပစ်ခဲ့သည်။
အခြေအနေတစ်ခုစီတိုင်းတွင်မှန်ကန်စွာတုန့်ပြန်သော EEG ကို superimpposed and average ခဲ့သည်။ ERP လှိုင်းသည်လှုံ့ဆော်မှု၏အစတွင်ပျမ်းမျှအားဖြင့် 1,000 ms နှင့်အတူလှုံ့ဆော်မှုမတိုင်မီ 200 ms ၏အခြေခံအပါအဝင်, သောလှုံ့ဆော်မှုရဲ့အစမှာသော့ခတ်ထားသည်။ အတွက် ERP ၏ခမ်းနားပျမ်းမျှလှိုင်းကနေ သင်္ဘောသဖန်းသီး။ 3 နှင့် 4, စံနှင့် deviant အခြေအနေများအောက်ရှိလွှဲခွင်ခြားနားချက်ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့် 200 ms မှာစတင်ခဲ့ကြောင်းတွေ့မြင်နိုင်ပါသည်။ ဤရွေ့ကားကွဲပြားခြားနားမှု deviant- စံခြားနားချက်လှိုင်းအတွက် Central-parietal ဦး ရေပြားအတွက်တိုကျရိုကျ - ဗဟို ဦး ရေပြားနှင့် P2 (200-300 ms) အတွက် N3 (300-500 ms) အဖြစ်ထင်ရှားခဲ့သည်။ ထို့ကြောင့်ဤလေ့လာမှုသည်လျှပ်ကူးပစ္စည်းဆိုဒ် ၉ ခုရှိ N2 နှင့် P3 အစိတ်အပိုင်းများ၏ပျမ်းမျှလွှဲခွင်များနှင့် latency များဖြစ်သည့် F3, Fz, F4 (frontal sites သုံးခု), C3, Cz, C4 (ဗဟိုဆိုဒ်သုံးခု), P3, Pz နှင့် P4 (သုံး parietal က်ဘ်ဆိုက်များ) ။
ဦး ရေပြားအလယ်တန်းလျှပ်ကူးပစ္စည်းနေရာများ (Fz, Cz နှင့် Pz) ရှိ TCA နှင့် HC အုပ်စုများ၌ (A, B, C) ပျမ်းမျှအားဖြင့်ကွာခြားသော ERPs သည်အနုတ်စံခြားနားချက်။ ()) TCA (လက်ဝဲ) နှင့် HC (ညာ) အုပ်စုများ (200-500 ms ကိုဖြတ်ပြီး) deviant နှင့်စံအခြေအနေများအကြားလွှဲခွင်ခြားနားချက်၏မြေမျက်နှာသွင်ပြင်မြေပုံ။ (E) TCA နှင့် HC အုပ်စုများအတွက်စံနှင့် deviant အခြေအနေများအတွက် N2 နှင့် P3 ၏ယုတ်လွှဲခွင်။ အဆိုပါအမှားဘားတ ဦး တည်းစံအမှားတစ်ခုကိုကိုယ်စားပြုသည်
ကိုးကား: အမူအကျင့်စွဲ JBA ၏ဂျာနယ် 9, 3; 10.1556/2006.2020.00059
စံနှင့် deviant လှုံ့ဆော်မှုများအတွက် TCA နှင့် HC အုပ်စုများအတွက် RT ကို။ အဆိုပါအမှားဘားတ ဦး တည်းစံအမှားတစ်ခုကိုကိုယ်စားပြုသည်
ကိုးကား: အမူအကျင့်စွဲ JBA ၏ဂျာနယ် 9, 3; 10.1556/2006.2020.00059
စာရင်းအင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ
မေးခွန်းလွှာအချက်အလက်များကိုသီးခြားလွတ်လပ်သော t-tests အသုံးပြု၍ ဆန်းစစ်ခဲ့သည်။ ကှဲလှဲ၏ထပ်ခါတလဲလဲအစီအမံခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ (ANOVA) BIC (N2 နှင့် P3) ၏ ERP ညွှန်းကိန်းများနှင့်အမူအကျင့်တိုင်းတာမှု (တိကျမှန်ကန်မှုနှင့် RTs) ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာဖို့လျှောက်ထားခဲ့သည်။ ရလဒ်တစ်ခုအနေဖြင့် Group (TCA, HC) × Stimulus (စံနှင့် deviant အခြေအနေများ) × Electrode sites (၉ ဆိုဒ်များ) ANOVA အတွက် NOV နှင့် P9 လွှဲခွင်များနှင့် BIC နှင့်ဆက်စပ်သောလတ္တီတွဒ်များနှင့်အပြုအမူဆိုင်ရာအစီအမံများအတွက် Group × Stimulus ANOVA တို့ကိုဖြစ်ပေါ်စေသည်။ RT အချက်အလက်သည်မှန်ကန်သောတုန့်ပြန်မှုဖြင့်စမ်းသပ်မှုများကိုအခြေခံသည်။ မျှော်မှန်းချက်ကိုထင်ဟပ်စေသော RTs သည် 2 ms ထက်နည်းသောစမ်းသပ်မှုများကိုမစဉ်းစားခဲ့ကြပါ။Meule, Lutz, Vögele, & Kübler, 2012) ။ Stimulus နှင့် Electrode ဆိုဒ်များသည်အတွင်း - ဘာသာရပ်အချက်များဖြစ်ပြီး Group သည်အကြား - ဘာသာရပ်အချက်ဖြစ်သည်။ Bonferroni ညှိနှိုင်းမှုနှင့်အတူ pairwise နှိုင်းယှဉ်အသုံးပြု။ Post-hoc ဆန်းစစ်ခြင်းများပြုလုပ်ထားခြင်းလျှောက်ထားခဲ့သည်။ အားလုံးစာရင်းအင်းတန်ဖိုးများကိုဖန်လုံအိမ် - Geisser ပြင်ဆင်ချက်နှင့်တစ်စိတ်တစ်ပိုင်း eta-square နှင့်အတူအစီရင်ခံခဲ့သည် (η2p) တန်ဖိုးကိုသိသာထင်ရှားသောသက်ရောက်မှုရှိသည်ဖို့အစီရင်ခံခဲ့သည်။ အားလုံးသောစာရင်းအင်းစမ်းသပ်မှုများအတွက် 0.05 ၏ alpha အဆင့်ကိုအသုံးပြုခဲ့သည်။
က်င့္၀တ္မ်ား
အသိပေးသဘောတူညီချက်လေ့လာမှုသင်တန်းသားများအားလုံးအားဖြင့်လက်မှတ်ရေးထိုးခဲ့သည်။ အဆိုပါသုတေသနကို Chengdu Medical College Institutional Review Board မှအတည်ပြုခဲ့သည်။
ရလဒ်များ
Self- အစီရင်ခံရလဒ်များ
မျှော်လင့်ထားသည့်အတိုင်း TCA အုပ်စုသည် HC အုပ်စုထက် ၁.၆၅ မှ ၁.၂၈ ထက်ပိုမိုမြင့်မားသော PIPUS ရမှတ် (၁၉.၇၈ - ၆.၄၀) ကိုပြသည်။ t(68) = 16.65, P <0.001 ။ ထို့အပြင် TCA အုပ်စုသည်အပတ်စဉ်ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေကြည့်ရှုသည့်ကြိမ်နှုန်းဖြင့် HC အုပ်စုထက်ပိုမိုများပြားသည် (3.92 ± 1.54 vs. 1.09 ± 0.87), t(68) = 9.55, P <0.001 နှင့်တစ်ကိုယ်တည်းရာဂစိတ်ဖြေခြင်း (2.81 ± 1.22 vs. 1.12 ± 0.91), t(68) = 6.54, P <0.001 ။ သို့ရာတွင် TCA နှင့် HC အုပ်စုများသည် SDS မှတိုင်းတာသည့်အတိုင်းစိတ်ကျရောဂါ၊ SAS ဖြင့်တိုင်းတာသည့်စိုးရိမ်စိတ်နှင့် BIS-11 မှတိုင်းတာသောအချက် impulsivity အပေါ်ကွဲပြားမှုမရှိပါ။ BIS-XNUMX မှတိုင်းတာသောအချက်များသည်လက်ရှိအခြေအနေ၌စိုးရိမ်စရာofရိယာမဟုတ်ကြောင်းဖော်ပြသည်။ လေ့လာချက်။ ဤသည် cybersex နှင့်ဆက်စပ်သောအစီအမံများနှင့်ဆက်စပ်သောမည်သည့်အမူအကျင့်နှင့် ERP ကွဲပြားမှုကိုမဆိုဖြစ်ပေါ်စေသည်။
အမူအကျင့်ရလဒ်များကို
တိကျမှန်ကန်မှု၏ ANOVA ကိုထပ်ခါတလဲလဲတိုင်းတာသည်။ Group သည်အကြား - ဘာသာရပ်အချက်အနေနှင့် Stimulus - အတွင်း - ဘာသာရပ်အချက်တစ်ခုအနေနှင့်စံပြုလှုံ့ဆော်မှု (၉၈.၄၄%) ထက် deviant (96.27%) အတွက်သိသိသာသာနိမ့်သောတိကျမှန်ကန်မှုကိုပြသခဲ့သည်။ F(1, 68) = 15.67, P <0.001, η2p = 0.19 ။ အုပ်စုအချက်များနှင့်ပတ်သက်သောသိသာထင်ရှားသောသက်ရောက်မှုမရှိပါ Fs <၁။ RTs နှင့်စပ်လျဉ်း။ deviant လှုံ့ဆော်မှုများသည် standard stimuli နှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင်ပိုမိုရှည်လျားသော RTs ကိုဖြစ်ပေါ်စေသည်။ F(1, 68) = 41.58, P <0.001, η2p = 0.38 (ကြည့်ရှု သဖန်းသီး။ 2) ။ အုပ်စုအတွက်အဓိကအကျိုးသက်ရောက်မှုကိုရှာမတွေ့ပါ။ F(1, 68) = 2.65, P = 0.108, η2p = 0.04 ။ ပို၍ အရေးကြီးသည်မှာ Group × Stimulus အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုသည် F(1, 68) = 4.54, P = 0.037, η2p = 0.06 ။ Stimulus ၏ရိုးရိုးရှင်းရှင်းအကျိုးသက်ရောက်မှုက TCA နှင့် HC အုပ်စုနှစ်ခုလုံးတွင်စံပြုလှုံ့ဆော်မှုများနှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင်ပိုမိုရှည်လျားသော RT မ်ားအားဆွဲဆောင်သော deviant stimuli များပြသခဲ့သည်။ F(1, 35) = 46.28, P <0.001, η2p = 0.57, F(1, 33) = 7.60, P = 0.009, η2p = 0.19 ။ ထို့အပြင်အုပ်စု၏ရိုးရှင်းအကျိုးသက်ရောက်မှုကအုပ်စုနှစ်ခုသည်စံနှိုးဆွမှုအတွက်အလားတူ RT ကိုပြသသော်လည်း၊ F(1, 68) = 0.16, P > 0.68, TCA အုပ်စု deviant လှုံ့ဆော်မှုများအတွက် HC အုပ်စုထက်ပိုရှည် RT ကိုပြသခဲ့သည်, F(1, 68) = 6.68, P = 0.012, η2p = 0.09 ။
ERP ရလဒ်
N2
Stimulus နှင့် Electrode sites များအနေဖြင့်ထပ်ခါတလဲလဲပြုလုပ်ထားသောအချက်များအရ AN2 သည် NXNUMX ၏ပျမ်းမျှလွှဲခွင်နှင့် Stimulus နှင့် Electrode ဆိုဒ်များသည်ထပ်ခါတလဲလဲဖြစ်ပေါ်သောအချက်များနှင့်အုပ်စုသည် Stimulus ၏သိသာထင်ရှားသောအဓိကသက်ရောက်မှုများကိုပြသသည်။ F(1, 68) = 72.72, P <0.001, η2p = 0.52 နှင့်လျှပ်ကူးပစ္စည်းဆိုဒ်များ, F(8, 544) = 130.08, P <0.001, η2p = 0.66 နှင့်သိသာသော Stimulus ×လျှပ်ကူးပစ္စည်းဆိုဒ်များအပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှု၊ F(8, 544) = 8.46, P <0.001, η2p = 0.11 ။ စံလှုံ့ဆော်မှုများနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါက deviant လှုံ့ဆော်မှုများသည် frontal နှင့် Central electrodes များတွင်ပိုမိုကျယ်ပြန့်သော amplitude များကိုဖြစ်ပေါ်စေသည်။ Group အတွက်သိသာထင်ရှားသောအဓိကသက်ရောက်မှုမရှိပါ F <1. ထို့အပြင်သိသာထင်ရှားသော Group × Stimulus အပြန်အလှန်ရှိခဲ့သည်။ F(1, 68) = 6.27, P = 0.015, η2p = 0.08 ။ deviant နှင့်စံလှုံ့ဆော်မှုများအကြားလွှဲခွင်ခြားနားချက်သည် TCA အုပ်စု (-4.38 μV) ထက် HC group (-2.39 μV) တွင်ပိုမိုကြီးမားသည်။
ထို့အပြင် Stimulus ၏သိသာထင်ရှားသောအဓိကသက်ရောက်မှုများ၊ F(1, 68) = 28.51, P <0.001, η2p = 0.30 နှင့်လျှပ်ကူးပစ္စည်းဆိုဒ်များ, F(8, 544) = 3.52, P = 0.023, η2p = 0.05, N2 latency များအတွက်လေ့လာတွေ့ရှိခဲ့ကြသည်။ စံလှုံ့ဆော်မှုများနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါက deviant လှုံ့ဆော်မှုများသည်ကြာကြာကြာနိုင်ခြင်းကိုဖြစ်ပေါ်စေသည်။ တိုကျရိုကျဆိုငျမြားတှငျ N2 latency parietal က်ဘ်ဆိုက်များထက်ပိုရှည်ခဲ့သည်။
P3
အလားတူစွာပင် AN3 သည်ထပ်ခါတလဲလဲပြုလုပ်ထားသော ANXNUMXA ပမာဏသည် PXNUMX ၏ amplitude အပေါ်အကျိုးသက်ရောက်ကြောင်း၊ F(1, 68) = 4.45, P = 0.039, η2p = ၀.၀၆၊ နှိုးဆွ၊ F(1, 68) = 8.31, P = 0.005, η2p = 0.11 နှင့်လျှပ်ကူးပစ္စည်းဆိုဒ်များ, F(8, 544) = 76.03, P <0.001, η2p = 0.53 နှင့်သိသာသော Stimulus ×လျှပ်ကူးပစ္စည်းဆိုဒ်များအပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှု၊ F(8, 544) = 43.91, P <0.001, η2p = 0.39 ။ အခြေအနေများအနှံ့ပျမ်းမျှလွှဲခွင် TCA အုပ်စု (4.12 μV) ထက် HC အုပ်စု (1.94 μV) အတွက်ပိုမိုကြီးမားသည်။ Deviant လှုံ့ဆော်မှုဗဟိုနှင့် parietal က်ဘ်ဆိုက်များမှာစံလှုံ့ဆော်မှုနှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင်ပိုကြီးတဲ့လွှဲခွင်သွေးဆောင်။ ပို၍ အရေးကြီးသည်မှာ Group နှင့် Stimulus အကြားအပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုမှာသိသာထင်ရှားသည်။ F(1, 68) = 4.94, P = 0.03, η2p = 0.07 ။ HC အုပ်စုသည်စံလှုံ့ဆော်မှု (3 μV) ထက်ပိုမိုမြင့်မားသော P5.34 amplitude (2.89 μV) ကိုပြသော်လည်း F(1, 33) = 11.63, P = 0.002, η2p = 0.26, TCA အုပ်စု deviant (3 μV) နှင့်စံ (2.10 μV) အခြေအနေများအကြားသိသိသာသာ P1.78 လွှဲခွင်ကွဲပြားခြားနားမှုမပြခဲ့ပါဘူး, F <1 ။
P3 latency များကိုလေ့လာခြင်းသည် Electrode ဆိုဒ်များ၏အဓိကအကျိုးသက်ရောက်မှုကိုဖော်ပြခဲ့သည်။ F(8, 544) = 17.13, P <0.001, η2p = 0.20, parietal က်ဘ်ဆိုက်များထက်တိုကျရိုကျနှင့်အလယ်ပိုင်းက်ဘ်ဆိုက်များအတွက်ကြာကြာ latency ကိုထင်ဟပ်။ Stimulus × Electrode ဆိုဒ်များအကြားအပြန်အလှန်အကျိုးပြုမှုသည်လည်းသိသာထင်ရှားသည်။ F(8, 544) = 16.71, P <0.001, η2p = 0.20, parietal က်ဘ်ဆိုက်များအတွက်စံလှုံ့ဆော်မှုထက် deviant လှုံ့ဆော်မှုများကအစပျိုးကြာကြာ latency ရောင်ပြန်ဟပ်။
ဆွေးနွေးမှု
ဤလေ့လာမှုသည်အပြုအမူနှင့် electrophysiological အဆင့်များ၌ HC နှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါက TCA နှင့်အတူတစ် ဦး ချင်းစီအကြား BIC အပေါ်ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံများလှုံ့ဆော်မှု၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကိုစူးစမ်းရန်ရည်ရွယ်သည်၊ ERPs အသံသွင်းများနှင့်ပေါင်းစပ်ထားသောပြုပြင်ထားသော Two-Choice Oddball လုပ်ငန်းကိုအသုံးပြုသည်။ ဤသည် ERPs နှင့်အတူ cybersex စွဲ၏အခြေအနေတွင် BIC ၏ electrophysiological ဆက်စပ်မှုကိုစုံစမ်းစစ်ဆေးရန်ပထမ ဦး ဆုံးလေ့လာမှုဖြစ်ပါတယ်။ ယခင်လေ့လာမှုများအရလက္ခဏာ impulsivity နှင့် cybersex စွဲ၏လက္ခဏာတွေအကြား link ကိုတွေ့ရှိခဲ့ပေမယ့် (Antos & အမှတ်တံဆိပ်, 2018; Antos et al ။ , 2019), ဒီလေ့လာမှုဟာ TCA နှင့် HC အုပ်စုများအကြား BIS-11 ရမှတ်များသိသိသာသာခြားနားချက်ကိုမတှေ့ခဲ့ အလားတူ Gola et al ။ (၂၀၁၇) ရောဂါပြproblemနာရှိသောညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေများအသုံးပြုသူများနှင့်ထိန်းချုပ်သူများအကြားရှိထူးခြားချက်မှာသိသိသာသာကွဲပြားမှုမရှိကြောင်းတွေ့ရှိခဲ့သည်။ ထို့ကြောင့်အနာဂတ်သုတေသနသည်ဤ link ကိုပိုမိုနက်ရှိုင်းစွာဆန်းစစ်ရန်လိုအပ်လိမ့်မည်။
BIS-11 ကိုထိုးထွင်းသိမြင်နိုင်သောစွမ်းရည်ကိုတိုင်းတာသည်ဟုယူဆသော်လည်းပြုပြင်ထားသော Two-Choice Oddball လုပ်ငန်းသည် Impulivity ၏လုပ်ငန်းဆောင်ရွက်မှုအတိုင်းအတာနှင့်သက်ဆိုင်သည်။ အာရုံကြောဆိုင်ရာစိတ်ပညာဆိုင်ရာနှင့်သိမြင်မှုဆိုင်ရာအာရုံကြောသိပ္ပံနယ်ပယ်တွင်စိတ်ရှုပ်ထွေးမှုများသည် BIC နှင့်တူညီသည်၊ ဆိုလိုသည်မှာလက်ရှိလိုအပ်ချက်များနှင့်မသင့်လျော်သောအလိုအလျောက်သို့မဟုတ်ဆုလာဘ်နှင့်သက်ဆိုင်သောတုံ့ပြန်မှုများကိုတားဆီးပေးသည့်အပေါ်မှအောက်ထိန်းချုပ်မှုယန္တရားကိုဆိုလိုသည် (Groman et al ။ , 2009) ။ အုပ်စုနှစ်စုလုံးသည်မကောင်းသောအခြေအနေတွင် BIC ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကိုပြသခဲ့ကြသော်လည်း TCA အုပ်စု၏ deviant လှုံ့ဆော်မှုများအပေါ်တုန့်ပြန်မှုသည် HC အုပ်စု၏တုံ့ပြန်မှုထက်နှေးကွေးပြီး BIC စွမ်းရည်မှာညံ့ဖျင်းသည်။ အမူအကျင့်ဆိုင်ရာကွဲပြားခြားနားမှုများသည် deviant-standard ခြားနားချက်လှိုင်းတွင် N2 နှင့် P3 ၏ပျမ်းမျှလွှဲခွင်များတွင်အုပ်စုလိုက်ကွဲပြားမှုများဖြင့်လိုက်ပါသွားသည်။ အသေးစိတ်အားဖြင့် TCA အုပ်စုသည် HC အုပ်စုနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါကစံလှုံ့ဆော်မှုများထက် deviant အတွက် N2 နှင့် P3 amplitude ကွာခြားမှုကိုပြသခဲ့သည်။ ရလဒ်သည်လုပ်ငန်းနှင့်မသက်ဆိုင်သောညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေလှုံ့ဆော်မှုများသည် TCA နှင့်တစ် ဦး ချင်းစီ၏ BIC ကိုဝင်ရောက်စွက်ဖက်ကြောင်းသက်သေပြသည်။
ဤလေ့လာမှုတွင်ပါဝင်သူများသည်တုန့်ပြန်မှုပconflictိပက္ခများကြုံတွေ့ခဲ့ရပြီးမကြာခဏဆိုသလိုစံသတ်မှတ်ထားသောလှုံ့ဆော်မှုများ၏အခြေအနေတွင်ခဏခဏဖြစ်ပျက်နေသောလှုံ့ဆော်မှုများကိုတုန့်ပြန်မှုများပြုလုပ်ခဲ့သည်။ ဤတုန့်ပြန်မှုပconflictိပက္ခသည်ရှေ့ပိုင်းနှင့်ဗဟိုဆိုဒ်များတွင်အကြီးမားဆုံးသောလွှဲခွင်များနှင့်အတူ deviant-standard ခြားနားချက်လှိုင်းတွင်ထင်ရှားသော N2 အစိတ်အပိုင်းကိုဖြစ်ပေါ်စေသည်။ ယခင်လေ့လာမှုများအရ Go / NoGo လုပ်ငန်းတွင်တွေ့ရသော NoGo N2 နှင့်ဆင်တူသည့် deviant လှုံ့ဆော်မှုများကြောင့်ပေါ်ပေါက်လာသော front-central oddball N2 သည်ပconflictိပက္ခစောင့်ကြည့်လေ့လာရေးအညွှန်းအဖြစ်လက်ခံခဲ့သည် (Donkers & Van Boxtel, 2004; Nieuwenhuis et al ။ , 2003) ။ ပconflictိပက္ခရှာဖွေတွေ့ရှိမှုနှင့်အတူ N2 လွှဲခွင်ပconflictိပက္ခရှာဖွေတွေ့ရှိခြင်းမရှိဘဲထက်သာ။ ကြီးမြတ်ဖြစ်ခဲ့သည်Donkers & Van Boxtel, 2004) ။ ဤတွင် TCA နှင့် HC အုပ်စုနှစ်ခုလုံးသည်သိသိသာသာ deviant-related N2 အစိတ်အပိုင်းများကိုပြသခဲ့သည်။ ဤသည်ကအုပ်စုနှစ်စုလုံးသည်မကောင်းသောအခြေအနေတွင်တုန့်ပြန်မှုပconflictိပက္ခကိုရှာဖွေတွေ့ရှိနိုင်ကြောင်းပြသသည်။ သို့သော် TCA အုပ်စုသည် HC အုပ်စုနှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင်ပုံမှန်အခြေအနေများထက် deviant အတွက်လွှဲခွင်ကွာခြားမှုအနည်းငယ်ကိုပြသခဲ့သည်။ ဤအချက်က TCA အုပ်စုတွင် HC အုပ်စုနှင့်အာရုံစူးစိုက်မှုလျော့နည်းလာခြင်းကြောင့်နောက်ပိုင်း BIC အတွက်ပြင်ဆင်မှုအားနည်းခြင်းကြောင့်ဖြစ်သည်။Eimer၊ ၁၉၉၃) ။ ထို့ကြောင့်မော်တာကွပ်ကဲခြင်းမတိုင်မီအပြောင်းအလဲအဆင့်တွင် TCA အုပ်စုသည် BIC ကိုအကောင်အထည်ဖော်ရန်လိုအပ်သောအစောပိုင်းသိမြင်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များကိုပြသခဲ့သည်။
ထို့အပြင် parietal က်ဘ်ဆိုက်များတွင်အများဆုံးလွှဲခွင်နှင့်အတူသိသာထင်ရှားသော P3 အစိတ်အပိုင်း, deviant- စံခြားနားချက်လှိုင်း၏ 300-500 ms အကွာအဝေးတွင်တွေ့ရှိခဲ့သည်။ ယခင်လေ့လာမှုများအရ nogo လှုံ့ဆော်မှုကြောင့်ဖြစ်ပေါ်သော P3 (နောက်ပိုင်း BIC ကိုထင်ဟပ်) သည် Go / NoGo လုပ်ငန်းတွင်သွားလှုံ့ဆော်မှုကြောင့်ဖြစ်ပေါ်လာသောအရာထက်ပိုမိုသိသာထင်ရှားကြောင်းတွေ့ရှိခဲ့သည်။Donkers & Van Boxtel, 2004; Nieuwenhuis et al ။ , 2005) ။ P3 ၏လွှဲခွင်သိမြင်မှုအရင်းအမြစ်များ၏တိုးတက်မှုနှင့်အတူတိုးပွားစေပါသည်။ ယခင်လေ့လာမှုများနှင့်ကိုက်ညီမှုရှိခြင်း၊ ဤလေ့လာမှုတွင် BIC ပါဝင်သော deviant လှုံ့ဆော်မှုများသည်စံလှုံ့ဆော်မှုများထက် P3 amplitude ကိုပိုမိုဖြစ်ပေါ်စေသည်။ ပို၍ အရေးကြီးသည်မှာ TCA အုပ်စုတွင် deviant-related P3 ၏လွှဲခွင်သည် HC အုပ်စုထက်များစွာသေးငယ်သည်။ TCA အုပ်စု၏အခြေအနေများအောက်တွင် BIC လုပ်ငန်းစဉ်မလုံလောက်ကြောင်းဖော်ပြခဲ့သည်။
ထို့ကြောင့် HC အုပ်စုနှင့်နှိုင်းယှဉ်လျှင် TCA အုပ်စုတွင်သိသိသာသာနည်းသည့် N2 နှင့် P3 amplitude သည် BIC ရှိအာရုံကြောလိုငွေပြမှုအတွက်အမှတ်အသားများအဖြစ်သတ်မှတ်နိုင်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏လေ့လာမှုသည် impulsivity သည်ဆိုက်ဘာဆက်ဆံမှုစွဲလမ်းမှု၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုအတွက်အန္တရာယ်ဖြစ်စေသောအယူအဆကိုထောက်ခံသည်။Antons & အမှတ်တံဆိပ်, 2018; Antons et al ။ , 2019) ။ ၎င်းသည်မူးယစ်ဆေးဝါးသုံးစွဲမှုရောဂါဆိုင်ရာလေ့လာမှုအများစု၏ရလဒ်များနှင့်ကိုက်ညီသည် (ဥပမာ - Sokhadze, Stewart, Hollifield, & Tasman, 2008; Zhao et al ။ , 2017လောင်းကစားရောဂါ (ဥပမာ၊ Kertzman et al ။ , 2008) နှင့်အင်တာနက်စွဲ (ဥပမာ - Zhou, Yuan, Yao, Li, & Cheng, 2010) ။ ဤရွေ့ကားလေ့လာမှုများပစ္စည်းဥစ္စာအသုံးပြုမှုရောဂါနှင့်အမူအကျင့်စွဲနှင့်အတူတစ် ဦး ချင်းစီအတွက် BIC အတွက်လိုငွေပြမှု attenuated N2 နှင့် / သို့မဟုတ် P3 လွှဲခွင်နှင့်ဆက်စပ်ခဲ့သည်အတည်ပြုခဲ့သည်။ ထို့ကြောင့်ဤလေ့လာမှု၏အမူအကျင့်များနှင့် electrophysiological ရလဒ်များဆိုက်ဘာexexစွဲပစ္စည်းဥစ္စာအသုံးပြုမှုရောဂါသို့မဟုတ်အမူအကျင့်စွဲ၏ neuropsychological နှင့် ERP ဝိသေသလက္ခဏာများမျှဝေအံ့သောငှါပြသသည်။
TCA နှင့်ပတ်သက်သောတစ် ဦး ချင်းစီ၏ BIC ကိုချွတ်ယွင်းစေသောအလားအလာရှိသောယန္တရားတစ်ခုမှာညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေများကြည့်ရှုနေစဉ်ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေများကိုအလိုအလျောက်တက်ရောက်ရန်လှုံ့ဆော်ပေးသော ceu တုံ့ပြန်မှုနှင့်တွန်းအားဖြစ်သည်။ ထို့ကြောင့်, သိမြင်မှုအရင်းအမြစ်များ၏သိမ်းပိုက်သိမြင်မှုလုပ်ငန်းများကိုအတွက် TCA အုပ်စုများ၏စွမ်းဆောင်ရည်ကိုအကျိုးသက်ရောက်စေသည်။ စွဲလမ်းမှု၏ dual- ဖြစ်စဉ်ကိုမော်ဒယ်အရ (အမှတ်တံဆိပ် et al, 2019 ။ Dong & Potenza, 2014; Wiers et al, 2007 ။ Zilverstand & Goldstein, 2020), စွဲလမ်းအပြုအမူတွေကိုနှစ် ဦး နှစ်ဖက်ယှဉ်ပြိုင်ထကြွလွယ်သောနှင့်ရောင်ပြန်စနစ်များ၏သြဇာလွှမ်းမိုးမှုမှဘာသာရပ်ဖြစ်ကြသည်။ စွဲလမ်းစေသောအပြုအမူတွင်ရောင်ပြန်ဟပ်မှုစနစ်သည်ထကြွလွယ်သောစနစ်ဖြင့်ဖိနှိပ်ထားသည်။ ဤဆက်နွယ်မှုကြောင့် TCA ရှိသူများအနေဖြင့်ဆိုက်ဘာဆက်ဆံမှုများကိုဆိုးကျိုးသက်ရောက်မှုများရှိသော်လည်းသိမြင်မှုအားထိန်းချုပ်ရန် ပို၍ ခက်ခဲစေသည်။ ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံများကိုလှုံ့ဆော်ခြင်းလုပ်ဆောင်ခြင်းသည်အာရုံစူးစိုက်မှုနှင့်နှိုးဆွမှုနှင့်ဆက်စပ်သော ဦး နှောက်ဖွဲ့စည်းပုံနှင့်ဆက်စပ်မှုရှိသောကြောင့် (ရှင်ပေါလု et al ။ , 2008), Two-Choice Oddball လုပ်ငန်းတာဝန်ရှိညစ်ညမ်းရုပ်ပုံများသည် HC အဖွဲ့ထက် TCA အုပ်စုကို ပို၍ အာရုံစိုက်ရန်ပုံရသည်။ ထို့ကြောင့် BIC စွမ်းဆောင်ရည်ပိုမိုဆိုးရွားသည့်ပြသမှုအရညစ်ညမ်းရုပ်ပုံများကြည့်ခြင်းအားဖြင့် TCA သည်တစ် ဦး ချင်းစီကိုအလုပ်တောင်းဆိုမှုများမှ ပို၍ ပြင်းပြင်းထန်ထန်အာရုံပျံ့လွင့်စေသည်။ သီအိုရီအရ၊ တမ်းတမှုနှင့် cue reactivity သည်အင်တာနက်ဂိမ်းကစားခြင်းနှင့်အခြားအင်တာနက်စွဲလမ်းခြင်းကိစ္စများတွင် BIC ရှိလိုငွေပြမှုများနှင့်ဆက်စပ်သင့်သည် (အမှတ်တံဆိပ် et al, 2019 ။ Dong နှင့် Potenza, 2014) ။ အနာဂတ်သုတေသနတွင် cue ဓာတ်ပြုခြင်း၏အာရုံကြောဆက်စပ်မှုများနှင့် BIC လျှော့ချခြင်းတို့အကြားဖြစ်နိုင်ချေရှိသောအပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှုကို cybersex စားသုံးမှုအပေါ်ထိန်းချုပ်မှုဆုံးရှုံးမှု၏အခြေခံယန္တရားများကိုပိုမိုနားလည်ရန်ဆန်းစစ်သင့်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်အနာဂတ်လေ့လာမှုများတွင်ပါဝင်သူများ၏ BIC စွမ်းရည်ကို ၀ င်ရောက်စွက်ဖက်ခြင်းရှိမရှိဆုံးဖြတ်ရန်အတွက်ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံများကိုမတင်ပြမီနှင့်အပြီးတွင်ပါ ၀ င်သူများ၏လိင်မှုနှိုးဆွမှုနှင့်တပ်မက်မှုအဆင့်များကိုအကဲဖြတ်နိုင်သည်။Laier et al ။ , 2013).
ဤနေရာတွင်ကျွန်ုပ်တို့၏တွေ့ရှိချက်များသည်သီအိုရီအရ၊ သီအိုရီအရ၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ရလဒ်များအရ cybersex စွဲသည် electrophysiological နှင့်အမူအကျင့်ဆိုင်ရာအဆင့်များတွင် Impulsivity ၏စည်းကမ်းချက်များအရပစ္စည်းအသုံးပြုမှုရောဂါနှင့် Impulse Control ရောဂါနှင့်ဆင်တူကြောင်းဖော်ပြသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏တွေ့ရှိချက်များသည်ဆိုက်ဘာဆက်ဆံမှုစွဲလမ်းမှုသည်စိတ်ရောဂါဆိုင်ရာရောဂါအသစ်တစ်ခုအဖြစ်ဖြစ်နိုင်ချေနှင့် ပတ်သက်၍ အမြဲတမ်းအငြင်းပွားဖွယ်ရာများဖြစ်စေနိုင်သည်။ လက်တွေ့အားဖြင့်ကျွန်ုပ်တို့၏ရလဒ်များအရ ERP များကို neurocognitive functions များ (BIC ကဲ့သို့) ကိုစုံစမ်းစစ်ဆေးရန်အသုံးပြုနိုင်ပြီး၊ cybersex စွဲလမ်းမှုကုသမှုတွင်မည်သည့်သိမြင်မှုဖြစ်စဉ်များကိုကိုင်တွယ်သင့်သည်ကိုမီးမောင်းထိုးပြသည် (Campanella et al ။ , 2019) ။ လူနာချို့ယွင်းမှုများကိုဖော်ထုတ်ရာတွင် ERP များ၏အသုံးဝင်မှုအပြင်စိတ်ရောဂါဆိုင်ရာကုသမှု (ERPs) ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုကိုဆန်းစစ်ရန်လေ့လာမှုများပြုလုပ်ခဲ့သည်။Campanella၊ ၂၀၁၃) ။ အင်တာနက်စွဲမှုနယ်ပယ်တွင်လေ့လာမှုအတော်များများသည်ဖြစ်နိုင်ချေရှိသောဆေးကုသမှုဆိုင်ရာအကျိုးကျေးဇူးများကိုအကဲဖြတ်ရန် ERP မှတ်တမ်းများကိုအသုံးပြုခဲ့သည်။Ge et al, 2011 ။ Zhu et al ။ , 2012) ။ ဤရွေ့ကားလေ့လာမှုများ ERPs တိုင်းတာခြင်းစွဲရောဂါများများအတွက်သိမြင်မှုဆုံးမခြင်း၏ထိရောက်မှုနှင့် ဦး နှောက်ဆက်စပ်မှုအကဲဖြတ်များအတွက်အလားအလာချဉ်းကပ်မှုဖြစ်နိုင်သည်ညွှန်ပြ။
ဒီလေ့လာမှုအတွက်ကန့်သတ်အများအပြားရှိပါတယ်။ ပထမ ဦး စွာကျွန်ုပ်တို့သည်ဆိုက်ဘာလိင်စွဲလမ်းမှုသည်အမျိုးသားပြproblemနာဖြစ်နေသောကြောင့်အမျိုးသားများသာပါဝင်သည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ယခင်လေ့လာမှုများအရယောက်ျားများသည်ငယ်ရွယ်စဉ်တွင်ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေနှင့်ထိတွေ့ခြင်း၊Hald, 2006), နှင့်အမျိုးသမီးများနှင့်နှိုင်းယှဉ်ပါပြproblemsနာများကြုံတွေ့ရဖို့ပိုများပါတယ် (Ballester-Arnal, ကက်စထရို Calvo, Gil-Llario, & GilJulia, 2017) ။ သို့သော်ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေများရိုက်ကူးခြင်းတွင်အမျိုးသားများနှင့်အမျိုးသမီးများပါ ၀ င်မှုပုံစံများကိုနှိုင်းယှဉ်လေ့လာမှုများကအချို့သော ဦး နှောက်womenရိယာများသည်အမျိုးသားများထက်အမျိုးသမီးများထက်ပိုမိုလှုပ်ရှားမှုရှိကြောင်းပြသခဲ့သည်။ Wehrum et al ။ , 2013) ။ ထို့ကြောင့်အနာဂတ်လေ့လာမှုများသည်ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံများရိုက်ကူးနေစဉ် BIC အတွင်းလိင်ကွဲပြားမှုများကိုစစ်ဆေးသင့်သည်။ ဒုတိယအချက်မှာဒီလေ့လာမှုကိုမဆိုတိကျတဲ့လက်တွေ့နမူနာစဉ်းစားခဲ့ပါဘူး။ ဘာဖြစ်လို့လဲဆိုတော့ cybersex စွဲလမ်းမှုကိုလက်တွေ့ကျတဲ့အဓိပ္ပါယ်ဖွင့်ဆိုချက်နဲ့ပတ်သက်ပြီးသဘောတူညီမှုမရှိလို့ပဲ။ အနာဂတ်လေ့လာမှုများသည်ယေဘုယျတုန့်ပြန်မှုပုံစံရှိမရှိဆုံးဖြတ်ရန် cybersex စွဲလမ်းမှုနှင့်ဖြေကြားသူများအား cybersex စွဲလမ်းမှုမရှိဘဲနှိုင်းယှဉ်ဆန်းစစ်မှုကိုပြုလုပ်သင့်သည်။ တတိယအချက်မှာဤသည်မှာ Cybersex စွဲလမ်းမှုအခြေအနေတွင် Two-Choice Oddball အလုပ်ကိုစတင်ကျင့်သုံးခြင်းဖြစ်သည်။ အကျိုးဆက်အားဤပဏာမသုတေသနရလဒ်များကို Go / Nogo နှင့် Stop-Signal ပါရာဒိုင်းများကဲ့သို့သောအခြားလုပ်ငန်းများနှင့်နှိုင်းယှဉ်သင့်သည်။ မကြာသေးမီကလေ့လာမှုတစ်ခုအရဆိုက်ဘာဆက်ဆံမှုစွဲခြင်း၏ပြင်းထန်သောလက္ခဏာများရှိသူများသည် Stop-Signal လုပ်ငန်းတွင်ပိုမိုကောင်းမွန်ကြောင်းတွေ့ရှိခဲ့သည်။Antons & အမှတ်တံဆိပ်, 2020) ။ ဤသည် cyberex စွဲလမ်းမှုအတွက် BIC ကိုလေ့လာခြင်းသည်ရှားပါးပြီးကိုက်ညီမှုမရှိပါ။ ထို့ကြောင့် ထပ်မံ၍ ဤသရုပ်ပြရန်နောက်ထပ်သုတေသနလိုအပ်သည်။ နောက်ဆုံးအနေနှင့်ပညာရှင်များအနေဖြင့်ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံများကိုကြည့်ရှုခြင်းရှိမရှိနှင့် ပတ်သက်၍ ငြင်းခုံမှုများရှိနေဆဲဖြစ်သည်။ချီးကျူး, သံမဏိ, Staley, Sabatinelli, & Hajcak, 2016) သို့မဟုတ်ဆုများ (Gola, Wordecha, Marchewka, & Sescousse, 2016) ။ Incentive salience သီအိုရီသည်“ wanting” နှင့်“ liking” ၏အခြေခံအချက်နှစ်ချက်ကိုခွဲခြားပြီးစွဲလမ်းမှုသည် cue-related“ wanting” နှင့်ဆုလာဘ်နှင့်သက်ဆိုင်သော“ liking” တို့၏လျော့နည်းသွားသည်။ရော်ဘင်ဆင်, Fischer, Ahuja, Lesser & Maniates, 2015) ။ အနာဂတ်လေ့လာမှုများတွင်ပိုမိုအဆင့်မြင့်သောစမ်းသပ်စံနစ်များ၊ လိင်ပိုင်းဆိုင်ရာအလိုဆန္ဒနှင့်ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံများလှုံ့ဆော်မှုများကိုနှစ်သက်ခြင်းနှင့်သူတို့၏ဆက်စပ်မှုကို electrophysiological အချက်ပြမှုနှင့်စစ်ဆေးရန်လည်းအသုံးဝင်သည်။
အကျဉ်းချုပ်အနေဖြင့်၊ ယခင်တွေ့ရှိချက်များအရ TCA ရှိသူများသည်တားဆီးခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်၏အစောပိုင်းနှင့်နှောင်းပိုင်းကာလများအတွင်းညစ်ညမ်းရုပ်ပုံများအတွက်အထူးအာရုံကြောချို့တဲ့မှုကိုပြသခဲ့သည်။ ဒီလေ့လာမှု၏အမူအကျင့်များနှင့် electrophysiological ဒေတာ cybersex စွဲဆိုက်ဘာexစွဲချက်တစ်ခုအမူအကျင့်စွဲအဖြစ် conceptualized နိုင်အမြင်ထောက်ခံပါတယ်သောပစ္စည်းဥစ္စာအသုံးပြုမှုရောဂါသို့မဟုတ်အမူအကျင့်စွဲ၏ neuropsychological နှင့် ERPs ဝိသေသလက္ခဏာများ, မျှဝေစေခြင်းငှါပြသသည်။
ရန်ပုံငွေရှာခြင်းရင်းမြစ်များ
ဤလုပ်ငန်းကိုချင်းအမျိုးသားသဘာဝသိပ္ပံဖောင်ဒေးရှင်းမှထောက်ပံ့သည် (ထောက်ပံ့ကြေးနံပါတ် ၃၁၇၀၀၉၈၀) ။
စာရေးဆရာများပံ့ပိုးမှုများ
JW နှင့် BD တို့သည်လေ့လာမှုပုံစံနှင့်ဒီဇိုင်းတွင်ပါ ၀ င်သည်။ JW သည်အချက်အလက်ပြင်ဆင်ခြင်း၊ စာရင်းအင်းဆိုင်ရာဆန်းစစ်လေ့လာခြင်းတွင်ပါ ၀ င်ပြီးလက်ရေးမူများမှာတွေ့နိုင်သည်။ JW နှင့် BD သည်လေ့လာမှုကြီးကြပ်မှုတွင်ပါ ၀ င်ပြီးလက်ရေးမူများမှာတွေ့နိုင်သည်။ စာရေးသူအားလုံးသည်လေ့လာမှုတွင်ပါ ၀ င်သည့်အချက်အလက်အားလုံးကိုအပြည့်အဝရယူနိုင်ခဲ့ပြီးအချက်အလက်များ၏သမာဓိရှိမှုနှင့်အချက်အလက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၏တိကျမှုအတွက်တာ ၀ န်ယူခဲ့သည်။
အကျိုးစီးပွားပဋိပက္ခ
အဆိုပါစာရေးဆရာအကျိုးစီးပွားမျှပဋိပက္ခကြေညာ။
နောက်ဆက်တွဲပစ္စည်း
ဤဆောင်းပါး၏နောက်ဆက်တွဲအချက်အလက်များကို https://doi.org/10.1556/2006.2020.00059 တွင်အွန်လိုင်းတွင်တွေ့ရှိနိုင်သည်။
ကိုးကား
ဒီ Alarcón, R., ဘုရားကျောင်း, ဂျီ, လက်ထပ်ခဲ့သည်, မိုင်, & မွန်တီဂျို, AL (2019). အွန်လိုင်းညစ်ညမ်းမှုစွဲ - ကျွန်ုပ်တို့သိသမျှနှင့်ကျွန်ုပ်တို့မသိသောအရာများ - စနစ်တကျပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း. လက်တွေ့ဆေးပညာဂျာနယ်, 8(1), 91. https://doi.org/10.3390/jcm8010091.
အန်တန်, S., & အမှတ်တံဆိပ်, M. (2018). အင်တာနက် - ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေများအသုံးပြုသည့်ရောဂါများကို ဦး တည်တတ်သည့်အမျိုးသားများအတွက်စရိုက်လက္ခဏာနှင့်ပြည်နယ်၏ထိုးထွင်းသိမြင်မှု. စွဲလမ်းစေအပြုအမူ, 79, 171-177. https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2017.12.029.
အန်တန်, S., & ဿိ, B. (2020). တားမြစ်ထိန်းချုပ်မှုနှင့်ပြproblemနာရှိသောအင်တာနက် - ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေများအသုံးပြုခြင်း - အင်ဆူလာ၏အရေးပါသောဟန်ချက်ညီသောအခန်းကဏ္။, အပြုအမူစွဲ၏ဂျာနယ်, 9(1), 58-70. https://doi.org/10.1556/2006.2020.00010.
အန်တန်, S., Mueller, SM, Wegmann, E., ထွန်း, P., Schulte, MM, & အမှတ်တံဆိပ်, M. (2019). စိတ်အလိုလိုက်ခြင်းနှင့်ဆက်စပ်သောရှုထောင့်များသည်အင်တာနက်အပြာစာပေများကိုအပန်းဖြေခြင်းနှင့်စည်းမျဉ်းသတ်မှတ်ခြင်းမရှိသောအသုံးပြုမှုနှင့်ခွဲခြားသည်. အပြုအမူစွဲ၏ဂျာနယ်, 8(2), 223-233. https://doi.org/10.1556/2006.8.2019.22.
Ballester-Arnal, R., ကက်စထရို Calvo, J., Gil-Llario, MD, & Gil-Julia, B. (2017). Cybersex စွဲ - စပိန်ကောလိပ်ကျောင်းသားများကိုလေ့လာခြင်း. လိင် & အိမ်ထောင်ရေးကုထုံး၏ဂျာနယ်, 43(6), 567-585. https://doi.org/10.1080/0092623X.2016.1208700.
အမှတ်တံဆိပ်, M., Laier, C., Pawlikowski, M., Schächtle, U., Schöler, T., & Altstötter-Gleich, C. (2011). အင်တာနက်ပေါ်ရှိညစ်ညမ်းရုပ်ပုံများကိုအကဲခတ်: အလွန်အကျွံအင်တာနက်ကိုလိင်က်ဘ်ဆိုက်များကို အသုံးပြု. များအတွက်လိင်စိတ်နိုးထ ratings နှင့်စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာ-စိတ်ရောဂါလက္ခဏာတွေအခန်းက္ပ. Cyberpsychology, အပြုအမူ, နှင့်လူမှုကွန်ယက်အဖွဲ့, 14(6), 371-377. https://doi.org/10.1089/cyber.2010.0222.
အမှတ်တံဆိပ်, M., Snagowski, J., Laier, C., & မက်ဒရေးဝါး, S. (2016). ပိုမိုနှစ်သက်ညစ်ညမ်းရုပ်ပုံများကိုကြည့်သည်အင်တာနက်ညစ်ညမ်းစွဲလက္ခဏာတွေဆက်နွယ်နေကြောင်းသောအခါ Ventral striatum လှုပ်ရှားမှု. NeuroImage, 129, 224-232. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2016.01.033.
အမှတ်တံဆိပ်, M., Wegmann, E., Stark, R., Miller, A., ဝေဝါးနေသည်, K., Robbins, TW, (2019). Person-Affect-Cognition-Execution (I-PACE) မော်ဒယ်၏စွဲလမ်းစေသောအပြုအမူများအတွက်အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်မှု - အင်တာနက်အသုံးပြုမှုမမှန်မှုများမှအပစွဲလမ်းနေသည့်အပြုအမူများအားအဆင့်မြှင့်တင်ခြင်း၊. Neuroscience & Biobehavioral သုံးသပ်ချက်များ, 104, 1-10. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2019.06.032.
အမှတ်တံဆိပ်, M., Young က, KS, & Laier, C. (2014). prefrontal ထိန်းချုပ်မှုနှင့်အင်တာနက်စွဲ: neuropsychological နှင့် neuroimaging တွေ့ရှိချက်များကိုပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း. လူ့အာရုံကြောသိပ္ပံအတွက်နယ်စပ်ဒေသ, 8, 375. https://doi.org/10.3389/fnhum.2014.00375.
အမှတ်တံဆိပ်, M., Young က, KS, Laier, C., ဝေဝါးနေသည်, K., & Potenza, MN (2016). တိကျတဲ့အင်တာနက်အသုံးပြုမှုကိုမမှန်များ၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးနှင့်ပြုပြင်ထိန်းသိမ်းမှုနှင့် ပတ်သက်. ပေါင်းစပ်စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာနှင့် neurobiological ထည့်သွင်းစဉ်းစား: ပုဂ္ဂိုလ်-အပေါ်ဘယ်လိုသက်ရောက်မှု-သိမှတ်ခံစားမှု-Executive (I-PACE) မော်ဒယ်တစ်ခု Interaction. Neuroscience & Biobehavioral သုံးသပ်ချက်များ, 71, 252-266. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2016.08.033.
Campanella ဖြစ်သည်, S။ (2013). အဘယ်ကြောင့်စိတ်ရောဂါရောဂါကုသမှုအတွက်သိမြင်အဖြစ်အပျက် -related အလားအလာများအသုံးပြုမှုဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ဖို့အချိန်ဖြစ်ပါသည်. Neuropsychiatric ရောဂါနှင့်ကုသမှု, 9, 1835-1845. https://doi.org/10.2147/NDT.S53687.
Campanella ဖြစ်သည်, S., Pogarell, O., & Boutros, N. (2014). မူးယစ်ဆေးဝါးသုံးစွဲမှုဆိုင်ရာရောဂါများအတွက်အဖြစ်အပျက်နှင့်ဆက်စပ်သောအလားအလာများ - ၁၉၈၄ ခုနှစ်မှ ၂၀၁၂ ခုနှစ်ဆောင်းပါးများကို အခြေခံ၍ ပြန်လည်သုံးသပ်ချက်. လက်တွေ့ EEG နှင့်အာရုံကြောသိပ္ပံ, 45(2), 67-76. https://doi.org/10.1177/1550059413495533.
Campanella ဖြစ်သည်, S., Schroder, E., Kajosch, H., Noel, X., & Kornreich, C. (2019). အဘယ်ကြောင့်သိမြင်အဖြစ်အပျက် -related အလားအလာ (ERPs) အရက်မမှန်၏စီမံခန့်ခွဲမှုအတွက်အခန်းကဏ္ have ရှိသင့်ပါတယ်. Neuroscience & Biobehavioral သုံးသပ်ချက်များ, 106, 234-244. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2018.06.016.
Chen က, LJ, ဝမ်, X., Chen က, SM, Jiang, CH, & ဝမ်, JX (2018). တရုတ်ကောလိပ်ကျောင်းသားများတွင်ပြaticနာရှိသောအင်တာနက်ညစ်ညမ်းစာပေရုပ်ပုံအသုံးပြုမှုအတိုင်းအတာ၏ယုံကြည်စိတ်ချရမှုနှင့်တရားဝင်မှု. တရုတ်ပြည်သူ့ကျန်းမာရေး၏ဂျာနယ်, 34(7), 1034-1038.
Davis က, RA (2001). ရောဂါဗေဒတွင်အင်တာနက်အသုံးပြုမှုတစ်ဦးကသိမြင်မှု-အပြုအမူမော်ဒယ်. လူ့အပြုအမူအတွက်ကွန်ပျူတာများ, 17(2), 187-195. https://doi.org/10.1016/S0747-5632(00)00041-8.
dong, G., & Potenza, MN (2014). အင်တာနက်ဂိမ်းကစားခြင်းရောဂါ၏သိမြင်မှု - အပြုအမူပုံစံ - သီအိုရီအခြေခံနှင့်လက်တွေ့သက်ရောက်မှုများ. စိတ်ရောဂါသုတေသနဂျာနယ်, 58, 7-11. https://doi.org/10.1016/j.jpsychires.2014.07.005.
Donkers, FC အသင်း, & ဗန် Boxtel, GJ (2004). သွားလာရင်း / အဘယ်သူမျှမ-go တာဝန်များကိုအတွက် N2 ပဋိပက္ခစောင့်ကြည့်ရေးမဟုတ်တုံ့ပြန်မှုတားစီးထင်ဟပ်. ဦးနှောက်နှင့်အသိမှတ်ခံစားမှု, 56(2), 165-176. https://doi.org/10.1016/j.bandc.2004.04.005.
ဒရမ်, DC က (2001). ရှေးဟောင်းနှင့်ခေတ်သစ်မူးယစ်ဆေးတဏှာ၏သီအိုရီ. စှဲမွဲမှု, 96(1), 33-46. https://doi.org/10.1046/j.1360-0443.2001.961333.x.
ပုံး, M. (1993). Go / Nogo လုပ်ငန်းတစ်ခုတွင် ERP များအပေါ်အာရုံစူးစိုက်မှု၏အကျိုးသက်ရောက်မှုများနှင့်ဖြစ်နိုင်ခြေကိုလှုံ့ဆော်သည်. ဇီဝဗေဒစိတ်ပညာ, 35(2), 123-138. https://doi.org/10.1016/0301-0511(93)90009-W.
Falkenstein, M။ (2006). တားစီးခြင်း, ပconflictိပက္ခနှင့် Nogo-N2. လက်တွေ့ Neurophysiology, 117(8), 1638-1640. https://doi.org/10.1016/j.clinph.2006.05.002.
Ge, L., Ge, X., Xu, Y., Zhang က, K., Zhao နှင့်, J., & ဟောင်ကောင်, X. (2011). P300 ပြောင်းလဲမှုနှင့်အင်တာနက်စွဲရောဂါရှိသည့်ဘာသာရပ်များအတွက်သိမြင်မှုဆိုင်ရာအမူအကျင့်ဆိုင်ရာကုထုံး - ၃ လနောက်ဆက်တွဲလေ့လာမှု. အာရုံကြောသစ်များအစားထိုးစိုက်ပျိုးသုတေသန, 6(26), 2037-2041.
Gola, M., Wordecha ပါ, M., မုန်လာဥနီ, A., & သီရိ, G. (2016). Visual လိင်စိတ်လှုံ့ဆော်မှု - Cue သို့မဟုတ်ဆု? လူ့လိင်ပိုင်းဆိုင်ရာအပြုအမူများအပေါ် ဦး နှောက်ပုံရိပ်ရှာဖွေတွေ့ရှိချက်များကိုအနက်ပြန်ဆိုရန်ရှုထောင့်. လူ့အာရုံကြောသိပ္ပံအတွက်နယ်စပ်ဒေသ, 10, 402. https://doi.org/10.3389/fnhum.2016.00402.
Gola, M., Wordecha ပါ, M., သီရိ, G., Lew-Starowicz, M., Kossowski, B., ဝိုင်ကခ, M., (2017). ညစ်ညမ်းစွဲလမ်းဖြစ်နိုင်သလား? ပြဿနာညစ်ညမ်းအသုံးပြုမှုအတွက်ကုသမှုရှာကြံယောက်ျားတစ်ဦး fMRI လေ့လာမှု. Neuropsychopharmacology, 42(10), 2021-2031. https://doi.org/10.1038/npp.2017.78.
Groman, SM, ဂျိမ်း, AS, & Jentsch, JD (2009). ညံ့ဖျင်းသောတုံ့ပြန်မှုတားစီး: ပစ္စည်းဥစ္စာအလွဲသုံးစားမှုနှင့်အာရုံစူးစိုက်မှုလိုငွေပြမှု / hyperactivity ရောဂါအကြားဆက်စပ်မှုမှာ. Neuroscience & Biobehavioral သုံးသပ်ချက်များ, 33(5), 690-698. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2008.08.008.
Halden, GM က (2006). ငယ်ရွယ်သောလိင်ကွဲလိင်ကွဲအရွယ်ရောက်သူများအကြားညစ်ညမ်းရုပ်ပုံစာပေများကြည့်ရှုခြင်း၌ကျား၊. လိင်ပိုင်းဆိုင်ရာအပြုအမူ၏မော်ကွန်း, 35(5), 577-585. https://doi.org/10.1007/s10508-006-9064-0.
Kertzman, S., နင်, K., Aizer, A., ဗန်းမော်, M., Kotler, M., & Dannon, PN (2008). ရောဂါဗေဒလောင်းကစားဝိုင်းများအတွက် go-no-go စွမ်းဆောင်ရည်. စိတ်ရောဂါကုသမှုသုတေသန, 161(1), 1-10. https://doi.org/10.1016/j.psychres.2007.06.026.
Klucken, T., Wehrum-Osinsky, S., Schweckendiek, J., Kruse, O., & Stark, R. (2016). ပြောင်းလဲစာစားချင်စိတ်ကိုအေးစက်နှင့်အတင်းအကျပ်ပြုတတ်သောလိင်ပိုင်းဆိုင်ရာအပြုအမူနှင့်အတူဘာသာရပ်များအတွက်အာရုံကြောဆက်သွယ်မှု. လိင်ပိုင်းဆိုင်ရာဆေးပညာဂျာနယ်, 13(4), 627-636. https://doi.org/10.1016/j.jsxm.2016.01.013.
ကိုဘာ, H., နယူးယောက်, CM, Wexler, BE, Malison, RT ကို, Sinha, R., & Potenza, MN (2016). ကိုကင်းတွန်းအားပေးခြင်းနှင့်လောင်းကစားခြင်းများတွင် ဦး နှောက်လှုပ်ရှားမှု - တိုက်တွန်းချက် fMRI. Neuropsychopharmacology, 41(2), 628-637. https://doi.org/10.1038/npp.2015.193.
ကိုက, A. (1988). P300 နှင့်လှုပ်ရှားမှုနှင့်ဆက်စပ်သောအလားအလာများအကြားထပ်နေခြင်း - Verleger အပေါ်တုံ့ပြန်မှု. ဇီဝဗေဒစိတ်ပညာ, 27(1), 51-58. https://doi.org/10.1016/0301-0511(88)90005-1.
ကော, A., Zilcha-Mano, S., Fogel, ရေ, Mikulincer, M., ရိဒ်, RC, & Potenza, MN (2014). ပြtheနာအပြာစာပေရုပ်ပုံအသုံးပြုမှုကိုစိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာဖွံ့ဖြိုးမှု. စွဲလမ်းစေအပြုအမူ, 39(5), 861-868. https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2014.01.027.
Kowalewska, E., Grubbs, JB, Potenza, MN, Gola, M., စောင်းတန်းများ, M., & Kraus, SW (2018). အတင်းအကျပ်ပြုတတ်သောလိင်ပိုင်းဆိုင်ရာအပြုအမူရောဂါအတွက် Neurocognitive ယန္တရားများ. လက်ရှိလိင်ပိုင်းဆိုင်ရာကျန်းမာရေးအစီရင်ခံစာများ, 10(4), 255-264. https://doi.org/10.1007/s11930-018-0176-z.
Laier, C., & အမှတ်တံဆိပ်, M. (2014). တစ်သိမြင်မှု-အပြုအမူအမြင်ကနေကျဘာစွဲမှပံ့ပိုးအချက်များပေါ်တွင်ပင်ကိုယ်မူလသက်သေအထောက်အထားများနှင့်သီအိုရီထည့်သွင်းစဉ်းစား. လိင်စွဲခြင်းနှင့်ထိုးဖောက်ခြင်း, 21(4), 305-321. https://doi.org/10.1080/10720162.2014.970722.
Laier, C., Pawlikowski, M., Pekal, J., Schulte, လက်ဗွေ, & အမှတ်တံဆိပ်, M. (2013). ဘာစွဲ: အတွေ့အကြုံလိင်စိတ်နိုးထညစ်ညမ်းနှင့်မစစ်မှန်သောဘဝလိင်ပိုင်းဆိုင်ရာအဆက်အသွယ်စောင့်ကြည့်သည့်အခါခြားနားချက်စေသည်. အပြုအမူစွဲ၏ဂျာနယ်, 2(2), 100-107. https://doi.org/10.1556/JBA.2.2013.002.
သေးငယ်သည်။, M., ယူသူ, AS, Munafò, မစ္စတာ, & Franken, ih (2012). ပစ္စည်းဥစ္စာ -related တွေကို၏ဘက်လိုက်သိမြင်မှုအပြောင်းအလဲနဲ့၏ Electrophysiological ညွှန်းကိန်း: တစ် Meta-analysis သည်. Neuroscience & Biobehavioral သုံးသပ်ချက်များ, 36(8), 1803-1816. https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2012.05.001.
Luijten, M., Machielsen, မဂ္ဂါဝပ်, Veltmann, DJ သမား, Hester, R., de Haan, L., & Franken, ih (2014). ပစ္စည်းဥစ္စာမှီခိုနှင့်အမူအကျင့်စွဲလမ်းနှင့်အတူလူအတွက် inhibitory ထိန်းချုပ်မှုနှင့်အမှားအပြောင်းအလဲနဲ့စုံစမ်းစစ်ဆေး ERP နှင့် fMRI လေ့လာမှုများစနစ်တကျပြန်လည်သုံးသပ်မှု. စိတ်ရောဂါကုသမှု & အာရုံကြောသိပ္ပံဂျာနယ်, 39(3), 149-169. .
သရက်, GJ, Eijnden, RJVD, & Garretsen, HF (2006). အင်တာနက်ကိုအသုံးပြုခြင်းကိုကြိုတင်ခန့်မှန်းခြင်း - ၎င်းသည်လိင်နှင့်ပတ်သက်သည်။. ဆိုက်ဘာစိတ်ပညာနှင့်အပြုအမူ, 9(1), 95-103. https://doi.org/10.1089/cpb.2006.9.95.
Meule, A., Lutz, A., ဗိုဂဲလ်, C., & Kübler, A. (2012). အစာစားချင်စိတ်သည်အောင်မြင်သောနှင့်မအောင်မြင်သော dieters နှင့် non-dieters တို့အကြားကွဲပြားခြားနားမှုရှိသည်။ ဂျာမန်ဘာသာစကားဖြင့်စားသောအစားအစာအတွက်မေးခွန်းများအတည်ပြုခြင်း. အလိုဆန္ဒ, 58(1), 88-97. https://doi.org/10.1016/j.appet.2011.09.010.
အလယ်တန်း, SF, ဘူချယ်, C., & ပီတာ, J. (2014). Cue- သွေးဆောင်တပ်သည်ပြinနာရှိသည့်လောင်းကစားသမားများ၏ striatal value signal များကိုပြောင်းလဲခြင်းဖြင့် impulsivity ကိုတိုးစေသည်. အာရုံကြောသိပ္ပံ၏ဂျာနယ်, 34(13), 4750-4755. https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.5020-13.2014.
Nieuwenhuis, S., Aston-ဂျုံးစ်, G., & Cohen ကို, JD (2005). ဆုံးဖြတ်ချက်ချခြင်း၊ P3 နှင့် locus coeruleus – norepinephrine စနစ်. စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာသတင်းလွှာ, 131(4), 510-532. https://doi.org/10.1037/0033-2909.131.4.510.
Nieuwenhuis, S., Yeung, N., ဗန်ဒင် Wildenberg, W., & Ridderinkhof, KR (2003). သွား / မသွားအလုပ်အတွက် anterior cingulate function ကို၏ Electrophysiological ဆက်စပ်မှု: တုံ့ပြန်မှုပconflictိပက္ခ၏အကျိုးသက်ရောက်မှုများနှင့်စမ်းသပ်မှုအမျိုးအစားကြိမ်နှုန်း. သိမှု, ထိရောက်သော, & အပြုအမူအာရုံကြောသိပ္ပံ, 3(1), 17-26. https://doi.org/10.3758/CABN.3.1.17.
Patton, JH, စတန်းဖို့ဒ်, ဒေါ်, & ဘာရတ်, ES (1995). အဆိုပါ Barratt Impulse စကေး၏ factor ဖွဲ့စည်းပုံမှာ. လက်တွေ့စိတ်ပညာ၏ဂျာနယ်, 51(6), 768-774. https://doi.org/10.1002/1097-4679(199511)51:6%3C768::AID-JCLP2270510607%3E3.0.CO;2-1.
ပေါလုက, T., Schiffer, B., ဇွဲ, T., Kruger, TH, Karama, S., ဇန်နဝါရီလ, M., (2008). လိင်ကွဲခြင်းနှင့်လိင်တူဆက်ဆံခြင်းယောက်ျားများတွင်အမြင်အာရုံလိင်ပိုင်းဆိုင်ရာလှုံ့ဆော်မှုများကို ဦး နှောက်မှတုန့်ပြန်သည်. လူ့ဦးနှောက်ပုံထုတ်ခြင်း, 29(6), 726-735. https://doi.org/10.1002/hbm.20435.
Potenza, MN (2008). ရောဂါဗေဒလောင်းကစားနှင့်မူးယစ်ဆေးစွဲ၏ neurobiology: ခြုံငုံသုံးသပ်ချက်နှင့်အသစ်တွေ့ရှိချက်. တော်ဝင် Society က B ကို၏ဒဿနအရောင်းအဝယ်: ဇီဝသိပ္ပံ, 363(1507), 3181-3189. https://doi.org/10.1098/rstb.2008.0100.
Prause, N., စတီး, VR, Staley, C., Sabatinelli, D., & Hajcak, G. (2016). Prause et al ။ (2015) စွဲဟောကိန်းများ၏နောက်ဆုံးပေါ်မမှန်မကန်ပြုလုပ်မှု. ဇီဝဗေဒစိတ်ပညာ, 120, 159-161.
ရော်ဘင်ဆင်, TE, & Berridge, KC (2008). စွဲလမ်းမှု၏မက်လုံးပေးာင်းသီအိုရီ: တချို့ကလက်ရှိပြဿနာများကို. တော်ဝင် Society က B ကို၏ဒဿနအရောင်းအဝယ်: ဇီဝသိပ္ပံ, 363(1507), 3137-3146. https://doi.org/10.1098/rstb.2008.0093.
ရော်ဘင်ဆင်, MJF, Fischer, နံနက်, Ahuja, A., အငယျဆုံးသော, မာခ်, & အရူး, H. (2015). လှုံ့ဆော်မှု၌“ လိုချင်ခြင်း” နှင့်“ ကြိုက်နှစ်သက်ခြင်း” ၏ကဏ္များ - လောင်းကစားခြင်း၊ အစားအစာနှင့်မူးယစ်ဆေးစွဲခြင်း, တွင် လှုံ့ဆျောမှု၏အမူအကျင့်အာရုံကြောသိပ္ပံ (စစ။ 105-136). Cham: Springer.
ရော့စ်, မဂ္ဂါဝပ်, Månsson, SA, & ဒန်, K. (2012). ပျံ့နှံ့မှု, ပြင်းထန်မှုနှင့်ဆွီဒင်အမျိုးသားနှင့်အမျိုးသမီးများတွင်ပြဿနာလိင်ပိုင်းဆိုင်ရာအင်တာနက်ကိုအသုံးပြုခြင်းဆက်စပ်မှု. လိင်ပိုင်းဆိုင်ရာအပြုအမူ၏မော်ကွန်း, 41(2), 459-466. https://doi.org/10.1007/s10508-011-9762-0.
seok, JW, & Sohn, JH (2015). ပြproblemနာ hypersexual အပြုအမူနှင့်အတူတစ် ဦး ချင်းစီအတွက်လိင်ပိုင်းဆိုင်ရာအလိုဆန္ဒ၏အာရုံကြောအလွှာ. အပြုအမူဆိုင်ရာအာရုံကြောသိပ္ပံအတွက်နယ်စပ်ဒေသ, 9, 321. https://doi.org/10.3389/fnbeh.2015.00321.
Sokhadze, E., Stewart က, C., Hollifield, M., & တက်စ်မန်း, A. (2008). ကိုကင်းစွဲစွဲလမ်းမှု၌မြန်ဆန်သောတုံ့ပြန်မှုတာဝန်ရှိအလုပ်အမှုဆောင်ကမောက်ကမဖြစ်မှု၏ဖြစ်ရပ်နှင့်ဆက်စပ်သောအလားအလာရှိသောလေ့လာမှု. Neurotherapy ၏ဂျာနယ်, 12(4), 185-204. https://doi.org/10.1080/10874200802502144.
စကားပြော, PA ဆိုပြီး, ချယ်ရီနာ, B., Hudson, Ke, အိုးထိန်းသမား, A., မြဝတီ, JJ, & Garavan, H. (2016). တုံ့ပြန်မှုတားစီးနှင့်စွဲဆေး: အသုံးပြုမှုမှရှောင်ကြဉ်ရန်, တွင် ဦး နှောက်သုတေသနတိုးတက်မှု (vol ။ 223, စစ။ 143-164). Elsevier.
Stark, R., Klucken, T., Potenza, MN, အမှတ်တံဆိပ်, M., & ကြက်သွန်မြိတ်, J. (2018). အတင်းအကျပ်ပြုတတ်သောလိင်ပိုင်းဆိုင်ရာအပြုအမူရောဂါနှင့်ပြဿနာညစ်ညမ်းအသုံးပြုမှုများ၏အမူအကျင့်မှ neuroscience ၏တစ်ဦးကလက်ရှိနားလည်မှု. လက်ရှိအပြုအမူအာရုံကြောသိပ္ပံအစီရင်ခံစာများ, 5(4), 218-231. https://doi.org/10.1007/s40473-018-0162-9.
Sussman, CJ, Harper ကို, JM, Stahl, JL, & အလေးချိန်, P. (2018). အင်တာနက်နှင့်ဗွီဒီယိုဂိမ်းစွဲခြင်း - ရောဂါ၊ ရောဂါဗေဒနှင့် neurobiology. ကလေးနှင့်ဆယ်ကျော်သက်စိတ်ရောဂါကုဆေးခန်းများ, 27(2), 307-326.
Su, B., ယန်, L., ဝမ်, GY, ဝမ်, S., Li, S., Cao, H., (2017). abstinence မှတဆင့်တုံ့ပြန်မှုတားစီးအပေါ်မူးယစ်ဆေးဝါးနှင့်ဆက်စပ်တွေကို၏အကျိုးသက်ရောက်မှု: အထီးဘိန်းဖြူတားဆီးအတွက်ရှေ့ပြေးလေ့လာမှု. မူးယစ်ဆေးနှင့်အရက်အလွဲသုံးမှု၏အမေရိကန်ဂျာနယ်, 43(6), 664-670. https://doi.org/10.1080/00952990.2017.1283695.
Tiffany, ST, & မှားတယ်, JM (2012). မူးယစ်ဆေးတဏှာ၏လက်တွေ့အရေးပါမှု. သိပ္ပံ၏နယူးယောက်အကယ်ဒမီ၏ရာဇဝင်, 1248(1), 1-17. https://doi.org/10.1111/j.1749-6632.2011.06298.x.
brရာဝတီ, F., & Logan, GD (2008). အဆိုပါမှတ်တိုင် - signal ကိုပါရာဒိုင်းအတွက်တုံ့ပြန်မှုတားစီး. သိမှုသိပ္ပံအတွက်ခေတ်ရေစီးကြောင်း, 12(11), 418-424. https://doi.org/10.1016/j.tics.2008.07.005.
Voon, V., ပှေးကောငျ, တီဘီ, ကမ်း, P., တံခါးစောင့်, L., မောရစ်, L., Mitchell က, S., (2014). နှင့်အတင်းအကျပ်ပြုတတ်သောလိင်ပိုင်းဆိုင်ရာအပြုအမူတွေမပါဘဲတစ်ဦးချင်းစီအတွက်လိင်ပိုင်းဆိုင်ရာ cue reactivity ကို၏အာရုံကြောဆက်စပ်. PloS One ကို, 9(7), e102419. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0102419.
မင်္ဂလာပါ, S., Klucken, T., ကွမ်းခြံကုန်း, S., Walter, B., Hermann, A., ကဗျာ, D., (2013). အမြင်နှင့်လိင်ပိုင်းဆိုင်ရာလှုံ့ဆော်မှု၏အာရုံကြောအပြောင်းအလဲနဲ့အတွက်ကျားဘုံနှင့်ကွဲပြားခြားနားမှု. လိင်ပိုင်းဆိုင်ရာဆေးပညာဂျာနယ်, 10(5), 1328-1342. https://doi.org/10.1111/jsm.12096.
Wiers များ, RW, Bartholow, bd, ဗန်တွင်း Wildenberg, E., အရှင်, C., အိန်ဂျယ်, RCME, Sher, KJ, (2007). automatic နှင့်ထိန်းချုပ်ထားသောလုပ်ငန်းစဉ်များနှင့်မြီးကောင်ပေါက်များတွင်စွဲလမ်းအပြုအမူတွေ၏ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု: တစ်ဦးကပြန်လည်သုံးသပ်ပြီးမော်ဒယ်. ဆေးဝါးဗေဒဇီဝဓါတုဗေဒနှင့်အပြုအမူ, 86(2), 263-283. https://doi.org/10.1016/j.pbb.2006.09.021.
Zhao နှင့်, X., လျူ, X., & Maes, JH (2017). ဆေးလိပ်သောက်သူများ၏အမူအကျင့်နှင့် ဦး နှောက်တုန့်ပြန်မှုသည်ရွေးချယ်စရာနှစ်မျိုးရှိသည့်ထူးဆန်းသောအရာပါရှိသောစီးကရက်နှင့်ဆက်စပ်သောလှုံ့ဆော်မှုများကိုတုံ့ပြန်သည်. Psychophysiology ၏ဂျာနယ်, 32(4), 172-181. https://doi.org/10.1027/0269-8803/a000195.
zhou, ZH, ယွမ်, GZ, Yao အဘိဓါန်, JJ, Li, C., & Cheng, ZH (2010). ရောဂါဗေဒတွင်အင်တာနက်အသုံးပြုမှုနှင့်အတူတစ်ဦးချင်းစီအတွက်လစ်လပ် inhibitory ထိန်းချုပ်မှုဖြစ်ရပ်တစ်ခု-related အလားအလာစုံစမ်းစစ်ဆေး. Acta Neuropsychiatrica, 22(5), 228-236. https://doi.org/10.1111/j.1601-5215.2010.00444.x.
Zhu, TM, Li, H., Jin က, RJ, Zheng, Z., Luo အဘိဓါန်, Y., Ye, H., (2012). electroacupuncture ၏သက်ရောက်မှုများပေါင်းစပ်စိတ်ပိုင်းဆိုင်ရာဝင်ရောက်စွက်ဖက်မှုအပေါ်သိမြင်မှု function ကိုနှင့်ဖြစ်ရပ် -related အလားအလာ P300 နှင့်အင်တာနက်စွဲနှင့်အတူလူနာအတွက်မတိုက်ဆိုင်အဆိုးမြင်အပေါ်. Integrated ဆေးပညာ၏တရုတ်ဂျာနယ်, 18(2), 146-151. https://doi.org/10.1007/s11655-012-0990-5.
Zilverstand, A., & စတိန်း, RZ (2020). မူးယစ်ဆေးစွဲမှု၏နှစ်မျိုးပုံစံများ - ချို့ယွင်းသောတုန့်ပြန်မှုတားစီးမှုနှင့်အဓိကကျသည်ကိုခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းပုံစံ, တွင် သိမှတ်ခံစားမှုနှင့်စွဲခြင်း (စစ။ 17-23). ပညာရေးဆိုင်ရာစာနယ်ဇင်း.
Zung, WW (1971). စိုးရိမ်ပူပန်မှုမမှန်များအတွက်အဆင့်သတ်မှတ်ချက်တူရိယာ. Psychosomatics: တိုင်ပင်ဆွေးနွေးခြင်းနှင့်ဆက်ဆံရေးစိတ်ပညာ၏ဂျာနယ်, 12(6): 371-379. https://doi.org/10.1016/S0033-3182(71)71479-0.
Zung, WW, Richards, သမဝါယမ, & တိုတောင်းသော, MJ (1965). ပြင်ပလူနာဆေးခန်း၌အဆင့်သတ်မှတ်ချက်စိတ်ကျရောဂါအတိုင်းအတာ - SDS ကိုနောက်ထပ်အတည်ပြုခြင်း. အထွေထွေစိတ်ရောဂါကုသမှု၏မော်ကွန်း, 13(6), 508-515. https://doi.org/10.1001/archpsyc.1965.01730060026004.
;
