Verminderde modulatie door het risiconiveau van de activering van de hersenen tijdens de besluitvorming bij adolescenten met internet-gokverslaving (2015)

Front Behav Neurosci. 2015; 9: 296.

Online gepubliceerd 2015 Nov 3. doi:  10.3389 / fnbeh.2015.00296

PMCID: PMC4630310

 

Abstract

Grotere impulsen en het nemen van risico's en verminderde beslissingsvaardigheid werden gerapporteerd als de belangrijkste gedragsstoornissen bij personen met internetgaming-stoornis (IGD), die wereldwijd een ernstig probleem voor de geestelijke gezondheid is geworden. Het is echter tot nu toe niet duidelijk hoe het risiconiveau hersenactiviteit moduleert tijdens het besluitvormingsproces bij IGD-patiënten. In deze studie werden 23-adolescenten met IGD en 24 gezonde controles (HC's) zonder IGD gerekruteerd en de ballon-analoge risicotaak (BART) werd gebruikt in een functioneel onderzoek naar magnetische resonantiebeeldvorming om de modulatie van het risiconiveau (de waarschijnlijkheid van ballonexplosie) op hersenactiviteit tijdens risicovolle beslissingen bij IGD-adolescenten. Verminderde modulatie van het risiconiveau op de activering van de rechter dorsolaterale prefrontale cortex (DLPFC) tijdens de actieve BART werd gevonden in de IGD-groep in vergelijking met de HC's. In de IGD-groep was er een significant negatief verband tussen de risicogerelateerde DLPFC-activering tijdens de actieve BART en de Barratt-impulsiviteitsschaal (BIS-11) scores, die significant hoger waren in de IGD-groep in vergelijking met de HC's. Onze studie toonde aan dat, als een kritisch besluitvormingsgerelateerd hersengebied, de juiste DLPFC minder gevoelig is voor risico bij IGD-adolescenten in vergelijking met de HC's, wat kan bijdragen aan het hogere impulsiviteitsniveau bij IGD-adolescenten.

sleutelwoorden: internet gaming disorder, BART, dorsale laterale prefrontale cortex, fMRI, risicovolle besluitvorming

Introductie

Stoornis op het gebied van internetgokken is wereldwijd steeds vaker voorkomen, vooral in Azië (; ), en heeft een negatief effect op verschillende gedrags- en psychosociale aspecten (). Gedragsonderzoek suggereerde dat een verminderd risicovol beslissingsvermogen een van de belangrijkste gedragsstoornissen is bij IGD-patiënten (; ). Onderzoekers ontdekten bijvoorbeeld dat IGD-personen nadeliger keuzes maakten bij de Game of Dice taakvergelijking met HC's en dat een dergelijke beperking deels het gevolg kan zijn van het niet gebruiken van feedback (; ). Bovendien hebben studies aangetoond dat IGD-onderwerpen een verminderde overweging van ervaringsuitkomsten tonen bij het nemen van toekomstige beslissingen (). Risicovolle besluitvorming is een cognitieve functie op hoog niveau en is essentieel voor het overleven van de mens in een onzekere omgeving (). Risicoaversie is een essentieel onderdeel van het besluitvormingsproces in een normale populatie (). IGD-personen vertonen echter vaak nadelige risicovolle beslissingen en komen meer ongunstige situaties tegen (), wat kan leiden tot een negatief effect op IGD-personen en de samenleving. Daarom is het belangrijk om de neurale mechanismen te onderzoeken die ten grondslag liggen aan de gewijzigde risicovolle besluitvorming bij IGD-patiënten.

De neurale circuits in verband met risicovolle besluitvorming werden wild onderzocht bij gezonde proefpersonen en een gedistribueerd subcorticaal-corticaal netwerk dat voornamelijk bestaat uit prefrontale, pariëtale, limbische en subcorticale regio's bleek betrokken te zijn bij risicovolle beslissingen (; ; ; ; ) en de niveaus van hersenactiviteit in deze regio's bleken geassocieerd te zijn met het risiconiveau (; ; ; ; ). Er waren echter weinig neuroimaging-onderzoeken gericht op het effect van IGD op de neurale substraten voor risicovolle besluitvorming. Een fMRI-studie door ontdekte dat individuen met een internetverslavingsstoornis meer hersencapaciteit nodig hadden om de besluitvormingstaak te voltooien en de feedback van de vorige uitkomst negeerden, wat een essentieel kenmerk is van risicovolle beslissingen in HC's. Een studie door onthulde dat activeringsniveaus van de linker inferieure frontale gyrus en linker precentrale gyrus afnamen bij IGD-individuen bij het uitvoeren van een kans op disconteringstaak, wat een verminderde risicobeoordeling bij IGD-individuen suggereerde. Hoewel deze studies suggereerden dat de IGD wordt geassocieerd met abnormale hersenactiviteit tijdens risicovolle besluitvormingsprocessen, hoe het risiconiveau de hersenactivatie moduleert tijdens de besluitvorming is nog steeds slecht begrepen bij IGD-patiënten. Voorzover ons bekend, heeft geen enkele studie tot dusverre de nadruk gelegd op de covariantie tussen hersenactivatie en de risiconiveaus tijdens het besluitvormingsproces bij IGD-patiënten, wat het huidige inzicht in de mechanismen die ten grondslag liggen aan de beslissingsachterstanden bij IGD-individuen kan bevorderen.

In deze studie werden 23 IGD-adolescenten en 24 HC's geïncludeerd en werden fMRI-gegevens verkregen terwijl de deelnemers de BART uitvoerden () om te evalueren hoe het risiconiveau hersenactivatie moduleert tijdens besluitvormingsprocessen bij IGD-adolescenten in vergelijking met de HC's. De BART, waarin deelnemers een virtuele ballon opblazen die groter of explodeerbaarder kan worden, biedt een ecologisch verantwoord model om de neiging en het gedrag van het nemen van risico's voor mensen te beoordelen en biedt de deelnemers een keuze bij het bepalen van het risiconiveau voor elke ballon; hoe groter de ballon werd opgeblazen, hoe groter het risico dat de deelnemers nemen. In tegenstelling tot andere risicotaken was het risico in de BART directer en ecologischer gedefinieerd als de kans op ontploffing voor elke ballon; dus, de BART is adaptief in termen van het evalueren van de modulatie van het risiconiveau op hersenactivatie tijdens het besluitvormingsproces. De BART is met succes gebruikt bij gezonde vrijwilligers en van meerdere hersenregio's is aangetoond dat ze verband houden met het risico, waaronder de DLPFC, de prefrontale cortex van het ventromedium, de frontale cortex ACC / mediaal, striatum en insula (; ; ; ). De BART is ook gebruikt in verslavingsstudies en de abnormale hersenactivatie werd gedetecteerd in de DLPFC en het striatum van met methamfetamine-verslaafden (), en in de prefrontale cortex en ACC van alcoholafhankelijke personen (; ). Als een speciale gedragsverslaving (; ), Kan IGD ook de activiteit in de risico-gerelateerde hersenregio's beïnvloeden. In deze studie gebruikten we fMRI met BART om te onderzoeken of de modulatie van het risiconiveau op de hersenactivatie tijdens het besluitvormingsproces bij IGD-adolescenten is gewijzigd in vergelijking met HC's. Deze studie zal bijdragen tot het begrip van de neuro-mechanismen van het risicomijdende en impulsieve gedrag bij IGD-adolescenten.

Materialen en methoden

Selectie van deelnemers

Omdat de diagnostische normen voor IGD nog steeds dubbelzinnig zijn (; ), werden in dit onderzoek relatief strenge inclusiecriteria geselecteerd. Allereerst de YDQ voor internetverslaving () werd gebruikt om de aanwezigheid van een internetverslavingsstoornis te bepalen. YDQ bestond uit acht "ja" of "nee" vragen met betrekking tot internetgebruik. Deelnemers die vijf of meer 'ja'-antwoorden meldden, hadden de diagnose' internetverslavingsstoornis '(). Een score van 50 of hoger op IAT () werd gebruikt als het tweede inclusiecriterium. Bovendien werden alleen IGD-adolescenten gerekruteerd die zichzelf meldden dat ze gemiddeld vier of meer uur per dag aan internetgames spendeerden (> 80% van de totale online tijd). Volgens deze inclusiecriteria werden in deze studie 26 rechtshandige mannelijke IGD-adolescenten gerekruteerd. Alleen de mannelijke proefpersonen werden onderzocht vanwege het relatief kleine aantal vrouwen met internetgame-ervaring. Vijfentwintig mannelijke deelnemers werden gerekruteerd als HC's. HC's werden gedefinieerd als proefpersonen die niet voldeden aan de criteria voor een YDQ-diagnose, minder dan 2 uur per dag op internet doorbrachten en wiens IAT-score lager was dan 50. Alle deelnemers waren medicatievrij en rapporteerden geen geschiedenis van middelenmisbruik of hoofdletsel. De impulsiviteit werd geëvalueerd voor alle deelnemers met de BIS-11 (). Het IQ van alle deelnemers is getest met SPM. De gegevens van drie 26 IGD-adolescenten en één van 25 HC's werden uit dit onderzoek verwijderd vanwege duidelijke hoofdbeweging tijdens het fMRI-experiment (maximale verplaatsing in elke windrichting is meer dan 2 mm en / of maximale draaiing is meer dan 2 °) . De gegevens voor de resterende 23 IGD-adolescenten en 24 HC's werden gebruikt voor verdere analyse. Leeftijd, opleiding en IQ waren goed op elkaar afgestemd tussen de twee groepen, en de BIS-scores en IAT-scores waren significant hoger in de IGD-groep dan in HC's (tafel Table11).

Tabel 1 

Demografische en klinische kenmerken van proefpersonen (gemiddelde ± SD).

Deze studie werd goedgekeurd door het Ethisch Comité van het Universitair Ziekenhuis van Tianjin Medical University en er werd schriftelijke geïnformeerde toestemming verkregen van elk onderwerp.

Taak en procedure

In de huidige studie hebben we de fMRI-aangepaste versie van de gebruikte BART aangepast . In het kort, de deelnemers kregen een virtuele ballon aangeboden en vroegen om op een van de twee knoppen te drukken om de ballon op te blazen (pompen) of uit te betalen. De grotere ballonnen gingen gepaard met hogere beloningen en een groter risico op ontploffing. Deelnemers zouden kunnen stoppen met het opblazen van de ballon om de weddenschap te winnen of de inflatie voort te zetten totdat de ballon explodeert, in welk geval ze de weddenschap verliezen. Het maximale aantal pompen dat deelnemers voor elke ballon konden gebruiken was 12. Een controle-cue (de kleur van een kleine cirkel veranderde van rood in groen) werd gebruikt om de deelnemers te instrueren de inflatie te beginnen. Nadat de deelnemers met succes op een knop hadden gedrukt en de ballon hadden gepompt, werd de kleine cirkel onmiddellijk rood met een willekeurig interval tussen 1.5 en 2.5 s. De keu werd vervolgens weer groen om de volgende inflatieperiode aan te geven. Na het einde van elke ballonproef was er ook een wisselend 2-4-interval vóór de volgende ballonproef. De win- of verliesafbeelding is gepresenteerd voor 1.5 s. De afbeelding van de geëxplodeerde ballon werd gepresenteerd voor 20-ms. Het risico van explosie van de ballon (de kans op explosie van de ballon) werd gedefinieerd als het "risiconiveau". De covariantie tussen het risiconiveau en de activering van de hersenregio's werd gedefinieerd als de "modulatie".

We gebruikten twee modi van BART in onze studie: actieve keuze en passieve niet-keuzemodi. In de actieve keuzemodus konden de deelnemers het risiconiveau bepalen en besloten om de ballon op te blazen of uit te betalen. Echter, in de passieve niet-keuzemodus, hebben de deelnemers de ballon alleen maar continu opgeblazen terwijl de computer het eindpunt en de winst of het verlies voor elke ballon heeft bepaald. Het aantal ballonnen dat deelnemers tijdens de scan hebben ingevuld, was niet vooraf bepaald, maar was afhankelijk van de reactiesnelheid in actieve of passieve modus. Het enige verschil tussen de twee modi is de optie in de actieve modus om de inflatie te beëindigen en de weddenschap te winnen. De hersenactiveringsniveaus van de actieve keuzemodus in vergelijking met de passieve niet-keuzemodus (actief-passief) weerspiegelen de neurale basis van het besluitvormingsproces. Na het experiment ontvingen de deelnemers het equivalente bedrag dat werd verdiend tijdens het experiment met de actieve modus.

Data Acquisition

De functionele MRI werd uitgevoerd op een Siemens 3.0T-scanner (Magnetom Verio, Siemens, Erlangen, Duitsland) met behulp van een gradiënt-herinnerde echo-planaire beeldsequentie met de volgende parameters: herhalingstijd (TR) = 2000 ms, echotijd (TE) = 30 ms, gezichtsveld = 220 mm × 220 mm, matrix = 64 × 64, plakdikte = 4 mm en slice gap = 1 mm. De taakstimuli werden geprojecteerd op een beeldscherm vóór de boring van de magneet en de deelnemers bekeken de stimuli door een spiegel die op de kopspoel was geïnstalleerd. De deelnemers reageerden op de taak door op de knop op het fMRI-compatibele antwoordvak te drukken. Het formele experiment werd uitgevoerd nadat de deelnemers de taken leerden en oefenden. Alle deelnemers hebben twee 10 min-functionele runs voltooid, één voor elke taakmodus. De scanvolgorde van de twee taken werd gecompenseerd door de deelnemers binnen elke groep.

Gedragsanalyse

In het fMRI-experiment omvatten de gedragsvariabelen van de BART het proefnummer, het totale en gemiddelde aantal pompen, het aantal winsten en verliezen, het aangepaste aantal pompen (gedefinieerd als het gemiddelde aantal pompen exclusief de ballonnen die explodeerden), de beloning inzamelingspercentage (het aantal win-proeven gedeeld door het aantal totale tests) en gemiddelde RT voor alle pompen. Alleen gedragsgegevens tijdens de actieve modus werden geanalyseerd omdat de deelnemers gedwongen waren om het resultaat te accepteren dat door de computer werd bepaald voor elke ballon tijdens de passieve modus. Een twee-steekproef t-test werd gebruikt om het verschil in de gedragsgegevens tijdens de actieve modus tussen de IGD-individuen en de HC's te vergelijken. Statistische analyses werden uitgevoerd met SPSS 21.0 en het significantieniveau werd vastgesteld op P <0.05.

Functionele MRI-gegevens Preprocessing

Functionele MRI-gegevensvoorbewerking gebeurde met SPM8 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm8). Voor elke deelnemer werden de functionele afbeeldingen gecorrigeerd voor de acquisitietijdvertraging tussen de verschillende plakken en gecorrigeerde geometrische verplaatsingen volgens de geschatte beweging van het hoofd. De afbeeldingen werden vervolgens opnieuw uitgelijnd met het eerste volume. Op basis van de schattingscorrectieschattingen werden deelnemers die een maximale verplaatsing vertoonden in een van de x-, y- of z-richtingen groter dan 2-mm of meer dan 2 ° van hoekrotatie (x, y of z) uitgesloten van deze studie . Na deze stap werden alle opnieuw uitgetekende afbeeldingen ruimtelijk genormaliseerd naar de MNI EPI-sjabloon, opnieuw bemonsterd tot 3 mm x 3 mm x 3 mm en vervolgens afgevlakt met een 6 mm FWHM.

Statistische analyse

De GLM werd gebruikt voor op voxel gebaseerde individuele gegevensanalyse. De gegevens uit de BOLD-tijdreeks werden gemodelleerd met behulp van een standaard HRF met een tijdafgeleide. De hoofdbewegingsparameters van elk subject werden gemodelleerd als covariaten van geen belang. Een hoogdoorlaatfilter met een grenswaarde bij 128 s werd gebruikt om fluctuaties in de lage frequentie te verwijderen.

De GLM omvatte drie soorten gebeurtenissen als gevolg van het indrukken van een knop: een opblazen van de ballon, een winresultaat of een uitkomst van het verlies. De GLM voor actieve of passieve taak omvatte dus drie regressors die respectievelijk drie soorten gebeurtenissen vertegenwoordigen. Het risiconiveau dat samenhangt met elke inflatie (dat wil zeggen, de kans op ontploffing, georthogonaliseerd door een gemiddelde centrale correctie) werd ook in het model ingevoerd als een lineaire parametrische modulatie van de regelaar voor het opblazen van de ballon. Voor elk onderwerp werd het risicongerelateerde contrast in actieve en passieve taken gedefinieerd om de hersenactivaties te onderzoeken die met het risiconiveau hadden gediagnostiseerd.

De analyse van het tweede niveau met willekeurige effecten werd uitgevoerd met behulp van een 2 (groep: IGD en HCs) × 2 (keuzemodus: actief en passief) ANOVA op de risicogerelateerde contrasten met volledige faculteit in SPM8 en de risicogerelateerde contrasten in de actieve en passieve modi binnen dezelfde deelnemer werden verwerkt als herhaalde metingen. In deze studie was het hoofddoel het evalueren van het intergroepsverschil van de risico-gerelateerde hersenactivatie tijdens het besluitvormingsproces, wat kan worden weerspiegeld door de activering die te zien is in de actieve modus in vergelijking met de passieve modus (actief-passief). Daarom werd het interactieve effect tussen de groep en de keuzemodus, HCs (actief-passief) - IGD (actief-passief), in deze studie geanalyseerd. Een correctie voor meerdere vergelijkingen werd uitgevoerd met behulp van de Monte Carlo-simulatie, wat resulteerde in een gecorrigeerde drempelwaarde van P <0.05 (AlphaSim-programma, parameters inclusief: enkele voxel P = 0.005, 1000-simulaties, volledige breedte op half maximum = 6 mm, clusteraansluitingsradius r = 5 mm, en het masker van algemene grijze materie). De hersengebieden met interactieve effecten werden vastgesteld als ROI's. De gemiddelde β-schattingen binnen ROI's werden geëxtraheerd en een post hoc t-test werd uitgevoerd.

De correlatie tussen de gemiddelde β-schattingen binnen ROI's, BIS-scores en IAT-scores werd onderzocht met een Pearson-correlatieanalyse in IGD-groep met SPSS 21.0. Het significantieniveau is ingesteld op P <0.05.

Resultaten

Gedragsresultaten

tafel Table22 toont de gedragsresultaten tijdens het fMRI-experiment. Het twee-monster t-test onthulde dat de gemiddelde RT korter was in de IGD-groep dan in de HCs terwijl de actieve modus plaatsvond (P = 0.03), was het aantal van de totale pompen significant meer in de IGD-groep (P <0.001). Er was geen significant verschil in het aangepaste aantal pompen, het aantal proefversies, het gemiddelde aantal pompen, het aantal overwinningen en verliezen en het inzamelingspercentage van de beloning.

Tabel 2 

De gedragsresultaten van de BART tijdens actieve functionele magnetische resonantiebeeldvorming (fMRI) -experiment (gemiddelde ± SD).

Resultaten van beeldvorming

A 2 (groep: IGD en HCs) × 2 (keuzemodus: actief en passief) ANOVA op de risicogerelateerde contrasten onthulde een significant interactief effect op de activering van de juiste DLPFC (MNI-coördinaat: 24, 54, 12; voxels: 38; t = 3.78; P <0.05, AlphaSim-correctie; Figuur Figure1A1A). De post hoc t-test onthulde dat de modulatie van het risiconiveau op de activering van de juiste DLPFC hoger was in de actieve modus dan in de passieve modus in HCs, maar geen significant verschil vertoonde tussen de actieve en passieve modi in de IGD-groep. Tijdens de actieve modus nam de modulatie van het risiconiveau op de activering van de juiste DLPFC significant af in de IGD-groep in vergelijking met de HCs (Figuur Figure1B1B). Daarnaast werd ook een significant interactief effect gevonden voor de activering van de linker cerebellum (MNI-coördinaat: -9, -78, -21; voxels: 72; t = 4.13; P <0.05, AlphaSim-correctie; Figuur Figure2A2A). De post hoc t-onderzoek onthulde dat het verschil in de modulatie van het risiconiveau op de activering van het linker cerebellum tussen de modi en tussen de groepen vergelijkbare kenmerken had als die gezien in de juiste DLPFC (Figuur Figure2B2B).

FIGUUR 1 

Het intergroepsverschil in de modulatie door het risiconiveau van de hersenactivatie van de rechter dorsolaterale prefrontale cortex (DLPFC). (EEN) De modulatie door het risiconiveau van de hersenactivering van de juiste DLPFC vertoont een verschil tussen de groepen. (B) ...
FIGUUR 2 

Het intergroepsverschil in de modulatie door het risiconiveau op de hersenactivatie van het linker cerebellum. (EEN) De modulatie door het risiconiveau van de hersenactivering van het linker cerebellum vertoont een verschil in intergroep. (B) ROI-analyse toont dat ...

De modulatie van het risiconiveau op de activering van de juiste DLPFC tijdens de actieve modus vertoonde een significant negatieve correlatie met de BIS-totaalscores in de IGD-groep (Figuur Figure33). Er was geen significante correlatie tussen de activering van de juiste DLPFC- en IAT-scores in de IGD-groep. Bovendien werd er geen significante correlatie gevonden tussen de fMRI-resultaten en de gedragsgegevens tijdens de besluitvorming.

FIGUUR 3 

Correlatie tussen de β-schattingen binnen de ROI van de rechter DLPFC en Barratt impulsivity scale (BIS) totaalscores in IGD-groep.

Discussie

Voorzover ons bekend is dit de eerste studie om de modulatie van het risiconiveau van de hersenactivering tijdens het besluitvormingsproces bij IGD-adolescenten te evalueren door een BART fMRI te gebruiken. Verminderde risicogerelateerde activeringen van de juiste DLPFC tijdens actieve besluitvorming werden gevonden in de IGD-groep in vergelijking met de HCs, wat suggereerde dat de activering van de juiste DLPFC minder gevoelig was voor het risiconiveau in de IGD-groep dan in de HC's. De modulatie van het risico op de activering van de juiste DLPFC tijdens het actieve besluitvormingsproces was negatief gecorreleerd met de BIS-score in de IGD-groep. Deze bevindingen kunnen bijdragen aan het begrip van de neurale mechanismen van hogere impulsiviteit bij IGD-adolescenten.

Risicovolle besluitvorming is waarschijnlijk gebaseerd op verschillende hersenprocessen die betrokken zijn bij de inschattingen van waarde en risico, uitvoerende controle en emotionele verwerking (). De DLPFC is een kritisch hersengebied dat betrokken is bij de uitvoerende controle (; ) die doelgericht, flexibel en effectief gedrag reguleert en besluitvorming met expliciet risico kan bemiddelen (; ). De gewijzigde structuur en functie van de DLPFC is aangetoond bij IGD-patiënten (; ; ), die consistent waren met de bevindingen in studies over verslaving aan middelen (; ) en gedragsverslaving (). Tijdens de besluitvorming kan de DLPFC-activiteit de integratie van informatie over risico en waarde bemiddelen (), vertegenwoordigen prospects, evalueren de resultaten en berekenen het volgende hulpprogramma (). De IGD-adolescenten presenteerden meestal een verminderd vermogen om leiding te geven (; ); daarom is het aannemelijk om te veronderstellen dat de verminderde risicogerelateerde activering van de juiste DLPFC tijdens risicovolle besluitvorming bij IGD-adolescenten de gestoorde executive control-functie kan weerspiegelen die nadelige keuzes in riskante situaties medieerde. In deze studie toonde de rechter maar niet de linker DLPFC verminderde risicogerelateerde activering bij IGD-adolescenten vergeleken met de HC's. Deze lateraliteit van het recht in tegenstelling tot de linker DLPFC-activiteit die risicovolle besluitvorming medieert, werd ook gerapporteerd in andere BART fMRI-onderzoeken (; ; ; ) en de transcraniële gelijkstroomstimuleringstudies (). Bovendien werd deze lateraliteit van verminderde activering in de juiste DLPFC ook gevonden in drugsverslaafden wanneer ze een reeks risicovolle besluitvormingstaken uitvoerden (; ; ). Alles bij elkaar betekenden deze resultaten dat de juiste DLPFC een sleutelregio was voor risicovolle besluitvorming en dat het mogelijke neurale mechanisme dat ten grondslag ligt aan de wijziging van de DLPFC-activering bij IGD-adolescenten mogelijk vergelijkbaar is met dat bij personen met een probleem met middelenmisbruik.

Onlangs is de IGD geconceptualiseerd als een gedragsverslaving of een stoornis in de impulsbeheersing (; ), en kan geassocieerd zijn met een verminderde remfunctie (; ), die vergelijkbaar is met die in de andere gedragsverslaving (), zoals pathologisch gokken (; ). Een beoordeling suggereerde dat impulsieve remming deel uitmaakt van de besluitvormingsfunctie (), en onderzoek heeft met succes aangetoond dat de DLPFC een belangrijke rol speelt in het proces van impulsieve remming (; ; ,; ). In de huidige studie, de hogere BIS-11 scores in IGD-individuen in vergelijking met de HCs geïmpliceerd een hogere impulsiviteit bij IGD-adolescenten, wat consistent was met de bevindingen in andere studies over impulsieve controle bij IGD-individuen (; ; ). Daarom kan de verminderde modulatie van het risiconiveau op de activering van de juiste DLPFC bij IGD-adolescenten in onze studie geassocieerd zijn met impulsieve remmingsstoornissen. Bovendien werd een significante negatieve correlatie gevonden tussen de verminderde modulatie van het risiconiveau op de activering van de juiste DLPFC tijdens de actieve keuze en de BIS-11-score bij IGD-adolescenten, wat betekent dat de IGD-adolescenten met hogere impulsiviteit een lagere modulatie van het risiconiveau voor activering van de juiste DLPFC tijdens het besluitvormingsproces. De juiste DLPFC-activering was minder gevoelig voor risico's tijdens het besluitvormingsproces bij IGD-adolescenten met hogere impulsieve neigingen. De afgenomen modulatie van het risiconiveau op de activering van de juiste DLPFC bij IGD-adolescenten kan bemiddelen dat zij het risico negeren.

Onze studie toonde aan dat, naast de juiste DLPFC, de modulatie van het risiconiveau op de activering van de linker cerebellum ook afnam tijdens het actieve besluitvormingsproces in de IGD-groep. Hoewel veranderingen in de werking van de kleine hersenen waren gerapporteerd in eerdere fMRI-onderzoeken met BART (; ,; ) en andere taken met betrekking tot de besluitvormingsprocessen (; ), is het neurale mechanisme niet duidelijk bepaald. Eerdere studies hebben aangetoond dat het cerebellum een ​​cruciaal onderdeel is bij verslavingsproblemen (; ), en het volume van de grijze massa van de kleine hersenen, met name het linker cerebellum, verminderd bij personen met een stoornissen in de substantie (). Bovendien is het afgenomen volume grijze massa () en de verbeterde regionale homogeniteit () in de linker cerebellum is ook gemeld bij individuen met IGD. Daarom is het de moeite waard om verdere onderzoeken uit te voeren die te maken hebben met de associatie tussen de activiteit van de kleine hersenen en de risicovolle besluitvorming bij IGD-patiënten.

Verschillende beperkingen moeten in dit onderzoek worden overwogen. Ten eerste was de steekproefomvang relatief klein, wat het vermogen kan verminderen en sommige hersenactivaties met een geringe betekenis niet kan detecteren. Ten tweede is het maximale aantal mogelijke ballonpompen in deze gewijzigde BART-taak teruggebracht tot 12, en de meeste deelnemers hebben alleen 30-ballontestprocedures voltooid tijdens de 10 min van BOLD-scanning. De beperkingen die inherent zijn aan dit experimentele ontwerp hebben mogelijk de gevoeligheid voor het detecteren van intergroepsverschillen in gedragsprestaties verminderd (). Ten slotte kan de causale relatie tussen de gewijzigde hersenactivatie en IGD niet worden bepaald met deze cross-sectionele studie. Een longitudinale studie kan nuttig zijn voor het evalueren van deze relatie.

Conclusie

Dit wordt verondersteld de eerste studie te zijn om de modulatie van het risiconiveau van hersenactivatie tijdens het besluitvormingsproces met de BART bij IGD-adolescenten te testen. Onze studie toonde aan dat de modulatie van het risiconiveau op de activering van de juiste DLPFC afnam bij IGD-adolescenten, en dat de verminderde risicogerelateerde activering van de juiste DLPFC negatief correleerde met de BIS-scores. Onze bevindingen suggereerden dat, als een kritisch hersengebied dat verband houdt met de besluitvorming, de juiste DLPFC minder gevoelig is voor het risiconiveau bij IGD-adolescenten in vergelijking met de HCS, wat kan bijdragen aan de hogere impulsiviteit bij IGD-adolescenten.

Bijdragen van auteurs

XQ, YY, XL en QZ ontworpen onderzoek; XQ, XD, PG, YZ, GD en QZ deden onderzoek; JJ, PG was betrokken bij de klinische beoordeling; XQ, YZ, GD, WQ en QZ geanalyseerde gegevens; XQ, YZ, XL, YY en QZ hebben de paper geschreven.

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.

AFKORTINGEN

ACCanterieure cingulate
BARTballon analoge risicovolle taak
BIS-11Barratt-impulsiviteitsschaal
DLPFCdorsolaterale prefrontale cortex
fMRIfunctionele magnetische resonantie beeldvorming
FWHMVolle breedte bij halve maximum
GLMalgemeen lineair model
HCgezonde controles
HRFhemodynamische responsfunctie
IATYoung's online internetverslavingstest
IGDinternet gaming disorder
IQIntelligentie Quotient
MNIMontreal Neurological Institute
ROIinteressant gebied
RTreactietijd
SPMStandaard Raven's ProgressiveMatrices
SPM8Statistical Parametric Mapping-software
YDQJonge diagnostische vragenlijst
 

Referenties

  • Asahi S., Okamoto Y., Okada G., Yamawaki S., Yokota N. (2004). Negatieve correlatie tussen juiste prefrontale activiteit tijdens responsremming en impulsiviteit: een fMRI-onderzoek. EUR. Boog. Psychiatry Clin. Neurosci. 254 245–251. 10.1007/s00406-004-0488-z [PubMed] [Kruis Ref]
  • Bari A., Robbins TW (2013). Remming en impulsiviteit: gedrags- en neurale basis van responsbeheersing. Prog. Neurobiol. 108 44-79. 10.1016 / j.pneurobio.2013.06.005 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Blaszczynski A. (2008). Commentaar: een reactie op "problemen met het concept van videogameverslaving": enkele casestudy voorbeelden ". Int. J. Mental Health Addict. 6 179–181. 10.1007/s11469-007-9132-2 [Kruis Ref]
  • Bogg T., Fukunaga R., Finn PR, Brown JW (2012). Cognitieve controle verbindt alcoholgebruik, trait disinhibition en verminderde cognitieve capaciteit: bewijs voor mediale prefrontale cortex ontregeling tijdens beloningszoekend gedrag. Drug Alcohol Depend. 122 112-118. 10.1016 / j.drugalcdep.2011.09.018 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
  • Bolla KI, Eldreth DA, Matochik JA, Cadet JL (2005). Neurale substraten van gebrekkige besluitvorming bij gebruikers van abstinente marihuana. NeuroImage 26 480-492. 10.1016 / j.neuroimage.2005.02.012 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Merk M., Labudda K., Markowitsch HJ (2006). Neuropsychologische correlaten van besluitvorming in ambigue en risicovolle situaties. Neural Netw. 19 1266-1276. 10.1016 / j.neunet.2006.03.001 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Carli V., Durkee T., Wasserman D., Hadlaczky G., Despalins R., Kramarz E., et al. (2013). De associatie tussen pathologisch internetgebruik en comorbide psychopathologie: een systematische review. psychopathologie 46 1-13. 10.1159 / 000337971 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Claus ED, Hutchison KE (2012). Neurale mechanismen voor het nemen van risico's en relaties met gevaarlijk alcoholgebruik. Alcohol. Clin. Exp. Res. 36 932-940. 10.1111 / j.1530-0277.2011.01694.x [PubMed] [Kruis Ref]
  • Crockford DN, Goodyear B., Edwards J., Quickfall J., El-Guebaly N. (2005). Cue-geïnduceerde hersenactiviteit bij pathologische gokkers. Biol. Psychiatrie 58 787-795. 10.1016 / j.biopsych.2005.04.037 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Ding WN, Sun JH, Sun YW, Chen X., Zhou Y., Zhuang ZG, et al. (2014). Trage impulsiviteit en verminderde functie van inhibitie van de prefrontale impuls bij adolescenten met internetgamerverslaving geopenbaard door een Go / No-Go fMRI-onderzoek. Behav. Brain Funct. 10:20 10.1186/1744-9081-10-20 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
  • Dong G., Hu Y., Lin X., Lu Q. (2013). Wat zorgt ervoor dat internetverslaafden online blijven spelen, zelfs als ze worden geconfronteerd met ernstige negatieve gevolgen? Mogelijke verklaringen van een fMRI-onderzoek. Biol. Psychol. 94 282-289. 10.1016 / j.biopsycho.2013.07.009 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Dong G., Huang J., Du X. (2012). Veranderingen in regionale homogeniteit van rust-statstatie hersenactiviteit bij internetgokverslaafden. Behav. Brain Funct. 8:41 10.1186/1744-9081-8-41 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
  • Dong G., Lin X., Hu Y., Xie C., Du X. (2015). Een onevenwichtige functionele koppeling tussen het uitvoerende controlenetwerk en het beloningsnetwerk verklaren het gedrag van online-gokken op zoek naar gedrag bij internetgaming. Sci. Rep. 5: 9197 10.1038 / srep09197 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
  • Dong G., Potenza MN (2014). Een cognitief-gedragsmodel van internetgaming-stoornis: theoretische onderbouwing en klinische implicaties. J. Psychiatr. Res. 58 7-11. 10.1016 / j.jpsychires.2014.07.005 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
  • Ernst M., Paulus MP (2005). Neurobiologie van besluitvorming: een selectieve review vanuit een neurocognitief en klinisch perspectief. Biol. Psychiatrie 58 597-604. 10.1016 / j.biopsych.2005.06.004 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Ersche KD, Fletcher PC, Lewis SJ, Clark L., Stocks-Gee G., London M., et al. (2005). Abnormale frontale activaties gerelateerd aan de besluitvorming bij huidige en voormalige personen die amfetamine en opiaatafhankelijke stoffen gebruiken. Psychopharmacology (Berl.) 180 612–623. 10.1007/s00213-005-2205-7 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
  • Gabay AS, Radua J., Kempton MJ, Mehta MA (2014). Het ultimatumspel en de hersenen: een meta-analyse van neuroimaging-onderzoeken. Neurosci. Biobehav. Rev. 47 549-558. 10.1016 / j.neubiorev.2014.10.014 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Galván A., Schonberg T., Mumford J., Kohno M., Poldrack RA, London ED (2013). Grotere risicogevoeligheid van de dorsolaterale prefrontale cortex bij jonge rokers dan bij niet-rokers. Psychopharmacology (Berl.) 229 345–355. 10.1007/s00213-013-3113-x [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
  • Garavan H., Hester R., Murphy K., Fassbender C., Kelly C. (2006). Individuele verschillen in de functionele neuroanatomie van remmende controle. Brain Res. 1105 130-142. 10.1016 / j.brainres.2006.03.029 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Gorini A., Lucchiari C., Russell-Edu W., Pravettoni G. (2014). Modulatie van risicovolle keuzes bij recentelijk abstinent afhankelijke cocaïnegebruikers: een transcraniaal gelijkstroomstimulatieonderzoek. Voorkant. Brommen. Neurosci. 8: 661 10.3389 / fnhum.2014.00661 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
  • Gowin JL, Mackey S., Paulus MP (2013). Veranderde risicogerelateerde verwerking bij gebruikers van middelen: onbalans van pijn en winst. Drug Alcohol Depend. 132 13-21. 10.1016 / j.drugalcdep.2013.03.019 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
  • Grant JE, Potenza MN, Weinstein A., Gorelick DA (2010). Inleiding tot gedragsverslavingen. Am. J. Drug Alcohol Misbruik 36 233-241. 10.3109 / 00952990.2010.491884 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
  • Griffiths MD (2008). Videogame-verslaving: verdere gedachten en observaties. Int. J. Mental Health Addict. 6 182–185. 10.1007/s11469-007-9128-y [Kruis Ref]
  • Hastie R. (2001). Problemen van beoordeling en besluitvorming. Annu. Rev. Psychol. 52 653-683. 10.1146 / annurev.psych.52.1.653 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Helfinstein SM, Schonberg T., Congdon E., Karlsgodt KH, Mumford JA, Sabb FW, et al. (2014). Risicovolle keuzes voorspellen uit hersenactiviteitspatronen. Proc. Natl. Acad. VS 111 2470-2475. 10.1073 / pnas.1321728111 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
  • Karim R., Chaudhri P. (2012). Gedragsverslavingen: een overzicht. J. Psychoactieve geneesmiddelen 44 5-17. 10.1080 / 02791072.2012.662859 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Ko CH, Hsiao S., Liu GC, Yen JY, Yang MJ, Yen CF (2010). De kenmerken van besluitvorming, potentieel om risico's te nemen, en persoonlijkheid van studenten met internetverslaving. Psychiatry Res. 175 121-125. 10.1016 / j.psychres.2008.10.004 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Ko CH, Hsieh TJ, Chen CY, Yen CF, Chen CS, Yen JY, et al. (2014). Veranderde hersenactivatie tijdens responsverbetering en foutverwerking bij personen met internetgaming-stoornis: een functioneel onderzoek naar magnetische beeldvorming. EUR. Boog. Psychiatry Clin. Neurosci. 264 661–672. 10.1007/s00406-013-0483-3 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Ko CH, Liu GC, Yen JY, Chen CY, Yen CF, Chen CS (2013). Hersenen correleren van hunkeren naar online gamen onder cue-exposure bij proefpersonen met internetgamerverslaving en bij verwijderde onderwerpen. Addict. Biol. 18 559-569. 10.1111 / j.1369-1600.2011.00405.x [PubMed] [Kruis Ref]
  • Kohno M., Ghahremani DG, Morales AM, Robertson CL, Ishibashi K., Morgan AT, et al. (2015). Risicobereidend gedrag: dopamine d2 / d3-receptoren, feedback en frontolimbische activiteit. Cereb. schors 25 236-245. 10.1093 / cercor / bht218 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
  • Kohno M., Morales AM, Ghahremani DG, Hellemann G., London ED (2014). Risicovolle besluitvorming, prefrontale cortex en mesocorticolimbische functionele connectiviteit bij methamfetamine-afhankelijkheid. JAMA Psychiatrie 71 812-820. 10.1001 / jamapsychiatry.2014.399 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
  • Krain AL, Wilson AM, Arbuckle R., Castellanos FX, Milham MP (2006). Verschillende neurale mechanismen van risico en ambiguïteit: een meta-analyse van de besluitvorming. NeuroImage 32 477-484. 10.1016 / j.neuroimage.2006.02.047 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Kräplin A., Dshemuchadse M., Behrendt S., Scherbaum S., Goschke T., Bühringer G. (2014). Disfunctionele besluitvorming bij pathologisch gokken: patroonspecificiteit en de rol van impulsiviteit. Psychiatry Res. 215 675-682. 10.1016 / j.psychres.2013.12.041 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Kühn S., Romanowski A., Schilling C., Mobascher A., ​​Warbrick T., Winterer G., et al. (2012). Hersenen grijze stofstoornissen bij rokers: focus op het cerebellum. Brain Struct. Funct. 217 517–522. 10.1007/s00429-011-0346-5 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Kuss DJ (2013). Internetgaming-verslaving: huidige perspectieven. Psychol. Res. Behav. Manag. 6 125-137. 10.2147 / PRBM.S39476 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
  • Lejuez CW, Read JP, Kahler CW, Richards JB, Ramsey SE, Stuart GL, et al. (2002). Evaluatie van een gedragsmaatstaf voor het nemen van risico's: de ballon-analoge risicotaak (BART). J. Exp. Psychol. Appl. 8 75–84. 10.1037//1076-898X.8.2.75 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Lin X., Zhou H., Dong G., Du X. (2015). Verminderde risicobeoordeling bij mensen met een internetgokprobleem: fMRI-bewijs van een kansverdelingstaak. Prog. Neuro-Psychopharmacol. Biol. Psychiatrie 56 142-148. 10.1016 / j.pnpbp.2014.08.016 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Liu GC, Yen JY, Chen CY, Yen CF, Chen CS, Lin WC, et al. (2014). Hersenenactivatie voor reactie-inhibitie onder gaming cue-afleiding bij internetgaming-stoornis. Kaohsiung J. Med. Sci. 30 43-51. 10.1016 / j.kjms.2013.08.005 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Macoveanu J., Rowe JB, Hornboll B., Elliott R., Paulson OB, Knudsen GM, et al. (2013). Veilig spelen, maar toch verliezen - serotonerge signalering van negatieve uitkomsten in de dorsomediale prefrontale cortex in de context van risicomijdend gedrag. EUR. Neuropsychopharmacol. 23 919-930. 10.1016 / j.euroneuro.2012.09.006 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
  • Metcalf O., Pammer K. (2014). Impulsiviteit en gerelateerde neuropsychologische kenmerken bij regulier en verslavend first person shooter-gaming. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 17 147-152. 10.1089 / cyber.2013.0024 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Miedl SF, Peters J., Büchel C. (2012). Veranderde neurale beloningsrepresentaties in pathologische gokkers geopenbaard door vertraging en kans op discontering. Boog. Gen. Psychiatry 69 177-186. 10.1001 / archgenpsychiatry.2011.1552 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Moeller SJ, Froböse MI, Konova AB, Misyrlis M., Parvaz MA, Goldstein RZ, et al. (2014). Gemeenschappelijke en verschillende neurale correlaten van remmende ontregeling: stroop fMRI-studie van cocaïneverslaving en intermitterende explosieve stoornis. J. Psychiatr. Res. 58 55-62. 10.1016 / j.jpsychires.2014.07.016 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
  • Moreno-López L., Perales JC, Van Son D., Albein-Urios N., Soriano-Mas C., Martinez-Gonzalez JM, et al. (2015). Cocaïnegebruikssterkte en cerebellaire grijze massa zijn geassocieerd met reversalele leerstoornissen bij cocaïneafhankelijke personen. Addict. Biol. 20 546-556. 10.1111 / adb.12143 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Moulton EA, Elman I., Becerra LR, Goldstein RZ, Borsook D. (2014). Het cerebellum en de verslaving: inzichten opgedaan met neuroimaging-onderzoek. Addict. Biol. 19 317-331. 10.1111 / adb.12101 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
  • Nakata H., Sakamoto K., Ferretti A., Gianni Perrucci M., Del Gratta C., Kakigi R., et al. (2008a). Somato-motor remmende verwerking bij de mens: een event-related functionele MRI-studie. NeuroImage 39 1858-1866. 10.1016 / j.neuroimage.2007.10.041 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Nakata H., Sakamoto K., Ferretti A., Gianni Perrucci M., Del Gratta C., Kakigi R., et al. (2008b). Uitvoerende functies met verschillende motorvermogens in somatosensorische Go / Nogo-taken: een gebeurtenisgerelateerd functioneel MRI-onderzoek. Brain Res. Bull. 77 197-205. 10.1016 / j.brainresbull.2008.07.008 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Patton JH, Stanford MS, Barratt ES (1995). Factorstructuur van de barratt-impulsiviteitsschaal. J. Clin. Psychol. 51 768-774. [PubMed]
  • Pawlikowski M., merk M. (2011). Overmatig internetgamen en besluitvorming: hebben buitensporige World of Warcraft-spelers problemen bij het nemen van beslissingen onder risicovolle omstandigheden? Psychiatry Res. 188 428-433. 10.1016 / j.psychres.2011.05.017 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Probst CC, van Eimeren T. (2013). De functionele anatomie van stoornissen in de impulsbeheersing. Curr. Neurol. Neurosci. Rep. 13:386 10.1007/s11910-013-0386-8 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
  • Rao H., Korczykowski M., Pluta J., Hoang A., Detre JA (2008). Neurale correlaten van vrijwillig en onvrijwillig risico nemen in het menselijk brein: een fMRI-studie van de Balloon Analog Risk Task (BART). NeuroImage 42 902-910. 10.1016 / j.neuroimage.2008.05.046 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Rao H., Mamikonyan E., Detre JA, Siderowf AD, Stern MB, Potenza MN, et al. (2010). Verminderde ventrale striatale activiteit met stoornissen in de impulsbeheersing bij de ziekte van Parkinson. Mov. Disord. 25 1660-1669. 10.1002 / mds.23147 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
  • Rao LL, Zhou Y., Liang ZY, Rao H., Zheng R., Sun Y., et al. (2014). Dalende ventromediale prefrontale cortex deactivering bij risicovolle besluitvorming na gesimuleerde microzwaartekracht: effecten van -6 graden head-down kantelbedrust. Voorkant. Behav. Neurosci. 8: 187 10.3389 / fnbeh.2014.00187 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
  • Rosenbloom MH, Schmahmann JD, prijs BH (2012). De functionele neuroanatomie van de besluitvorming. J. Neuropsychiatry Clin. Neurosci. 24 266-277. 10.1176 / appi.neuropsych.11060139 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Sakagami M., Pan X., Uttl B. ​​(2006). Gedragsremming en prefrontale cortex bij besluitvorming. Neural Netw. 19 1255-1265. 10.1016 / j.neunet.2006.05.040 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Schiebener J., Wegmann E., Pawlikowski M., merk M. (2012). Ankereffecten bij besluitvorming kunnen worden beperkt door de interactie tussen doelmonitoring en het niveau van de uitvoerende functies van de beslisser. Cogn. Werkwijze. 13 321–332. 10.1007/s10339-012-0522-4 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Schonberg T., Fox CR, Mumford JA, Congdon E., Trepel C., Poldrack RA (2012). Afnemende activiteit van de prefrontale cortex van de ventromediale cellen tijdens het nemen van sequentiële risico's: een fMRI-onderzoek naar de analoge risicotaak van de ballon. Voorkant. Neurosci. 6: 80 10.3389 / fnins.2012.00080 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
  • Tang J., Yu Y., Du Y., Ma Y., Zhang D., Wang J. (2014). Prevalentie van internetverslaving en de associatie ervan met stressvolle gebeurtenissen in het leven en psychische symptomen bij adolescente internetgebruikers. Addict. Behav. 39 744-747. 10.1016 / j.addbeh.2013.12.010 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Telzer EH, Fuligni AJ, Lieberman MD, Galván A. (2013a). De effecten van slaap van slechte kwaliteit op de hersenfunctie en het nemen van risico's tijdens de adolescentie. NeuroImage 71 275-283. 10.1016 / j.neuroimage.2013.01.025 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
  • Telzer EH, Fuligni AJ, Lieberman MD, Galván A. (2013b). Betekenisvolle familierelaties: neurocognitieve buffers van het nemen van risico's voor adolescenten. J. Cogn. Neurosci. 25 374-387. 10.1162 / jocn_a_00331 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
  • Trepel C., Fox CR, Poldrack RA (2005). Prospect-theorie over de hersenen? Op weg naar een cognitieve neurowetenschap van besluitvorming onder risico. Brain Res. Cogn. Brain Res. 23 34-50. 10.1016 / j.cogbrainres.2005.01.016 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Wang H., Jin C., Yuan K., Shakir TM, Mao C., Niu X., et al. (2015). De verandering van volume van grijze massa en cognitieve controle bij adolescenten met internet-gokverslaving. Voorkant. Behav. Neurosci. 9: 64 10.3389 / fnbeh.2015.00064 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
  • Wu X., Chen X., Han J., Meng H., Luo J., Nydegger L., et al. (2013). Prevalentie en factoren van verslavend internetgebruik bij adolescenten in Wuhan, China: interacties van de ouderlijke relatie met leeftijd en hyperactiviteit-impulsiviteit. PLoS ONE 8: e61782 10.1371 / journal.pone.0061782 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
  • Yao YW, Chen PR, Chen C., Wang LJ, Zhang JT, Xue G., et al. (2014). Het niet gebruiken van feedback veroorzaakt beslissingsproblemen bij overmatige internet gamers. Psychiatry Res. 219 583-588. 10.1016 / j.psychres.2014.06.033 [PubMed] [Kruis Ref]
  • Yao YW, Chen PR, Li S., Wang LJ, Zhang JT, Yip SW, et al. (2015). Besluitvorming voor risicovolle winsten en verliezen onder studenten met internet-gokverslaving. PLoS ONE 10: e0116471 10.1371 / journal.pone.0116471 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
  • Young K. (1998). Internetverslaving: de opkomst van een nieuwe klinische stoornis. CyberPsychol. Behav. 1 237-244. 10.1089 / cpb.1998.1.237 [Kruis Ref]
  • Young, KS, Internet Addiction Test [IAT] (2009). Verkrijgbaar bij: http://netaddiction.com/index.php?option5combfquiz&view5onepage&catid546&Itemid5106
  • Yuan K., Qin W., Wang G., Zeng F., Zhao L., Yang X., et al. (2011). Microstructuurafwijkingen bij adolescenten met een internetverslavingsstoornis. PLoS ONE 6: e20708 10.1371 / journal.pone.0020708 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
  • Yuan P., Raz N. (2014). Prefrontale cortex en executieve functies bij gezonde volwassenen: een meta-analyse van structurele neuroimaging-onderzoeken. Neurosci. Biobehav. Rev. 42 180-192. 10.1016 / j.neubiorev.2014.02.005 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]
  • Zhou Z., Yuan G., Yao J. (2012). Cognitieve vooroordelen in de richting van internetgame-gerelateerde afbeeldingen en uitvoerende problemen bij personen met een internetgame-verslaving. PLoS ONE 7: e48961 10.1371 / journal.pone.0048961 [PMC gratis artikel] [PubMed] [Kruis Ref]