Psychiatrie aan de voorkant. 2018 apr 23; 9: 154. doi: 10.3389 / fpsyt.2018.00154. eCollection 2018.
Liu L1,2, Yao YW2, Li CR3,4, Zhang JT2, Xia CC5, Lan J1, Ma SS1, Zhou N1, Fang XY1.
Abstract
Internet gaming disorder (IGD) wordt gekenmerkt door cognitieve en emotionele tekortkomingen. Eerdere studies hebben melding gemaakt van het naast elkaar voorkomen van IGD en depressie. Echter, bestaand hersenafbeeldingsonderzoek is grotendeels gericht op cognitieve gebreken bij IGD. Weinig studies hebben de comorbiditeit tussen IGD en depressiesymptomen en onderliggende neurale mechanismen aangepakt. Hier hebben we dit probleem systematisch onderzocht door een longitudinaal onderzoek, een cross-sectionele rusttoestand-connectiviteit (rsFC) -studie en een interventiestudie te combineren. Autoregressieve cross-lagged modellering op een longitudinale dataset van studenten toonde aan dat IGD-ernst en depressie wederkerig voorspellend zijn. Op neuraal niveau vertoonden individuen met IGD verbeterde rsFC tussen de linker amygdala en rechter dorsolaterale prefrontale cortex (DLPFC), inferieure frontale en precentrale gyrus, vergeleken met controledeelnemers, en de amygdala-frontoparietale connectiviteit bij de basislijn, een negatief voorspelde vermindering van depressiesymptomen na een psychotherapeutische interventie. Verder, na de interventie, vertoonden individuen met IGD een verminderde connectiviteit tussen de linker amygdala en linker midden frontale en precentrale gyrus, in vergelijking met de niet-interventie groep. Deze bevindingen samen suggereren dat IGD nauw geassocieerd kan zijn met depressie; afwijkende RSFC tussen emoties en executieve controlenetwerken kan ten grondslag liggen aan depressie en vertegenwoordigen een therapeutisch doelwit bij mensen met IGD. Registratienaam: het gedrags- en hersenmechanisme van IGD; URL: https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02550405; Registratie nummer: NCT02550405.
trefwoorden:
amygdala; depressie; fMRI; internet gaming-stoornis; rust-staat functionele connectiviteit; subgenuele anterior cingulate cortex
PMID: 29740358
PMCID: PMC5924965
DOI: 10.3389 / fpsyt.2018.00154
URL: https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02550405;
Registratienummer: NCT02550405.
Introductie
Gedragsverslavingen en verslavingen hebben veel klinische verschijnselen, waaronder comorbiditeiten zoals depressie [1]. Internetverslaving (IA) werd beschouwd als een vermeende gedragsverslaving. Internetgaming-stoornis (IGD), als meest voorkomende vorm van IA, is opgenomen in de vijfde editie van het diagnostisch en statistisch handboek van psychische stoornissen (DSM-5) als een voorwaarde voor verder onderzoek [2]. Psychiatrische ziekten werden conventioneel beschouwd als categorisch onderscheiden entiteiten. In het initiatief van Research Domain Criteria (RDoC) worden neurobiologische markers van cognitieve en emotionele disfuncties echter van groot belang geacht voor diagnostische classificatie en kunnen ze worden gedeeld tussen neuropsychiatrische aandoeningen [3]. In het bijzonder heeft hersenafbeelding een efficiënt hulpmiddel opgeleverd bij het identificeren van deze neurale markers. Eerdere studies onderzochten de neurale basen van cognitieve stoornissen zoals deficiënte remmende controle en maladaptieve besluitvorming bij IGD [4, 5]. Echter, emotionele disfuncties (bijv. Depressie) en de onderliggende neurale mechanismen in deze populatie bleven grotendeels onduidelijk ondanks hoge comorbiditeit van IGD en depressie.
Depressie symptomen komen vaak voor bij personen met IA / IGD [6]. Een meta-analyse meldde een significant groter aantal patiënten met een depressie bij personen met IA (26.3%) dan bij gezonde controles (11.7%) [7]. Studies in IGD rapporteerden ook hogere depressieve tendensen bij individuen met een risico op of met IGD, evenals een vermindering van depressie tijdens remissie van IGD [8-10]. Deze bevindingen in de dwarsdoorsnede konden de richting tussen IA / IGD en depressie echter niet verduidelijken [11, 12]. Een prospectieve studie zou helpen om de onderlinge relatie tussen symptomen van IGD en depressie verder te onthullen.
Rust-status fMRI is naar voren gekomen als een veel gebruikt hulpmiddel om intrinsieke hersenactiviteit te onderzoeken [13, 14] en cerebrale dysfunctie bij veel neuropsychiatrische aandoeningen, waaronder IGD en depressieve stoornis (MDD) [15, 16]. Belangrijk is dat IGD en MDD lijken te delen in rust-staat functionele connectiviteit (rsFC) -veranderingen in het emotionele netwerk, bestaande uit de amygdala en subgenuale anterieure cingulate cortex (sgACC). Concreet draagt de amygdala bij tot de detectie en integratie van interceptieve en autonome informatie en emotionele stimuli, en tot de vorming en opslag van negatieve emotieherinneringen [11, 15, 17-19]. Het sgACC speelt een cruciale rol bij het reguleren van opwinding als reactie op emotionele en andere opvallende stimuli [20, 21]. Eerdere studies rapporteerden maladaptieve interacties van de amygdala met regio's van het uitvoerende controlenetwerk, inclusief de laterale prefrontale cortex (PFC), in verband met excessieve responsen op negatieve stimuli bij MDD [22-24] en IGD [25]. De sgACC staat centraal in affectieve regulering [15, 22] en de pathogenese van depressie [15, 26]. Onderling verbonden met de sgACC en amygdala, maakt de PFC deel uit van het taakbesturingscircuit dat emotie regelt [27]. MDD-patiënten vertoonden een verhoogde connectiviteit tussen de sgACC en dorsolaterale / dorsomediale PFC, in samenhang met overmatige zelfgerichte herkauwing [28, 29]. Verhoogde sgACC-PFC-connectiviteit is ook gevonden bij personen met drugsverslaving [30, 31]. Het onderzoeken van de functionele verbanden tussen de amygdala, sgACC en PFC, evenals hun relatie met depressie en ernst van verslaving, kan dus kritische neurale fenotypen van IGD onthullen.
Bovendien toonden eerdere onderzoeken aan dat gedragsinterventies effectief zijn in het verbeteren van de ernst van de verslaving [32, 33] en depressiesymptomen bij personen met IGD of IA in het algemeen [34-36]. Onderzoeken hoe gedragsinterventies de emotionele netwerkconnectiviteit beïnvloeden en de associaties ervan met vermindering van depressie en verslavingsverschijnselen zouden aanvullend bewijs leveren ter ondersteuning van gedeelde neurale substraten van IGD en depressie.
In de huidige studie presenteerden we bevindingen uit een 4-jaar longitudinaal onderzoek om de onderlinge relatie tussen symptoomernstheid van depressie en verslaving bij IGD te onderzoeken. Om de neurale netwerken die ten grondslag liggen aan depressie bij individuen met IGD op te helderen, hebben we bovendien een cross-sectionele rsFC-studie uitgevoerd met de nadruk op de amygdala en sgACC. Ten slotte onderzochten we hoe gedragsbehandeling depressie en gesanctioneerde kringdisfunctie in verband met depressie bij mensen met IGD verbeterde. Gebaseerd op eerder gedragsbevindingen [11, 12, 37], veronderstelden we een bidirectionele relatie tussen de afgelopen en toekomstige ernst van internetverslaving / depressiesymptomen. Verder, gebaseerd op eerdere neuropsychiatrische studies [25, 38], hypothetiseerden we dat personen met IGD depressiesymptomen en veranderde rsFC van amygdala en sgACC zouden vertonen met regio's van het uitvoerende controlenetwerk, wat zou kunnen worden verlicht door de gedragsinterventie voor IGD.
Materialen en methoden
Deelnemers
Voor onderzoek 1 werden de gegevens verzameld als onderdeel van een longitudinaal onderzoek naar het internetgebruik van universiteitsstudenten aan een universiteit in Peking, in vier golven, te beginnen in het jaar 2011. Door middel van een online enquêtetool heeft een cohort van eerstejaars hogescholen studenten werden jaarlijks geëvalueerd. Alle deelnemers gaven schriftelijke geïnformeerde toestemming en kregen een financiële vergoeding voor hun tijd, volgens een protocol dat was goedgekeurd door de Institutional Review Board van de School of Psychology, Beijing Normal University.
Deelnemers aan het onderzoek werden alleen in het onderzoek opgenomen als zij online games hadden gespeeld en gemiddeld 20% van hun dagelijkse tijd besteedden aan internet voor gaming gedurende elk van de vier opeenvolgende jaren waaruit de gegevens zijn verzameld. Van een totaal van 2,182-studenten voldeden 1,619 (1,253-vrouwen, 366-mannetjes) niet aan de inclusiecriteria en werden uitgesloten van het onderzoek. De uitsluitingsratio van vrouwen (90.99%) was hoger dan bij mannen (45.47%) (χ2 = 550.056, P <0.001). Zo werden voor het onderzoek enquêtes verkregen van in totaal 563 studenten (124 vrouwen en 439 mannen). Hun leeftijd varieerde van 16 tot 21 jaar (gemiddelde ± SD = 18.31 ± .89) op Time 1.
Studie 2 en 3 waren beide onderdeel van een groter project voor het ontwikkelen en evalueren van een gedragsinterventie voor IGD. Deelnemers werden gerekruteerd via internet en advertenties geplaatst op lokale universiteiten, met de volgende inclusiecriteria: (1) een score> 67 op de CIAS [39]; (2)> 14 uur per week bezig met internetgamen, gedurende minimaal 1 jaar. Inclusiecriteria voor deelnemers aan gezonde controle (HC) waren: (1) een score <60 op de CIAS; (2) nooit meer dan 2 uur per week bezig zijn geweest met gamen op internet. Alle deelnemers waren rechtshandige mannen. Uitsluitingscriteria waren elk huidig of eerder gebruik van illegale middelen en gokken (inclusief online gokken), elke geschiedenis van psychiatrische of neurologische aandoeningen en huidig gebruik van psychotrope medicatie, zoals beoordeeld door een semi-gestructureerd interview. In totaal namen 76 personen met IGD en 41 HC's deel aan onderzoek 2. Voor onderzoek 3 werden 63 personen met IGD gerekruteerd, van wie er 44 overeenkwamen om deel te nemen aan een hunkering naar gedragsinterventie (CBI + -groep) en de rest 19 in de controlegroep. (CBI-groep) vanwege hun werkschema. Drieëntwintig individuen binnen de CBI + -groep namen voor en na CBI deel aan fMRI in rusttoestand. Zestien van de 19 CBI- werden op dezelfde tijd gescand. Studies 2 en 3 werden goedgekeurd door de Institutional Review Board van het State Key Laboratory of Cognitive Neuroscience and Learning aan de Beijing Normal University.
Maatregelen
Voor Study 1, 2 en 3 hebben we de ernst van internetverslaving bij universiteitsgamers gemeten met behulp van de Chinese Internet Addiction Scale (CIAS; 40), die bestaat uit 26 items op een 4-punt Likert-schaal die 5-dimensies van symptomen / gevolgen beoordeelt, waaronder dwangmatig gebruik, terugtrekken, tolerantie en problemen van interpersoonlijke relaties en gezondheid / tijdbeheer. De betrouwbaarheid en validiteit van het CIAS zijn eerder aangetoond voor studenten [40], en in het huidige experiment waren de Cronbach's alfa-coëfficiënten van deze schaal 0.933–0.950 over de vier tijdstippen. Voor onderzoek 1 hebben we depressieve symptomen gemeten met behulp van de dertien items van de Symptom Checklist (SCL-90) [41]. Deze items werden beoordeeld op een schaal van 1 (nooit waar) tot 4 (altijd waar). In het huidige experiment waren de alfa-coëfficiënten van Cronbach voor deze schaal 0.888-0.936 over de vier tijdstippen. In studies 2 en 3 werden de depressiesymptomen van de deelnemers gemeten met behulp van Beck Depression Inventory (BDI) [42].
MRI Data Acquisition
Voor studies 2 en 3 werden MRI-gegevensacquisitie en voorverwerking in detail beschreven in eerdere studie [33]. In het kort werden fMRI-gegevens in de rusttoestand verkregen op een 3.0 T Siemens Trio-scanner bij Brain Imaging Center, Beijing Normal University. Parameters voor de EPI-gegevens waren: herhalingstijd = 2,000 ms, echotijd = 30 ms, kantelhoek = 90 °, gezichtsveld = 200 × 200 mm2, acquisitiematrix = 64 × 64, voxel-afmeting = 3.1 × 3.1 × 3.5 mm3, slice = 33, tijdspunt = 200. Een T1-gewogen scan werd ook verkregen met de volgende parameters: herhalingstijd = 2,530 ms, echotijd = 3.39 ms, kantelhoek = 7 °, gezichtsveld = 256 × 256 mm2, voxel size = 1 × 1 × 1.33 mm3, segmentnummer = 144.
Craving Behavioral Intervention (CBI)
Het CBI is ontwikkeld op basis van een eerder ontwikkelde gedragsinterventie [33]. Complexe psychologische processen verweven met emotionele disfunctie [43], kan craving een cruciale rol spelen in de ontwikkeling en het onderhoud van IGD. Interventies die mensen helpen hunkering tegen te gaan en te verminderen, kunnen positieve uitkomsten bevorderen en terugval voorkomen (zie het gedeelte Methoden van aanvullende materialen voor meer informatie).
Statistische analyse
Autoregressieve cross-lagged modellering
Voor onderzoek 1 hebben we autoregressieve cross-lagged modeling (ACLM) toegepast om de longitudinale en wederkerige relaties tussen ernst van verslaving en depressieve symptomen te beoordelen. De ACLM is zeer geschikt voor het onderzoeken van de relaties tussen twee constructen in de loop van de tijd. In ACLM geeft autoregressieve parameter weer hoe goed een eerdere maat yt voorspelt de latere maat van y(T + 1)en de parameter met de cross-lagged geeft aan hoe een eerdere maat zt voorspelt een latere maat voor y(T + 1) boven en buiten de vorige maat van yt [44, 45]. De ACLM is op grote schaal gebruikt bij het onderzoeken van de temporele interrelaties van klinische met inbegrip van verslavingsverschijnselen [37, 46, 47]. De set autoregressieve cross-lagged-modellen werd getest in Mplus 7.4 [48]. Mplus gebruikt de schattingsmethode voor maximale schattingsmogelijkheid met volledige informatie om ontbrekende gegevens te verwerken (zie Aanvullende materialen voor meer informatie). SPSS 20.0 werd gebruikt voor beschrijvende statistieken.
Invariantie in de loop van de tijd testen
De ACLM omvatte acht constructen: ernst van depressie en verslaving bij Times 1, 2, 3 en 4. Op elk tijdstip vormden de CIAS-subschalen de latente variabele van de ernst van de verslaving aan internet en werd de ernst van de depressie geïndexeerd door de score van de subscale depressie van de SCL-90. Om de autoregressieve en cross-lagged effecten te evalueren, onderzochten we sequentieel de configuratie, metrische (ie, ladende) en structurele invariantie. We vergeleken de model-fitindices van vier geneste modellen (tabel 1).
Tabel 1. Vergelijking van de autoregressieve cross-lagged-modellen.
Model 1 diende als het basismodel zonder invariantiebeperkingen om de configuratie-invariantie te testen. In Model 2 hebben we de metrische invariantie getest door de factorbelastingen gelijk te houden over de tijd (tabel S2) om ervoor te zorgen dat de constructies op elk tijdstip dezelfde betekenis hebben [50, 51]. In Model 3 hebben we de cross-lagged-paden voor de ernst van depressie beperkt (T) 
verslavingsrang (T + 1) en ernst van verslaving (T) ernst van de depressie (T + 1) om over de tijd gelijk te zijn. Ten slotte beperkten we in Model 4 de autoregressieve paden elk voor de ernst van depressie en verslaving in de tijd om gelijk te zijn (figuur 1). Vervolgens hebben we de model-fitindices van alle vier de modellen sequentieel vergeleken om het beste model te selecteren. De χ2 waarde, de comparative fit index (CFI), Tucker-Lewis index (TLI) en de root mean square error of approximation (RMSEA) werden toegepast om model fit [49].
Figuur 1. De cross-lagged regressie-analyse. We geven de metrische invariantie, de configuratie-invariantie en de invariantie van fout-covariantie in de tijd aan met behulp van letters op de paden. De getallen zijn gestandaardiseerde padcoëfficiënten (*P <0.05; ***P <0.001).
Gedragsgegevens Statistische analyse
In Study 2, twee voorbeelden t-tests werden uitgevoerd om verslaving en ernst van depressie tussen de IGD- en HC-groepen te vergelijken. Analyses van variantie (ANOVA's) met herhaalde metingen werden in onderzoek 3 gebruikt om de effecten van CBI op internetgameigenschappen te onderzoeken, met groep (CBI + en CBI-) als een tussenliggende factor en sessie (baseline en tweede test) als een inner-subject-factor.
MRI-gegevens vóórverwerking
Gegevens werden voorbewerkt en geanalyseerd met DPABI-versie 1.2 (http://rfmri.org/dpabi) en SPM8 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm). De eerste 10-volumes zijn weggegooid. Individuele EPI-gegevens werden schijftijd gecorrigeerd. Deelnemers waarvan de beweging van het hoofd groter was dan 3.0 mm in translatie of 3 ° in rotatie (2 IGD-onderwerpen) werden uitgesloten. We hebben de potentiële verwardheid van de kopbeweging verder gereduceerd met Friston-24-correctie. We hebben de signalen van cerebrospinale vloeistof en witte stof teruggebracht om mogelijke effecten van fysiologische artefacten te verminderen. EPI-gegevens werden vervolgens genormaliseerd naar de ruimte van het Montreal Neurological Institute (MNI). Een ruimtelijk filter van 4 mm volledige breedte op de helft van de maximale Gausse kern werd gebruikt. Vervolgens werd een tijdelijke bandfilter (0.01-0.10 Hz) toegepast om de laagfrequente drifts en hoogfrequente ruis te verminderen.
rsFC-berekeningen
Bilaterale subgenuale ACC- en amygdala-zaden werden geïdentificeerd op basis van een op connectiviteit gebaseerde parallelle atlas [52], en uit de atlas van het Brodmann-gebied (Brodmann-gebied 34, zie Figuur S1). De gemiddelde tijdreeksen binnen elk zaadje werden teruggenomen tegen voxels van het hele brein om kruiscorrelatiekaarten te genereren. Correlatiecoëfficiënten werden geconverteerd naar Z-scores met Fisher's r-naar-z-transformatie.
We vergeleken de rsFC van de IGD- en HC-groepen in de sgACC en amygdala voor onderzoek 2, en vergeleken de rsFC-veranderingen tussen de CBI + en CBI- groepen ([rsFC bij de tweede scan] - [rsFC bij baseline]) in onderzoek 3 met twee -monster t-testen en de groepsverschilkaarten werden gecorrigeerd door middel van Gauss-random-veldentheorie (GRFT, voxel-niveau P <0.001 gecombineerd met clusterniveau P <0.05 gecorrigeerd voor gezinsfout).
Binnen de IGD-groep in onderzoek 2 hebben we verder ROI-gebaseerde regressieanalyses uitgevoerd om de relaties tussen BDI, CIAS-score en rs-FC te onderzoeken, met de ROI's die zijn geïdentificeerd uit vergelijkingen tussen groepen tussen de hele hersenen. We rapporteerden significante hersenactivaties binnen de ROI's zoals gecorrigeerd door middel van GRFT met voxel-niveau P <0.005 en clusterniveau P <0.05 (PSVC-FWE <0.05).
Voor Studie 3 werden ROI-gebaseerde regressieanalyses uitgevoerd binnen de CBI + -groep om de relaties tussen veranderingen in BDI en in CIAS-score en veranderde rsFC te onderzoeken, zoals geïdentificeerd uit de twee-steekproef t-tests (voxel-niveau P <0.005 en clusterniveau P <0.05; PSVC-FWE <0.05).
Resultaten
Bestudeer 1: een longitudinaal onderzoek naar depressie en verslaving Ernst in internetgamers
Bivariate correlaties toonden een gematigde stabiliteit van dezelfde variabelen over de vier golven, significante gelijktijdige correlaties tussen variabelen binnen elke golf en significante longitudinale correlaties tussen de golven (zie tabel S1). In het bijzonder werd over de vier golven de ernst van internetverslaving eerder geassocieerd met een hogere depressie later (r 's variërend van 0.19 tot 0.27, P <0.01), en een hogere depressie eerder was later geassocieerd met een grotere ernst van de verslaving (r 's variërend van 0.25 tot 0.30, P <0.01).
Om bi-directionele relaties tussen verslaving en ernst van de depressie te testen, pasten we eerst Model 1 zonder enige covariaten of beperkingen. Het model dat geschikt was voor dit basismodel was goed [χ2(210)
= 441.049, P <0.001, CFI = 0.972, RMSEA = 0.044, SRMR = 0.070]. Model 1 diende als het basismodel voor vergelijking met meer beperkte modellen, waarbij elk van de cross-lagged-paden werd beperkt om gelijk te zijn tussen de metingen. In overeenstemming met onze hypothesen, liet Model 2 een betere fit zien dan Model 1 met een betere RMSEA maar geen significant verschil in χ2, CFI- en TLI-waarden [Δχ2(12)
= 10.912, P > 0.05; ACFI <0.01, ATLI <0.01]. Aldus werd metrische invariantie van internetverslaving ondersteund, wat suggereert dat de ernst van de verslaving door online gamers werd begrepen en beoordeeld als hetzelfde gedurende de 4 jaar. Ten tweede was Model 3 beter in vergelijking met Model 2, met iets betere RMSEA maar dezelfde CFI, TLI en χ2 waarde. Dat wil zeggen, de cross-lagged effecten van de twee relaties [depressie / verslaving ernst (T) ernst van verslaving / depressie (T + 1)] waren identiek over de 4-jaren. Vervolgens verschilde Model 4 in χ van Model 32 maar geen andere fit-indices (ΔCFI <0.01, ΔTLI <0.01, ΔRMSEA <0.01), wat suggereert dat elk autoregressief effect van de twee variabelen stabiel en identiek was over de 4 jaar. Model 4 werd dus geselecteerd als een definitief model voor deze studie.
tafel 2 geeft de padcoëfficiënten van Model 1 en 4 weer en toont aan dat de ernst van internetverslaving en depressiesymptomen in de loop van de tijd positief gecorreleerd was. Bovendien was de impact van depressie op de ernst van verslaving (β = 0.118, 0.126, 0.127) hoger dan de impact van verslavingsgraad op depressie (β = 0.070, 0.066, 0.070). Samen bieden deze resultaten statistische metingen van de temporele relatie tussen depressie en ernst van verslaving.
Tabel 2. Parameterschattingen van het basismodel en het ARCL-model 6.
Bestudeer 2: neurale correlaten van depressie bij internetgamingstoornissen
Demografische en internetgamingkenmerken van IGD- en HC-onderwerpen
IGD- en HC-patiënten verschilden niet qua leeftijd, opleiding of alcoholgebruik en maatregelen voor het roken van sigaretten. Zoals verwacht rapporteerden IGD-proefpersonen een hogere BDI (8.78 ± 5.54 versus 2.85 ± 3.64; t = 6.91, P <0.001) en hogere CIAS-scores (78.46 ± 8.40 vs. 43.49 ± 9.64; t = 20.27, P <0.001), in vergelijking met HC-proefpersonen (tabel S3).
rsFC-verschillen tussen IGD- en HC-onderwerpen
In vergelijking met HC vertoonden IGD-proefpersonen significant hogere rsFC tussen de linker amygdala en de rechter DLPFC (Figuur 2 en tabel 3). Er werden echter geen significante verschillen tussen de groepen waargenomen voor de juiste amygdala of bilaterale sgACC-zaden. Door een meer liberaal criterium te hanteren (voxel-niveau P <0.005 en clusterniveau P <0.05), lieten IGD-proefpersonen een significant hogere rsFC zien tussen de linker sgACC en de rechter DLPFC (Figuur S2 en Tabel S4).
Figuur 2. Rustende toestand functionele connectiviteit bij IGD- en HC-patiënten (A) en associatie met depressie in IGD-groep (B).
Tabel 3. Zaadlocaties en -gebieden met significante verschillen in connectiviteit tussen IGD- en HC-patiënten (GRFT, voxel-niveau P <0.001 en clusterniveau P <0.05).
Hersengedragsverhoudingen
Binnen de IGD-groep was de depressiescore negatief gecorreleerd met connectiviteit tussen de linker-amygdala en de juiste DLPFC (MNI: 57, 9, 30; r = -0.35; Figuur 2). Er was geen significant verband tussen de ernst van de verslaving en de links-amygdala-rechtse DLPFC-connectiviteit.
Studie 3: de effecten van gedragsinterventie op depressie en de neurale basis van therapeutische werkzaamheid
Functies voor demografische gegevens en internetgames
ANOVA met herhaalde metingen toonde een groep (CBI + & CBI−) per sessie (eerste en tweede beoordeling) interactie voor de ernst van IGD [F(1, 59) = 22.62, P <0.001] en BDI-score [F(1, 59) = 7.89, P <0.01] (tabel 4). Vergeleken met de controlegroep vertoonde de interventiegroep na de behandeling significante verminderingen in zowel CIAS- als depressiescores.
Tabel 4. Vergelijkingen van gemeten variabelen tussen de CBI + en de CBI-groep op tijdstippen van vóór en na de interventie.
Veranderingen in rsFC in de CBI + en CBI-groepen
Vergeleken met de CBI-groep vertoonde de CBI + -groep significant verlaagde rsFC van de linker amygdala met linker precentrale gyrus en DLPFC, na de interventie (Figuur 3A en tabel 5). Er werden echter geen significante verschillen tussen de groepen waargenomen voor de juiste amygdala of bilaterale sgACC-zaden. Met een meer liberaal criterium (voxel-niveau P <0.005 en clusterniveau P <0.05), vertoonden CBI + -personen een significant verminderde functionele connectiviteit tussen de linker sgACC en de linker postcentrale gyrus (Figuur S3 en Tabel S5).
Figuur 3. Resultaten in onderzoek 3. Vergelijkingen van de rsFC-veranderingen ([rsFC bij de tweede scan] - [rsFC bij baseline]) tussen de CBI + en CBI-groepen over de linker amygdala met MFG, precentral gyrus en SFG (A); Negatieve associatie tussen de FC van linker amygdala en rechter DLPFC bij baseline met gewijzigde score van depressie in de CBI + -groep (B); Scatterplot wordt getoond van de correlatie tussen gewijzigde score van BDI en bèta-waarden voor clusterstructuur die overleefde in baseline rsFC van amygdala-DLPFC (C).
Tabel 5. Zaadlocaties en regio's met significante verschillen in connectiviteit tussen CBI + en CBI-groepen (GRFT, voxel-niveau P <0.001 en clusterniveau P <0.05).
Hersengedragsverhoudingen
Hoewel er in de CBI + -groep geen significante associaties waren tussen veranderingen in de RSC en de niveaus van depressie of ernst van verslaving, was de connectiviteit tussen linker amygdala en rechter DLPFC bij baseline negatief geassocieerd met gewijzigde score van depressie ([Post-Pre], MNI: 42, 15, 27, r = 0.63; SVC; Figuren 3B, C) in de CBI + -groep. De associatie was echter niet significanter bij controle voor de ernst van de depressie bij de uitgangswaarde.
Discussie
We onderzochten de relatie tussen symptomen van depressie en verslaving en de onderliggende neurale mechanismen door een longitudinaal onderzoek, een cross-sectionele rusttoestand-connectiviteit (rsFC) -studie en een interventiestudie te combineren. Over het algemeen houden internetverslaving en depressie een tweerichtingsrelatie in stand tussen internetgamers, omdat verslaving en ernst van de depressie elkaar wederzijds beïnvloeden gedurende een 4-periode. Door individuen met IGD- en HC-patiënten direct te vergelijken, ontdekten we dat de IGD-groep een hogere ernst van de depressie en amygdala-DLPFC rsFC vertoonde, waarbij de sterkte van de connectiviteit negatief werd geassocieerd met depressie in de IGD-groep. Bovendien vertoonden individuen met IGD een verminderde ernst van de depressie en rsFC tussen de amygdala en DLPFC na het ontvangen van een gedragsinterventie voor IGD. Afwijkende interacties tussen emotionele en uitvoerende besturingsnetwerken kunnen bijdragen aan depressiesymptomen bij IGD, en interventies die op deze aberraties zijn gericht, kunnen zowel symptomen van internetverslaving als depressie verlichten. Samen bieden deze bevindingen sterke steun dat verslaving aan internet en depressiesymptomen nauw met elkaar samenhangen.
De resultaten komen overeen met de hypothese dat de symptomen van verslaving en depressie van internetgamers wederzijds door elkaar worden beïnvloed. In het bijzonder voorspelt de ernst van depressie / internetverslaving op een eerder tijdstip een positieve voorspelling van de ernst van verslaving / depressie op een later tijdstip. Verslaving en ernst van depressie bij online gamers zijn dus bidirectioneel gerelateerd, consistent met bevindingen bij andere verslavende aandoeningen [53, 54]. Hoewel eerdere studies een hogere depressie onder online gamers hebben onthuld [5, 16, 55, 56], evenals wederzijdse relaties tussen depressie en ernst van verslaving met behulp van longitudinale gegevens [57], zijn de huidige bevindingen de eerste die een stabiele bi-directionele relatie aantonen tussen symptomen van depressie en verslaving bij internetgamers. De bidirectionele relatie kan voorkomen omdat (1) individuen omgaan met hun emotionele stress door het spelen van internetgames [2, 58]; (2) langdurig internetgamen veroorzaakt depressie door gebrek aan of terugtrekking uit echte relaties [58, 59]. Bovendien kunnen sommige gedeelde factoren, zoals biologische, sociale of vroege levensgebeurtenissen, het risico van zowel depressie als IGD verhogen, evenals hun associatie [58, 60]. Bovendien bleek de impact van depressie op de ernst van verslaving hoger te zijn dan de invloed van verslaving op depressie, een kwestie die verder onderzoek vergt.
Op neuraal niveau, in vergelijking met HC, vertoonde de IGD-groep significant hogere rsFC tussen de linker amygdala en de rechter DLPFC, die negatief was geassocieerd met de ernst van de depressie binnen de IGD-groep. De amygdala speelt een cruciale rol in emotionele verwerking, herkenning en geheugenvorming [11, 17, 19]. Belangrijk is dat de amygdala-reactiviteit kan worden gemoduleerd door de PFC en afwijkende neurale interactie tussen deze twee regio's werd gekenmerkt door depressie. Bovendien kan de amygdala-reactiviteit worden gemoduleerd door de PFC en afwijkende neurale interactie tussen deze twee regio's werd gekenmerkt door depressie. Bijvoorbeeld, zwakkere rsFC tussen de amygdala en PFC is aangetoond in eerdere rusttoestandstudies bij depressie [23, 24, 61], IGD [25] en alcoholmisbruik [62]. Verminderde functionele connectiviteit van PFC-amygdala tijdens aan emoties gerelateerde taken is ook gemeld bij MDD [27, 38, 63]. De DLPFC ondersteunt zowel cognitieve als affectieve controle [64], en de gewijzigde connectiviteit tussen de DLPFC en amygdala kan in verband gebracht worden met moeilijkheden of verstoringen in negatieve emotieregulatie. In tegenstelling tot de meeste eerdere MDD-onderzoeken, toonden de huidige bevindingen verhoogde amygdala-DLPFC-connectiviteit. Een ad-hoc verklaring is dat IGD-deelnemers kunnen blijven gamen als een coping-strategie om te ontsnappen aan negatieve emoties [58, 61], waarbij de DLPFC wordt betrokken bij de beheersing van negatieve emoties, die relatief intact kunnen zijn bij personen met IGD [65], ten opzichte van die met MDD. Opgemerkt moet worden dat IGD-patiënten met hogere depressiesymptomen een lagere connectiviteit vertoonden tussen de amygdala en DLPFC, wat suggereert dat de relatie tussen depressie en amygdala-DLPFC-connectiviteit mogelijk niet lineair is. Aldus kunnen IGD-patiënten met lagere depressiesymptomen de prefrontale controle over de activiteit van amygdala verhogen om emotionele problemen te beheersen, maar een dergelijke modulatie was niet zo effectief of zelfs verstoord bij patiënten met ernstigere depressiesymptomen. Samen vereist de gerichtheid van de veranderingen in de amygdala-gecentreerde connectiviteit meer onderzoek, met zorgvuldige overwegingen van methodologie, ernst van depressie, functionele heterogeniteit van prefrontale subregio's en de effecten van medicatiebehandelingen. "
In overeenstemming met die van een meta-analyse van gedragsinterventies bij IGD [34], toonde de huidige interventiestudie een significante afname in internetverslaving en depressiesymptomen in de CBI + groep na interventie in vergelijking met de CBI-groep. Verder toonde de CBI + -groep verlaagde rsFC van de amygdala met frontale corticale gebieden. Dus lijkt CBI de amygdala-DLPFC-connectiviteit te normaliseren door de saillantie van de negatieve emotionele stimuli direct te verminderen, zodat IGD-proefpersonen minder cognitieve middelen nodig hebben voor emotieregulatie. Samengevat suggereren deze bevindingen dat functionele interacties tussen de amygdala en DLPFC kunnen dienen als een mogelijke neurobiologische marker van depressiesymptomen in IGD en kandidaat-doelwit voor klinische interventies.
In tegenstelling tot bevindingen van MDD [15, 29, 64], geen significante sgACC-gecentreerde rsFC-verandering werd gevonden bij personen met IGD, noch het effect van CBI op het herstel van rsFC tussen de sgACC en de prefrontale cortex. Een mogelijke verklaring is dat we in onderzoek 2 en 3 IGD-patiënten met ernstige depressie hebben uitgesloten voor mogelijke verstorende factoren en dat sgACC-dysconnectiviteit mogelijk niet voorkomt bij personen met minder ernstige depressie. Een andere mogelijkheid betreft de verschillende mechanismen die ten grondslag liggen aan hogere depressiesymptomen bij IGD-patiënten en MDD-patiënten, een kwestie die verder moet worden onderzocht door onderzoek van individuen met enkelvoudige en comorbide diagnoses. Er dient echter te worden opgemerkt dat de resultaten vergelijkbare netwerkpatronen tussen de sgACC en amygdala vertoonden, wat consistent was met studies in MDD dat afwijkende rsFC van affectief netwerk elkaar overlappen in de prefrontale cortex [23, 29].
De studie onthulde een bi-directionele relatie tussen depressie en ernst van verslaving evenals de onderliggende neurale mechanismen in IGD. Op zijn minst leveren deze bevindingen bewijs voor een belangrijk neuraal fenotype - een potentieel RDoC [3] Van IGD. Deze resultaten kunnen ook een nieuw licht werpen op de ontwikkeling van effectievere interventies voor IGD. Emotionele disfunctie waaronder depressie wordt beschouwd als een belangrijk therapeutisch doelwit in verslavingen vanwege de associatie met een recidief [66]. Op basis van de huidige bevindingen, depressie en andere emotionele disfunctie moet rekening worden gehouden bij het ontwerpen van interventies en het evalueren van therapeutische resultaten voor IGD. Bijvoorbeeld benaderingen zoals real-time fMRI-neuro-feedback [67] om rsFC van de amygdala en sgACC te moduleren, kan zowel de IGD- als de depressiesymptomen verbeteren en andere interventies aanvullen om betere resultaten te bereiken.
Sommige beperkingen moeten worden opgemerkt. Ten eerste gebruikte Study 1 de subschaal van de SCL-90, terwijl Study 2 en 3 de BDI gebruikten om depressie te meten. Hoewel beide veel gebruikte beoordelingsinstrumenten met goede psychometrische eigenschappen zijn, bleven de bevindingen nog steeds bevestigd door studies met consistente metingen. Ten tweede is IGD een van de meest bestudeerde subtypes van IA. Men dient echter voorzichtig te zijn om deze bevindingen te generaliseren naar andere subtypes van IA (bijv. Cyberseksuele verslaving) [68]. Ten derde, de huidige studie richtte zich op jonge volwassenen. Adolescentie is een andere kritische periode voor de ontwikkeling van zowel IGD als veel emotionele problemen, waaronder depressie [69]. Er is een dringende behoefte aan toekomstige studies om de comorbiditeit tussen IGD en depressie en de onderliggende neurale mechanismen bij adolescenten te onderzoeken. Ten vierde verduidelijken de huidige bevindingen niet het oorzakelijk verband tussen depressie en IGD. Dubbelblinde, gerandomiseerde, placebo-gecontroleerde onderzoeken met een combinatie van fMRI en antidepressiva kunnen dit probleem direct aanpakken. Ten vijfde werden IGD-onderwerpen in Studie 3 niet willekeurig toegewezen aan de CBI + en CBI-groepen. We kunnen dus mogelijke verstorende factoren zoals motivatie om behandeling te ontvangen op de huidige gedrags- en imaging bevindingen niet uitsluiten. Ten slotte hebben we IGD bepaald op basis van CIAS-scores en wekelijkse gaming-tijd. Een dergelijke op symptomen gebaseerde definitie mist echter een solide theoretische basis en brengt het risico met zich mee van het pathologiseren van gewoon gedrag [70]. Daarom worden nieuwe diagnostische instrumenten op basis van een geschikte operationele definitie van IGD en het overwegen van kritieke exclusieve criteria aanbevolen voor toekomstige studies.
Concluderend, met behulp van een combinatie van longitudinaal onderzoek, fMRI en interventiestudies, meldden we dat symptomen van internetverslaving en depressie sterk gecorreleerd waren met wederzijdse invloeden bij internetgamers. Individuen met IGD vertoonden een hogere amygdala-DLPFC-connectiviteit, die negatief was geassocieerd met depressiesymptomen, en dergelijke veranderingen evenals de connectiviteit van de voorkant-cingulate waren verminderd na een gedragsinterventie voor IGD. Samen moeten hoge depressie symptomen en fronto-cingulato-amgydala circuit disfunctie in aanmerking worden genomen voor de diagnostische classificatie van IGD en de ontwikkeling van interventies voor IGD.
Bijdragen van auteurs
J-TZ en X-YF waren verantwoordelijk voor het studieconcept en ontwerp; LL, C-CX, JL en S-SM hebben bijgedragen aan de interventiepraktijk en data-acquisitie; Y-WY, LL, J-TZ en CL assisteerden bij data-analyse en interpretatie van bevindingen; LL en Y-WY hebben het manuscript opgesteld. J-TZ, CL en X-YF verschaften een kritische revisie van het manuscript voor intellectuele inhoud. Alle auteurs hebben de definitieve versie van het manuscript dat voor publicatie is ingediend kritisch beoordeeld en goedgekeurd.
Belangenconflict verklaring
De auteurs verklaren dat het onderzoek is uitgevoerd in afwezigheid van commerciële of financiële relaties die kunnen worden beschouwd als een potentieel belangenconflict.
Dankwoord
We danken alle proefpersonen voor hun deelname aan ons onderzoek. Dit werk werd ondersteund door de National Natural Science Foundation of China (nr. 31170990, nr. 81100992, nr. 31700966); de Fundamentele Onderzoeksfondsen voor de Centrale Universiteiten (nr. 2017XTCX04); een NIH-subsidie (nr. K02DA026990); en een subsidie van China Postdoctoral Science Foundation (nr. 2017M620655).
Aanvullend materiaal
Het aanvullende materiaal voor dit artikel is online te vinden op: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyt.2018.00154/full#supplementary-material
Referenties
1. Chamberlain SR, Lochner C, Stein DJ, Goudriaan AE, van Holst RJ, Zohar J, et al. Gedragsverslaving - Een opkomend tij? Eur Neuropsychopharmacol (2016) 26: 841-55. doi: 10.1016 / j.euroneuro.2015.08.013
2. American Psychiatric Association. Diagnostisch en statistisch handboek voor psychische stoornissen, 5th Edn. Arlington, VA: American Psychiatric Association (2013).
3. Insel T, Cuthbert B, Garvey M, Heinssen R, Pine DS, Quinn K, et al. Criteria voor onderzoeksdomeinen (RDoC): naar een nieuw classificatiekader voor onderzoek naar psychische stoornissen. Am J Psychiatry (2010) 167: 748-51. doi: 10.1176 / appi.ajp.2010.09091379
4. Lin X, Zhou H, Dong G, Du X. Verminderde risicobeoordeling bij mensen met internet-gokverslaving: fMRI-bewijs van een kansverdelingsfunctie. Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry (2015) 56: 142-8. doi: 10.1016 / j.pnpbp.2014.08.016
5. Liu L, Yip SW, Zhang JT, Wang LJ, Shen ZJ, Liu B, et al. Activering van het ventrale en dorsale striatum tijdens cue-reactiviteit bij internetgaming-stoornis. Addict Biol. (2017) 22: 791-801. doi: 10.1111 / adb.12338
6. Kaess M, Durkee T, Brunner R, Carli V, Parzer P, Wasserman C, et al. Pathologisch internetgebruik onder Europese adolescenten: psychopathologie en zelfdestructief gedrag. Eur Child Adolesc Psychiatry (2014) 23:1093–102. doi: 10.1007/s00787-014-0562-7
7. Ho RC, Zhang MW, Tsang TY, Toh AH, Pan F, Lu Y, et al. De associatie tussen internetverslaving en psychiatrische comorbiditeit: een meta-analyse. BMC Psychiatry (2014) 14:183. doi: 10.1186/1471-244X-14-183
8. King, DL en Delfabbro, PH De cognitieve psychopathologie van internetgaming-problemen in de adolescentie. J Abnorm Child Psychol. (2016) 44:1635–45. doi: 10.1007/s10802-016-0135-y
9. Lin PC, Su CH, Yen JY, Ko CH. De associatie tussen comorbide psychiatrische symptomen en remissie van internetgaming-problemen bij universiteitsstudenten en niet-student-volwassenen. Taiwanese J Psychiatry (2016) 30: 279-88. doi: 10.1016 / j.eurpsy.2010.04.011
10. Stetina BU, Kothgassner OD, Lehenbauer M, Kryspin-Exner I. Verder dan de fascinatie van online-games: verslavend gedrag en depressie onderzoeken in de wereld van online gaming. Comp Hum Behav (2011) 27: 473-9. doi: 10.1016 / j.chb.2010.09.015
11. Gentile DA, Choo H, Liau A, Sim T, Li D, Fung D, et al. Pathologisch gebruik van videogames onder jongeren: een longitudinaal onderzoek van twee jaar. Kindergeneeskunde (2011). 127:319–27. doi: 10.1542/peds.2010-1353
12. Young KS, Rogers RC. De relatie tussen depressie en internetverslaving. CyberPsychol Behav. (1998) 1: 25-8. doi: 10.1089 / cpb.1998.1.25
13. Sutherland MT, McHugh MJ, Pariyadath V, Stein EA. Rusttoestand functionele connectiviteit in verslaving: geleerde lessen en een weg vooruit. NeuroImage (2012) 62: 2281-95. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2012.01.117
14. Zhang S, Li CSR. Een neurale maatstaf voor gedragsmatige betrokkenheid: taakresistente laagfrequente bloedoxygenatie-afhankelijke activiteit in de precuneus. NeuroImage (2010) 49: 1911-8. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2009.09.004
15. Connolly CG, Wu J, Ho TC, Hoeft F, Wolkowitz O, Eisendrath S, et al. Rustende toestand functionele connectiviteit van subgenuale anterior cingulate cortex bij depressieve adolescenten. Biol Psychiatry (2013) 74: 898-907. doi: 10.1016 / j.biopsych.2013.05.036
16. Zhang JT, Yao YW, Li CSR, Zang YF, Shen ZJ, Liu L, et al. Veranderde rust-staat functionele connectiviteit van de insula bij jongvolwassenen met internet-gokverslaving. Addict Biol. (2016a) 21: 743-51. doi: 10.1111 / adb.12247
17. Adolphs R, Tranel D, Damasio H, Damasio A. Verminderde herkenning van emoties in gezichtsuitdrukkingen na bilaterale schade aan de menselijke amygdala. NATUUR (1994) 372:669–72. doi: 10.1038/372669a0
18. Gottfried JA, O'Doherty J, Dolan RJ. Codering van voorspellende beloningswaarde in menselijke amygdala en orbitofrontale cortex. Wetenschap (2003) 301: 1104-7. doi: 10.1126 / science.1087919
19. Phelps EA, LeDoux JE. Bijdragen van de amygdala aan de verwerking van emoties: van diermodellen tot menselijk gedrag. Neuron (2005) 48: 175-87. doi: 10.1016 / j.neuron.2005.09.025
20. Zhang S, Hu S, Chao HH, Ide JS, Luo X, Farr OM, et al. Ventromediale prefrontale cortex en de regulatie van fysiologische opwinding. Soc Cogn Affect Neurosci. (2013) 9: 900-8. doi: 10.1093 / scan / nst064
21. Zhang S, Hu S, Chao HH, Luo X, Farr OM, Li CSR. Cerebrale correlaten van huidgeleidingreacties in een cognitieve taak. NeuroImage (2012) 62: 1489-98. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2012.05.036
22. Kaiser RH, Andrews-Hanna JR, Wager TD, Pizzagalli DA. Grootschalige netwerkstoornis bij depressieve stoornis: een meta-analyse van functionele connectiviteit in de rusttoestand. JAMA Psychiatrie (2015) 72: 603-11. doi: 10.1001 / jamapsychiatry.2015.0071
23. Tahmasian M, Knight DC, Manoliu A, Schwerthöffer D, Scherr M, Meng C, et al. Afwijkende intrinsieke connectiviteit van hippocampus en amygdala overlappen elkaar in de fronto-insulaire en dorsomediaal-prefrontale cortex bij depressieve stoornis. Front Hum Neurosci. (2013) 7: 639. doi: 10.3389 / fnhum.2013.00639
24. Tang Y, Kong L, Wu F, Womer F, Jiang W, Cao Y, et al. Verminderde functionele connectiviteit tussen de amygdala en de prefrontale cortex van de linker ventrale bij niet eerder behandelde patiënten met depressieve stoornis: een functionele magnetische resonantie beeldvormingsstudie in rusttoestand. Psychol Med. (2013) 43: 1921-7. doi: 10.1017 / S0033291712002759
25. Ko CH, Hsieh TJ, Wang PW, Lin WC, Yen CF, Chen CS, et al. Veranderde grijze materiedichtheid en verstoorde functionele connectiviteit van de amygdala bij volwassenen met internetgaming-stoornis. Prog Neuropsychopharmacol Biol Psychiatry (2015) 57: 185-92. doi: 10.1016 / j.pnpbp.2014.11.003
26. Huebl J, Brücke C, Merkl A, Bajbouj M, Schneider GH, Kühn AA. Verwerking van emotionele stimuli wordt weerspiegeld door modulaties van bètabandjesactiviteit in de subgenuale anterior cingulate cortex bij patiënten met therapieresistente depressie. Soc. Cogn Affect Neurosci. (2016) 11: 1290-8. doi: 10.1093 / scan / nsw038
27. Kong L, Chen K, Womer F, Ren L, Jiang W, Cao Y, et al. Functionele connectiviteit tussen de amygdala en prefrontale cortex bij medicatie-naïeve personen met depressieve stoornis. J Psychiatry Neurosci. (2013) 38: 417-22. doi: 10.1503 / jpn.120117
28. Hamilton JP, Chen G, Thomason ME, Schwartz ME, Gotlib IH. Onderzoek naar neuraal primaat bij depressieve stoornis: multivariate granger causaliteitsanalyse van rust-tijd fmri tijdreeksgegevens. Mol Psychiatry (2011) 16: 763-72. doi: 10.1038 / mp.2010.46
29. Sheline YI, Price JL, Yan Z, Mintun MA. Rustende functionele MRI bij depressie ontmaskert verhoogde connectiviteit tussen netwerken via de dorsale nexus. Proc Natl Acad Sci USA (2010) 107: 11020-5. doi: 10.1073 / pnas.1000446107
30. Camchong J, MacDonald AW, Mueller BA, Nelson B, Specker S, Slaymaker V, et al. Veranderingen in functionele connectiviteit tijdens onthouding bij stoornissen in het gebruik van stimulantia: een voorlopige vergelijking van relapsers en niet-deelnemende personen. Drug Alcohol Depend (2014) 139: 145-51. doi: 10.1016 / j.drugalcdep.2014.03.024
31. Camchong J, Stenger A, Fein G. Rusttoestand-synchroniteit bij langdurig abstinente alcoholisten. Alcohol Clin Exp Res. (2013) 37:75–85. doi: 10.1111/j.1530-0277.2012.01859.x
32. Zhang JT, Ma SS, Li CSR, Liu L, Xia CC, Lan J, et al. Verlangende gedragsinterventie voor internetgaming-stoornis: herstel van functionele connectiviteit van het ventrale striatum. Addict Biol. (2018) 23: 337-46. doi: 10.1111 / adb.12474
33. Zhang JT, Yao YW, Potenza MN, Xia CC, Lan J, Liu L, et al. Veranderde neurale activiteit in rusttoestand en veranderingen na een craving-gedragsinterventie voor internetgaming-stoornis. Sci Rep. (2016b) 6: 28109. doi: 10.1038 / srep28109
34. Winkler A, Dörsing B, Rief W, Shen Y, Glombiewski JA. Behandeling van internetverslaving: een meta-analyse. Clin Psychol Rev. (2013) 33: 317-29. doi: 10.1016 / j.cpr.2012.12.005
35. Deng LY, Liu L, Xia CC, Lan J, Zhang JT, Fang XY. Hunkeringsgedragsinterventie bij het verbeteren van de internetgame-stoornis van studenten: een longitudinale studie. Front Psychol. (2017) 8: 526. doi: 10.3389 / fpsyg.2017.00526
36. Yao YW, Chen PR, Chiang-shan RL, Hare TA, Li S, Zhang JT, et al. Gecombineerde realiteitstherapie en mindfulness-meditatie verminderen intertemporele impulsiviteit bij jonge volwassenen met internetgaming. Comp Hum Behav. (2017a) 68: 210-6. doi: 10.1016 / j.chb.2016.11.038
37. Liang L, Zhou D, Yuan C, Shao A, Bian Y. Genderverschillen in de relatie tussen internetverslaving en depressie: een cross-lagged studie bij Chinese adolescenten. Comp Hum Behav. (2016) 63: 463-70. doi: 10.1016 / j.chb.2016.04.043
38. Siegle GJ, Thompson W, Carter CS, Steinhauer SR, Thase ME. Verhoogde amygdala en afgenomen dorsolaterale prefrontale VETSTE reacties in unipolaire depressie: gerelateerde en onafhankelijke kenmerken. Biol Psychiatry (2007) 61: 198-209. doi: 10.1016 / j.biopsych.2006.05.048
39. Ko CH, Yen JY, Chen SH, Yang MJ, Lin HC, Yen CF. Voorgestelde diagnostische criteria en de screening en diagnose tool van internetverslaving bij studenten. Comp Psychiatry (2009) 50: 378-84. doi: 10.1016 / j.comppsych.2007.05.019
40. Chen CY, Huang MF, Yen JY, Chen CS, Liu GC, Yen CF, et al. Hersencorrelaties van responsremming bij internetgaming-stoornis. Psychiatry Clin Neurosci. (2015) 69: 201-9. doi: 10.1111 / pcn.12224
41. Derogatis LR, Lipman RS, Covi L. De SCL-90: een politieschattingsrapport voorafgaand aan de polikliniek. Psychopharmacol Bull. (1973) 9: 13-28.
42. Beck AT, Ward CH, Mendelson M, Mock J, Erbaugh J. Een inventaris voor het meten van depressies. Arch Gen Psychiatry (1961) 4: 561-71. doi: 10.1001 / archpsyc.1961.01710120031004
43. Kober H, Mendesiedlecki P, Kross EF, Weber J, Mischel W, Hart CL, et al. Prefrontale striatale pathway ligt ten grondslag aan cognitieve regulatie van hunkering. Proc Natl Acad Sci USA (2010) 107: 14811-6. doi: 10.1073 / pnas.1007779107
44. Bast J, Reitsma P. Matthew-effecten bij het lezen: een vergelijking van latente groeicurve-modellen en simplex-modellen met gestructureerde middelen. Multivariate Behav Res (1997) 32:135–67. doi: 10.1207/s15327906mbr3202_3
45. Curran PJ, Bollen KA. Het beste van twee werelden: combinatie van autoregressieve en latente curve-modellen. In Collins LM en Sayer AG, redacteuren. Nieuwe methoden voor de analyse van verandering. Washington, DC: American Psychological Association (2001). p. 107-135.
46. Jun S. De wederzijdse longitudinale relaties tussen verslaving aan mobiele telefoons en depressieve symptomen bij Koreaanse adolescenten. Comp Hum Behav (2016) 58: 179-86. doi: 10.1016 / j.chb.2015.12.061
47. Song TM, An JY, Hayman LL, Kim GS, Lee JY, Jang HL. Een drie jaar durende autoregressieve cross-lagged panel-analyse van nicotineafhankelijkheid en gemiddeld roken. Gezondheidszorg Informatica Res. (2012) 18: 115-24. doi: 10.4258 / hir.2012.18.2.115
48. Muthén L. Mplus gebruikershandleiding. (2012). Los Angeles, Californië: Muthén & Muthén 1998–2010.
49. Cheung GW, Rensvold RB. Goedkeuringsindexen evalueren voor het testen van meetinvariantie. Struct Equance Model Multidiscpl J. (2002) 9:233–55. doi: 10.1207/S15328007SEM0902_5
50. Ciarrochi J, Parker P, Kashdan T, Heaven P, Barkus E. Hope en emotioneel welzijn. Een zesjarig longitudinaal onderzoek om antecedenten, correlaten en consequenties te onderscheiden. [Geavanceerde online publicatie]. J. Posit. Psychol. (2015). 10: 520-32. doi: 10.1080 / 17439760.2015.1015154
51. Steenkamp JBEM, Baumgartner H. Beoordeling van de invariantie van metingen in cross-nationale consumentenonderzoek. J. Consum. Res. (1998) 25: 78-107. doi: 10.1086 / 209528
52. Neubert FX, Mars RB, Sallet J, Rushworth MF. Connectiviteit onthult de relatie van hersengebieden voor beloninggestuurd leren en besluitvorming in de frontale cortex van mens en aap. Proc Natl Acad Sci USA (2015) 112: E2695-704. doi: 10.1073 / pnas.1410767112
53. Chaiton MO, Cohen JE, O'Loughlin J, Rehm J. Een systematische review van longitudinale onderzoeken naar het verband tussen depressie en roken bij adolescenten. BMC Public Health (2009) 9:356. doi: 10.1186/1471-2458-9-356
54. Gilman SE, Abraham HD. Een longitudinale studie van de volgorde van aanvang van alcoholafhankelijkheid en depressie. Drug Alcohol Depend (2001) 63:277–86. doi: 10.1016/S0376-8716(00)00216-7
55. Tortolero SR, Peskin MF, Baumler ER, Cuccaro PM, Elliott MN, Davies SL, et al. Dagelijkse gewelddadige videogame spelen en depressie in preadolescent jeugd. Cyberpsychol Behav Soc Netw. (2014) 17: 609-15. doi: 10.1089 / cyber.2014.0091
56. Ko CH, Yen JY, Chen SH, Wang PW, Chen CS, Yen CF. Evaluatie van de diagnostische criteria van internetgaming-stoornis in de DSM-5 onder jongvolwassenen in Taiwan. J Psychiatr Res. (2014) 53: 103-10. doi: 10.1016 / j.jpsychires.2014.02.008
57. Cho SM, Sung MJ, Shin KM, Lim KY, Shin YM. Verklaart psychopathologie in de kindertijd internetverslaving bij mannelijke adolescenten? Kinderpsychiatrie Hum Dev. (2013) 44:549–55. doi: 10.1007/s10578-012-0348-4
58. Rappeneau V, Bérod A. Heroverweegt depressie als een risicofactor voor stoornissen in het gebruik van geneesmiddelen: inzichten van knaagdiermodellen. Neurosci Biobehav. Rev. (2017) 77: 303-16. doi: 10.1016 / j.neubiorev.2017.04.001
59. Choi J, Cho H, Kim JY, Jung DJ, Ahn KJ, Kang HB, et al. Structurele veranderingen in de prefrontale cortex mediëren de relatie tussen internetgaming en depressieve stemming. Sci Rep (2017) 7:1245. doi: 10.1038/s41598-017-01275-5
60. Kendler KS, Prescott CA, Myers J, Neale MC. De structuur van genetische en omgevingsrisicofactoren voor veel voorkomende stoornissen van psychiatrie en drugsgebruik bij mannen en vrouwen. Arch Gen Psychiatry (2003) 60: 929-37. doi: 10.1001 / archpsyc.60.9.929
61. Pannekoek JN, Werff SJA, Meens PH, Bulk BG, Jolles DD, Veer IM, et al. Afwijkende functionele connectiviteit in de rusttoestand in limbische netwerken en salience-netwerken in niet-behandelend klinisch depressieve adolescenten. J Child Psychol Psychiatry (2014) 55: 1317-27. doi: 10.1111 / jcpp.12266
62. Hu S, Ide JS, Chao HH, Zhornitsky S, Fischer KA, Wang W, et al. Rusttoestand functionele connectiviteit van de amygdala en probleemdrinken bij niet-verslaafde alcoholdrinkers. Drug Alcohol Depend (2018) 185: 173-180. doi: 10.1016 / j.drugalcdep.2017.11.026
63. Dannlowski U, Ohrmann P, Konrad C, Domschke K, Bauer J, Kugel H, et al. Verminderde amygdala-prefrontale koppeling bij depressie: associatie met MAOA genotype en ernst van de ziekte. Int J Neuropsychopharmacol. (2009) 12: 11-22. doi: 10.1017 / S1461145708008973
64. Mulders PC, van Eijndhoven PF, Schene AH, Beckmann CF, Tendolkar I. Rusttoestand-functionele connectiviteit bij depressieve stoornis: een overzicht. Neurosci Biobehav Rev (2015) 56: 330-44. doi: 10.1016 / j.neubiorev.2015.07.014
65. Yao YW, Liu L, Ma SS, Shi XH, Zhou N, Zhang JT, et al. Functionele en structurele neurale veranderingen in de internetgokkenstoornis: een systematische review en meta-analyse. Neurosci Biobehav Rev. (2017) 83: 313-24. doi: 10.1016 / j.neubiorev.2017.10.029
66. Li CR, Sinha R. Remmende controle en regulatie van emotionele stress: neuroimaging-bewijs voor frontale limbische disfunctie bij psycho-stimulerende verslaving. Neurosci Biobehav Rev. (2008) 32: 581-97. doi: 10.1016 / j.neubiorev.2007.10.003
67. Kirsch M, Gruber I, Ruf M, Kiefer F, Kirsch P. Real-time functionele magnetische resonantie imaging neurofeedback kan de striatale cue-reactiviteit ten opzichte van alcoholprikkels verminderen. Addict Biol. (2015) 21: 982-92. doi: 10.1111 / adb.12278
68. Wéry A, Billieux J. Problematisch cybersex: conceptualisering, beoordeling en behandeling. Addict Behav. (2017) 64: 238-46. doi: 10.1016 / j.addbeh.2015.11.007
69. Paus T, Keshavan M, Giedd JN. Waarom ontstaan er veel psychiatrische stoornissen tijdens de adolescentie? Nat Rev Neurosci. (2008) 9: 947-57. doi: 10.1038 / nrn2513
70. Kardefelt-Winther D, Heeren A, Schimmenti A, Rooij A, Maurage P, Carras M, et al. Hoe kunnen we gedragsverslaving conceptualiseren zonder algemeen gedrag te pathologiseren? Addiction (2017) 112: 1709-15. doi: 10.1111 / add.13763
Trefwoorden: amygdala, depressie, fMRI, internet-gokstoornis, functionele connectiviteit in rusttoestand, subgenuele anterior cingulate cortex
Aanbeveling: Liu L, Yao YW, Li CR, Zhang JT, Xia CC, Lan J, Ma SS, Zhou N en Fang XY (2018) The Comorbidity Between Internet Gaming Disorder and Depression: Interrelationship and Neural Mechanisms. Voorkant. Psychiatrie 9: 154. doi: 10.3389 / fpsyt.2018.00154
Ontvangen: 26 januari 2018; Geaccepteerd: 04 April 2018;
Gepubliceerd: 23 april 2018.
Bewerkt door:
Yasser Khazaal, Université de Genève, Zwitserland
Beoordeeld door:
Qinghua hij, Southwest University, China
Aviv M. Weinstein, Ariel University, Israël
Copyright © 2018 Liu, Yao, Li, Zhang, Xia, Lan, Ma, Zhou en Fang. Dit is een open access-artikel dat wordt verspreid onder de voorwaarden van de Creative Commons Attribution License (CC BY). Het gebruik, de distributie of de reproductie in andere forums is toegestaan, op voorwaarde dat de oorspronkelijke auteur (s) en de auteursrechthebbende zijn gecrediteerd en dat de oorspronkelijke publicatie in dit tijdschrift wordt vermeld, in overeenstemming met de geaccepteerde academische praktijk. Geen gebruik, distributie of reproductie is toegestaan die niet aan deze voorwaarden voldoet.
* Correspondentie: Jin-Tao Zhang, [e-mail beveiligd]
Xiao-Yi Fang, [e-mail beveiligd]
†Deze auteurs hebben gelijkelijk aan dit werk bijgedragen.
;
