Internet- en gamenverslaving: een systematische literatuurstudie van neuroimaging-onderzoeken (2012)

Brain Sci. 2012, 2(3), 347-374; doi:10.3390 / brainsci2030347
 
Daria J. Kuss* en Mark D. Griffiths
 
International Gaming Research Unit, Nottingham Trent University, Nottingham NG1 4BU, Verenigd Koninkrijk
 
* Auteur aan wie correspondentie moet worden gericht.
 
Ontvangen: 28 June 2012; in gewijzigde vorm: 24 Augustus 2012 / Geaccepteerd: 28 Augustus 2012 / Gepubliceerd: 5 September 2012
 
(Dit artikel hoort bij het speciale nummer Verslaving en Neuroadaptation)

Abstract:

In het afgelopen decennium is er onderzoek opgestart dat suggereert dat overmatig internetgebruik kan leiden tot de ontwikkeling van een gedragsverslaving. Internetverslaving is beschouwd als een ernstige bedreiging voor de geestelijke gezondheid en het overmatige gebruik van internet is in verband gebracht met een aantal negatieve psychosociale gevolgen. Het doel van deze beoordeling is om alle empirische studies tot nu toe te identificeren die neuroimaging-technieken gebruikten om licht te werpen op het nieuwe mentale gezondheidsprobleem van internet- en gameverslaving vanuit een neurowetenschappelijk perspectief.

Neuroimaging-onderzoeken bieden een voordeel ten opzichte van traditioneel onderzoek en gedragsonderzoek omdat met deze methode specifieke hersengebieden kunnen worden onderscheiden die betrokken zijn bij de ontwikkeling en het onderhoud van verslaving. Een systematisch literatuuronderzoek werd uitgevoerd, identificerend 18-studies. Deze onderzoeken bieden overtuigend bewijs voor de overeenkomsten tussen verschillende soorten verslavingen, met name verslavingen en verslavingen van internet en games, op verschillende niveaus.

Op moleculair niveau wordt internetverslaving gekenmerkt door een algemeen beloningsgebrek met verminderde dopaminerge activiteit.

Op het niveau van neurale circuits leidde internet- en gameverslaving tot neuroadaptatie en structurele veranderingen die optreden als gevolg van langdurige verhoogde activiteit in hersengebieden die samenhangen met verslaving.

Op gedragsniveau lijken internet- en gameverslaafden beperkt te zijn wat betreft hun cognitief functioneren in verschillende domeinen.

De paper laat zien dat het begrijpen van de neuronale correlaten die geassocieerd zijn met de ontwikkeling van internet- en gokverslaving toekomstig onderzoek zal bevorderen en de weg zal banen voor de ontwikkeling van verslavingsbehandelingsbenaderingen.

Sleutelwoorden: internetverslaving; gokverslaving; neuroimaging; boekbeoordeling

 

1. Inleiding

In het afgelopen decennium is er onderzoek opgestart dat suggereert dat overmatig internetgebruik kan leiden tot de ontwikkeling van een gedragsverslaving (bijv.1,2,3,4]). Klinisch bewijs suggereert dat internetverslaafden een aantal biopsychosociale symptomen en gevolgen ervaren [5]. Deze omvatten symptomen die traditioneel geassocieerd zijn met verslavingen, namelijk opvallendheid, stemmingsverandering, tolerantie, ontwenningsverschijnselen, conflicten en terugval [6]. Internetverslaving bestaat uit een heterogeen spectrum van internetactiviteiten met een potentiële ziektewaarde, zoals gamen, winkelen, gokken of sociale netwerken.. Gaming vertegenwoordigt een deel van de veronderstelde constructie van internetverslaving en gameverslaving lijkt de meest bestudeerde specifieke vorm van internetverslaving tot nu toe [7]. De uitgebreide voorstellen van psychiatrische professionals en onderzoekers om internetverslaving als psychische stoornis op te nemen in de komende vijfde editie van het diagnostisch en statistisch handboek voor psychische stoornissen (DSM-V), zullen vruchten afwerpen, aangezien de American Psychiatric Association heeft ingestemd met het gebruik van internetstoornissen als een geestelijk gezondheidsprobleem waardig nader wetenschappelijk onderzoek [8].

Het overmatig gebruik van internet is in verband gebracht met een aantal negatieve psychosociale gevolgen. Deze omvatten psychische stoornissen zoals somatisatie, obsessief-compulsieve en andere angststoornissen, depressie [9] en dissociatie [10], evenals persoonlijkheidstrekken en pathologie, zoals introversie en psychoticisme [11]. Schattingen van de prevalentie variëren van 2% [12] naar 15% [13], afhankelijk van de respectieve sociaal-culturele context, steekproef en beoordelingscriteria die worden gebruikt. Internetverslaving wordt beschouwd als een ernstige bedreiging voor de geestelijke gezondheid in Aziatische landen met uitgebreid breedbandgebruik, met name Zuid-Korea en China [14].

 

 

1.1. The Rise of Neuroimaging

In overeenstemming met het cartesiaanse dualisme bepleitte de Franse filosoof Descartes de mening dat de geest een entiteit is die gescheiden is van het lichaam [15]. De cognitieve neurowetenschappen hebben echter bewezen dat hij ongelijk heeft en verzoenen de fysieke entiteit van het lichaam met de nogal ongrijpbare entiteit van de geest [16]. Moderne neuroimaging-technieken koppelen cognitieve processen (dwz de denkende geest van Descartes) aan feitelijk gedrag (dwz het bewegende lichaam van Descartes) door hersenstructuur en activiteit te meten en af ​​te beelden. Veranderde activiteit in hersengebieden geassocieerd met beloning, motivatie, geheugen en cognitieve controle is geassocieerd met verslaving [17].

Onderzoek heeft de neurale correlaten van de ontwikkeling van drugsverslaving aangepakt via klassieke en operante conditionering [18,19]. Gebleken is dat tijdens de eerste stadia van het vrijwillige en gecontroleerde gebruik van een stof, de beslissing om het medicijn te gebruiken is gemaakt door specifieke hersengebieden, namelijk de prefrontale cortex (PFC) en het ventrale striatum (VS). Naarmate gewenning en dwang optreedt, verandert de hersenactiviteit doordat de dorsale gebieden van het striatum (DS) in toenemende mate worden geactiveerd via dopaminerge innervatie (dwz dopamine-afgifte) [20]. Langdurig drugsgebruik leidt tot veranderingen in de dopaminergische pathways van de hersenen (met name het anterieure cingulate (AC), orbitofrontale cortex (OFC) en de nucleus accumbens (NAc), wat kan leiden tot een vermindering van de gevoeligheid voor biologische beloningen en het vermindert de controle over het zoeken naar en uiteindelijk het nemen van drugs.21,22]. Op moleculair niveau is de langdurige depressie (LTD; oftewel de vermindering) van synaptische activiteit gekoppeld aan de aanpassing van de hersenen als gevolg van verslavingen [23]. Drugsverslaafden worden gevoelig voor het medicijn, omdat in de loop van langdurige inname de synaptische kracht in het ventrale tegmentale gebied toeneemt, en dat geldt ook voor de LTD van glutamaat in de nucleus accumbens, wat zal resulteren in hunkeren naar [24].

Tegelijkertijd worden de hersenen (dwz NAc, OFC, DLPFC) steeds beter reagerend op drugsaanwijzingen (bijv. Beschikbaarheid, specifieke context) via hunkering [21,25]. Het verlangen naar drugsgebruik omvat een complexe interactie tussen verschillende hersenregio's. Activiteit in de nucleus accumbens na herhaalde inname van geneesmiddelen leidt tot leerassociaties tussen drugsaanwijzingen en de versterkende effecten van het medicijn [26]. Bovendien spelen de orbitofrontale cortex, belangrijk voor de motivatie om deel te nemen aan gedrag, de amygdala (AMG) en de hippocampus (Hipp), als hoofdhersenen die geassocieerd zijn met geheugenfuncties, een rol bij intoxicatie en verlangen naar een substantie [17].

Natuurlijke beloningen, zoals eten, lof en / of succes verliezen geleidelijk hun hedonische waarde. Als gevolg van gewenning aan het belonen van gedrag en inname van medicijnen, ontwikkelt zich een kenmerkend verslavingssymptoom (dwz tolerantie). Toenemende hoeveelheden van de stof of toenemende betrokkenheid bij de respectievelijke gedragingen zijn nodig om het gewenste effect te bereiken. Als gevolg hiervan wordt het beloningssysteem ontoereikend. Dit leidt tot de activering van het antireward-systeem dat het vermogen van de verslaafde om biologische versterkers te ervaren zo aangenaam maakt. In plaats daarvan vereist hij sterkere versterkers, dat wil zeggen, hun medicijn of gedrag van keuze, in grotere hoeveelheden (dwz, tolerantie ontwikkelt zich) om beloning te ervaren [27]. Bovendien verklaart het ontbreken van dopamine in de mesocorticolimbische routes tijdens onthouding kenmerkende ontwenningsverschijnselen. Deze zullen worden gecounterd met hernieuwde inname van geneesmiddelen [17]. Terugval en de ontwikkeling van een vicieuze gedragscyclus zijn het resultaat [28]. Langdurige inname van geneesmiddelen en / of betrokkenheid bij een lonend gedrag leidt tot veranderingen in de hersenen, waaronder disfuncties in prefrontale regio's, zoals de OFC en de cingulate gyrus (CG) [17,29].

Onderzoek wijst uit dat wijzigingen in de hersenactiviteit die vaak worden geassocieerd met verslavingen die verband houden met middelen, optreden na de dwangmatige betrokkenheid bij gedrag, zoals pathologisch gokken [30]. In het verlengde hiervan wordt verondersteld dat vergelijkbare mechanismen en veranderingen betrokken zijn bij internet- en gameverslaving. Het doel van deze review is daarom om alle door collega's beoordeelde empirische studies tot nu toe te identificeren die neuroimaging-technieken gebruikten om licht te werpen op het opkomende geestelijke gezondheidsprobleem van internet- en gameverslaving vanuit een neurowetenschappelijk perspectief. Neuroimaging omvat in grote lijnen een aantal verschillende technieken. Dit zijn Electroencephalogram (EEG), Positron Emissie Tomografie (PET), SPECT Single Photon Emission Computed Tomography (SPECT), functionele Magnetic Resonance Imaging (fMRI) en structurele magnetische resonantie beeldvorming (sMRI), zoals op Voxel gebaseerde morfometrie (VBM) en Diffusion-Tensor Imaging (DTI). Deze worden achtereenvolgens kort toegelicht voordat de onderzoeken worden onderzocht die deze technieken hebben gebruikt voor onderzoek naar internet- en gameverslaving.

 

 

1.2. Soorten neuroimaging gebruikt om de verslavende hersenactiviteit te bestuderen

Electroencephalogram (EEG): Met een EEG kan neurale activiteit in de hersenschors worden gemeten. Een aantal elektroden wordt bevestigd aan specifieke gebieden (dwz anterior, posterior, links en rechts) van het hoofd van de deelnemer. Deze elektroden meten spanningsfluctuaties (dwz stroomsterkte) tussen paren elektroden die worden geproduceerd door de excitatie van neuronale synapsen [31]. Met event-related potentials (ERPs) kunnen de relaties tussen de hersenen en het gedrag worden gemeten via een elektrofysiologische neuronale respons op een stimulus [32].

Positronemissietomografie (PET): PET is een neuroimaging-methode die de hersenfunctie op moleculair niveau mogelijk maakt. In PET-onderzoeken wordt metabole activiteit in de hersenen gemeten via fotonen uit positronemissies (dwz positief geladen elektronen). Het subject wordt geïnjecteerd met een radioactieve 2-deoxyglucose (2-DG) -oplossing die wordt ingenomen door actieve neuronen in de hersenen. De hoeveelheden 2-DG in neuronen en positron-emissies worden gebruikt om de metabole activiteit in de hersenen te kwantificeren. Aldus kan neuronale activiteit worden afgebeeld tijdens de uitvoering van een bepaalde taak. ikIndividuele neurotransmitters kunnen worden onderscheiden met PET, wat de laatste voordelig maakt ten opzichte van MRI-technieken. Het kan de activiteitsdistributie in detail meten. Beperkingen aan PET omvatten een relatief lage ruimtelijke resolutie, tijd die nodig is om een ​​scan te verkrijgen, evenals potentieel stralingsrisico [33].

Single Photon Emission Computed Tomography (SPECT): SPECT is een subformulier van PET. Net als bij PET wordt een radioactieve stof (een "tracer") in de bloedstroom geïnjecteerd die snel naar de hersenen reist. Hoe sterker de metabole activiteit in specifieke hersengebieden, des te sterker de verrijking van gammastraling. De uitgezonden straling wordt gemeten in overeenstemming met hersenlagen en metabole activiteit wordt afgebeeld met behulp van geautomatiseerde technieken. In tegenstelling tot PET, SPECT maakt het tellen van individuele fotonen mogelijk, maar de resolutie is slechter omdat met SPECT de resolutie afhangt van de nabijheid van de gammacamera die de neuronale radioactiviteit meet [34].

Functionele magnetische resonantie beeldvorming (fMRI): Met fMRI worden veranderingen in de niveaus van zuurstof in het bloed in de hersenen gemeten die een aanwijzing zijn voor neuronale activiteit. In het bijzonder wordt de verhouding van oxyhemoglobine (dat wil zeggen hemoglobine dat zuurstof bevat in het bloed) tot deoxyhemoglobine (dat wil zeggen hemoglobine dat zuurstof heeft afgegeven) in de hersenen beoordeeld, omdat de bloedstroom in "actieve" hersengebieden toeneemt om meer glucose te transporteren, waardoor ook in meer zuurstofrijke hemoglobinemoleculen. De beoordeling van deze metabolische activiteit in de hersenen zorgt voor een fijnere en gedetailleerdere beeldvorming van de hersenen ten opzichte van structurele MRI. Daarnaast omvatten de voordelen van fMRI snelheid van hersenscans, ruimtelijke resolutie en afwezigheid van mogelijk gezondheidsrisico's ten opzichte van PET-scans [35].

Structurele magnetische resonantie beeldvorming (sMRI): sMRI gebruikt verschillende technieken om de hersenmorfologie te verbeelden [36].

  • Een dergelijke techniek is Voxel-Based Morphometry (VBM). VBM wordt gebruikt om het volume van hersengebieden en de dichtheid van grijze en witte stof te vergelijken [37].
  • Een andere sMRI-techniek is Diffusion-Tensor Imaging (DTI). DTI is een methode die wordt gebruikt voor het afbeelden van witte stof. Het beoordeelt de diffusie van watermoleculen in de hersenen die helpen om onderling verbonden hersenstructuren te identificeren door fractionele anisotropie (FA) te gebruiken. Deze maat is een indicator voor de dichtheid van vezels, axonale diameter en myelinisatie in witte stof [38].

 

 

2. Methode

Een uitgebreid literatuuronderzoek werd uitgevoerd met behulp van de database Web of Knowledge. De volgende zoektermen (en hun afgeleiden) werden ingevoerd met betrekking tot internetgebruik: "verslaving", "overmaat", "probleem" en "dwang". Bovendien zijn aanvullende studies geïdentificeerd uit aanvullende bronnen, zoals Google Scholar, en deze zijn toegevoegd om een ​​meer inclusief literatuuronderzoek te genereren. Studies werden geselecteerd in overeenstemming met de volgende inclusiecriteria. Studies moesten (i) internetverslaving of online gamingverslaving of directe effecten van gaming op neurologisch functioneren beoordelen, (ii) neuro-imagingtechnieken gebruiken, (iii) gepubliceerd worden in een peer-reviewed tijdschrift, en (iv) beschikbaar zijn als volledige tekst in De Engelse taal. Er is geen tijdsperiode gespecificeerd voor het literatuuronderzoek omdat neuroimagingtechnieken relatief nieuw zijn, zodat de onderzoeken naar verwachting recent waren (dat wil zeggen, bijna alle zijn gepubliceerd tussen 2000 en 2012).

3. Resultaten

Een totaal van 18-onderzoeken werden geïdentificeerd die voldeden aan de inclusiecriteria. Van die, de methode van data-acquisitie was fMRI in acht studies [39,40,41,42,43,44,45,46] en sMRI in twee studies [47,48], twee studies gebruikten PET-scans [49,50], waarvan er één werd gecombineerd met een MRI [49], één gebruikte SPECT [51], en zes studies gebruikten EEG [52,53,54,55,56,57]. Er moet ook worden opgemerkt dat twee van deze in feite dezelfde studie waren met een studie die als een brief [53] en één gepubliceerd als volledig document [54]. Een studie [57] voldeed aan alle criteria, maar werd uitgesloten omdat de diagnosedetails van internetverslaving onvoldoende waren om bruikbare conclusies te trekken. Bovendien hebben twee studies niet rechtstreeks de internet- en gokverslaving [43,50], maar beoordeelde de directe effecten van gaming op neurologische activiteit met behulp van een experimenteel paradigma en werd daarom bij de beoordeling behouden. Gedetailleerde informatie over de opgenomen studies wordt gepresenteerd in Tabel 1.

3.1. fMRI-onderzoeken

Hoeft et al. [43] onderzocht geslachtsverschillen in het mesocorticolimbische systeem tijdens computer-gameplay onder 22-gezonde studenten (leeftijdbereik = 19-23 jaar; 11-vrouwen). Alle deelnemers ondergingen fMRI (3.0-T Signa-scanner (General Electric, Milwaukee, WI, VS), voltooiden de Symptom Checklist 90-R [58] en de NEO-Personality Inventory-R [59]. FMRI is uitgevoerd tijdens 40-blokken van een 24-balspel met als doel om ruimte te winnen of een vergelijkbare controleconditie die geen specifiek speldoel bevatte (zoals op basis van de structurele make-up). De resultaten gaven aan dat er een activering van neurale circuits was die betrokken zijn bij beloning en verslaving in de experimentele conditie (dwz insula, NAc, DLPFC en OFC). Dientengevolge is de aanwezigheid van een echt speldoel (een kenmerk van de meeste conventionele online spellen die regelgestuurd zijn in plaats van pure rollenspellen), gewijzigde hersenactiviteit via gedrag. Hier is een duidelijke oorzaak en gevolg relatie duidelijk, wat de bevindingen kracht bijzet.

De resultaten toonden ook aan dat mannelijke deelnemers een grotere activatie hadden (in rNAc, blOFC, rAMG) en functionele connectiviteit (lNAc, rAMG) in het mesocorticolimbische beloningssysteem in vergelijking met vrouwen. De resultaten gaven verder aan dat het spelen van het spel de juiste insula (rI; signalen autonome opwinding), rechter dorso-laterale PFC (maximalisatie van beloning of veranderingsgedrag), bilaterale premotor cortices (blPMC, voorbereiding op beloning) en de precuneus, lNAc en de rOFC (gebieden die betrokken zijn bij visuele verwerking, visuo-spatiale aandacht, motorische functie en transformatie van de sensor-motor) in vergelijking met de rusttoestand [43]. De insula is betrokken bij het bewuste verlangen naar verslavende middelen door besluitvormingsprocessen met risico en beloning te impliceren. Insula-disfunctie kan neurologische activiteiten verklaren die wijzen op een terugval [60]. Vanwege het experimentele karakter van dit onderzoek, was het in staat om inzicht te verschaffen in idiosyncratische hersenactiviteit als gevolg van gamen in een gezonde (dwz niet-verslaafde) populatie.

tafelTafel 1. Inclusief studies.   

Klik hier om de tabel weer te geven

 

Ko et al. [44] probeerde de neurale substraten van online gamingverslaving te identificeren door hersengebieden te beoordelen die betrokken zijn bij drang om deel te nemen aan online games tussen tien mannelijke online gokverslaafden (World of Warcraft spelen voor meer dan 30 ha week) in vergelijking met tien mannelijke besturingselementen (waarvan online gebruik was minder dan twee uur per dag). Alle deelnemers hebben de diagnostische criteria voor internetverslaving voor studenten voltooid (DCIA-C;74]), het Mini-International Neuropsychiatric Interview [75], de Chen Internet Addiction Scale (CIAS) [71], de alcoholgebruikstoornisidentificatietest (AUDIT) [76], en de Fagerstrom-test voor nicotineafhankelijkheid (FTND) [77]. De auteurs presenteerden gaming-gerelateerde en gepaarde mozaïekfoto's tijdens fMRI-scanning (3T MRscanner), en contrasten in BOLD-signalen in beide condities werden geanalyseerd met behulp van een cue-reactiviteitsparadigma [25]. De resultaten wezen op cue-geïnduceerde hunkering die gebruikelijk is bij mensen met substantie-afhankelijkheid. Er was een ongelijke hersenactiviteit bij gameverslaafden na de presentatie van relevante gameplay-signalen in vergelijking met controles en vergeleken met de presentatie van mozaïekfoto's, inclusief rOFC, rNAc, blAC, mFC, rDLPFC en de juiste caudate nucleus (rCN). Deze activering correleerde met gamingdrang en een herinnering aan spelervaring. Er werd beweerd dat er een vergelijkbare biologische basis is voor verschillende verslavingen, waaronder online gokverslaving. De quasi-experimentele aard van deze studie die kunstmatig verlangen induceerde in een experimentele en gecontroleerde omgeving, stelde de auteurs in staat om conclusies te trekken op basis van groepsverschillen, en zo de online gamingverslavingsstatus te koppelen aan de activering van hersengebieden geassocieerd met symptomen van meer traditionele ( dat wil zeggen, stofgerelateerde) verslavingen.

Han et al. [42] beoordeelde de verschillen in hersenactiviteit vóór en tijdens videogames in universiteitsstudenten die gedurende een periode van zeven weken speelden. Alle deelnemers voltooiden de Beck Depression Inventory [78], de Internet Addiction Scale [67], en een 7-punt visuele analoge schaal (VAS) om hunkering naar internetvideospelletjes te beoordelen. De steekproef bestond uit 21 universiteitsstudenten (14 man, gemiddelde leeftijd = 24.1 jaar, SD = 2.6; computergebruik = 3.6, SD = 1.6 ha dag; gemiddelde IAScore = 38.6, SD = 8.3). Deze werden verder onderverdeeld in twee groepen: de buitensporige internetgaminggroep (die gedurende een periode van 60-dagen internetvideo's speelde voor meer dan 42 min dagelijks per dag; n = 6), en algemene spelersgroep (die minder dan 60 min. dag over dezelfde periode; n = 15). De auteurs gebruikten 3T-bloedzuurstofniveau-afhankelijke fMRI (gebruikmakend van Philips Achieva 3.0 Tesla TX-scanner) en rapporteerden dat de hersenactiviteit in het anterior cingulate en orbitofrontal cortex toenam onder de buitensporige internetgame-speelgroep na blootstelling aan internet videogame-aanwijzingen ten opzichte van algemene spelers. Ze meldden ook dat verhoogde hunkering naar internetvideospellen gecorreleerd was met verhoogde activiteit in het anterieure cingulaat voor alle deelnemers. Deze quasi-experimentele studie is inzichtelijk omdat het niet alleen bewijs bood voor een ongelijke hersenactiviteit bij online gokverslaafden in vergelijking met een algemene spelerscontrolegroep, maar het verklaarde ook hersenactivatie die optreedt als gevolg van het spelen in beide groepen. Dit geeft aan dat (i) het hunkeren naar online games de hersenactiviteit verandert ongeacht de verslavingsstatus en daarom kan worden gezien als een (prodromaal) symptoom van verslaving, en dat (ii) verslaafde spelers kunnen worden onderscheiden van niet-verslaafde online gamers door een andere vorm van hersenactivatie.

Liu et al. [45] beheerde de regionale homogeniteit (ReHo) -methode om de functionele encephalische kenmerken van internetverslaafden in rusttoestand te analyseren. De steekproef bestond uit 19-studenten met internetverslaving en 19-besturingselementen. Internetverslaving werd beoordeeld aan de hand van de criteria van Beard en Wolf [72]. FMRI met 3.0T Siemens Tesla Trio Tim-scanner werd uitgevoerd. Regionale homogeniteit duidt op temporele homogeniteit van hersenzuurstofniveaus in van belang zijnde hersengebieden. Er werd gemeld dat internetverslaafden leden aan functionele veranderingen in de hersenen, wat leidde tot abnormaliteiten in regionale homogeniteit ten opzichte van de controlegroep, met name wat betreft de beloningsroutes die traditioneel geassocieerd worden met verslavingen. Onder internetverslaafden waren hersengebieden in ReHo in rusttoestand toegenomen (cerebellum, hersenstam, rCG, bilaterale parahippocampus (blPHipp), rechter frontale kwab, linker superieur frontale gyrus (lSFG), rechter inferieure temporale gyrus (rITG), linker superieur gyrus temporal (lSTG) en midden temporale gyrus (mTG)), ten opzichte van de controlegroep. De temporale gebieden zijn betrokken bij auditieve verwerking, begrip en verbaal geheugen, terwijl de occipitale gebieden zorgen voor visuele verwerking. Het cerebellum reguleert de cognitieve activiteit. De cingulate gyrus heeft betrekking op het integreren van sensorische informatie en het bewaken van conflicten. De hippocampi zijn betrokken bij het mesocorticolcire systeem van de hersenen dat wordt geassocieerd met beloningsroutes. Alles bij elkaar leveren deze bevindingen bewijs voor een verandering in verschillende hersengebieden als gevolg van internetverslaving. Aangezien deze studie de regionale homogeniteit onder een rusttoestand beoordeelde, is het onduidelijk of de veranderingen in de hersenen waargenomen bij internetverslaafden een oorzaak of gevolg zijn van de verslaving. Daarom kunnen geen oorzakelijke conclusies worden getrokken.

Yuan et al. [46] onderzocht de effecten van internetverslaving op de microstructurele integriteit van belangrijke neuronale vezelroutes en microstructurele veranderingen die verband houden met de duur van internetverslaving. Hun steekproef bestond uit 18-studenten met internetverslaving (12-mannetjes, gemiddelde leeftijd = 19.4, SD = 3.1 jaar, gemiddelde online gaming = 10.2 h per dag, SD = 2.6, duur van internetverslaving = 34.8 maanden, SD = 8.5) en 18 niet-internet verslaafde controle deelnemers (gemiddelde leeftijd = 19.5 jaar, SD = 2.8). Alle deelnemers hebben de Modified Diagnostic Questionnaire for Internet Addiction [voltooid72], een zelfbeoordelingsangstschaal (geen details opgegeven) en een zelfbeoordeling depressieschaal (geen details verstrekt). De auteurs gebruikten fMRI en gebruikten de geoptimaliseerde op voxel gebaseerde morfometrie (VBM) -techniek. Ze analyseerden witte stof fractionele anisotropie (FA) veranderingen door diffusie tensor imaging (DTI) te gebruiken om veranderingen in de hersenstructuur te onderscheiden als gevolg van de lengte van internetverslaving. De resultaten toonden aan dat internetverslaving resulteerde in veranderingen in de hersenstructuur en dat de gevonden hersenveranderingen lijken op die in substitutieverslaafden.

Beheersing voor leeftijd, geslacht en hersenvolume, bleek dat onder internetverslaafden er een afname was van het grijze stofvolume in de bilaterale dorsolaterale prefrontale cortex (DLPFC), aanvullend motorgebied (SMA), orbitofrontale cortex (OFC), cerebellum en de linkerzijde. rostrale ACC (rACC), een verhoogde FA van de linker achterste ledemaat van de interne capsule (PLIC) en verlaagde FA in witte stof in de rechter parahippocampale gyrus (PHG). Er was ook een correlatie tussen grijze materievolumes in DLPFC, rACC, SMA en wittestof FA-veranderingen van PLIC met de tijd dat de persoon was verslaafd aan internet. Dit geeft aan dat hoe langer iemand verslaafd is aan internet, des te ernstiger hersenatrofie wordt. In het licht van de methode is het onduidelijk uit de beschrijving van de auteurs in hoeverre hun steekproef bestond uit degenen die op zichzelf verslaafd waren aan het internet, of tot het online spelen van spellen. De opname van een specifieke vraag over de frequentie en duur van online gamen (in plaats van andere internetactiviteiten) suggereert dat de betreffende groep uit gamers bestond. In aanvulling hierop kunnen de gepresenteerde bevindingen geen andere factoren uitsluiten die geassocieerd kunnen zijn met internetverslaving (bijvoorbeeld depressieve symptomatologie) die mogelijk heeft bijgedragen aan de verhoogde ernst van hersenatrofie.

Dong et al. [39] onderzocht de beloning en strafverwerking bij internetverslaafden in vergelijking met gezonde controles. Volwassen mannetjes (n = 14) met internetverslaving (gemiddelde leeftijd = 23.4, SD = 3.3 jaar) werden vergeleken met gezonde 13 volwassen mannetjes (gemiddelde leeftijd = 24.1 jaar, SD = 3.2). Deelnemers voltooiden een gestructureerd psychiatrisch interview [79], de Beck Depression Inventory [78], de Chinese internetverslavingstest [62,63], en de Internet Addiction Test (IAT; [61]). De IAT meet psychologische afhankelijkheid, dwangmatig gebruik, terugtrekking, gerelateerde problemen op school, werk, slaap, gezin en tijdmanagement. Deelnemers moesten scoren via 80 (van 100) op de IAT om te classificeren als een internetverslaving. Bovendien spendeerden al diegenen die als internetverslaafden worden beschouwd dagelijks meer dan zes uur online (exclusief werkgerelateerd internetgebruik) en dit voor een periode van meer dan drie maanden.

Alle deelnemers die zich bezighouden met een door de realiteit gesimuleerde raadsopdracht voor geldtoename of -verlies met behulp van speelkaarten. De deelnemers ondergingen fMRI met stimuli die werden gepresenteerd via een monitor in de hoofdspoel, en hun activering van de bloedzuurstofniveau-afhankelijkheid (BOLD) werd gemeten met betrekking tot winsten en verliezen op de taak. De resultaten toonden aan dat internetverslaving geassocieerd was met verhoogde activering in de OFC in winstproeven en verminderde anterieure cingulate-activering in verliesonderzoeken vergeleken met normale controles. Internetverslaafden toonden verbeterde beloningsgevoeligheid en verminderde verliesgevoeligheid in vergelijking met de controlegroep [39]. De quasi-experimentele aard van deze studie maakte een daadwerkelijke vergelijking van de twee groepen mogelijk door ze bloot te stellen aan een spelsituatie en zodoende een neuronale reactie kunstmatig te induceren die het gevolg was van de betrokkenheid bij de taak. Daarom maakte deze studie het mogelijk om een ​​causaal verband tussen blootstelling aan gaming-aanwijzingen en de resulterende hersenactivatie te bevrijden. Dit kan worden beschouwd als een empirisch bewijs voor beloningsgevoeligheid bij internetverslaafden in vergelijking met gezonde controles.

Han et al. [40] vergeleken regionale grijze materievolumes bij patiënten met online gamingverslaving en professionele gamers. De auteurs voerden fMRI uit met een 1.5 Tesla Espree-scanner (Siemens, Erlangen) en voerden een voxelgewijze vergelijking uit van het volume van de grijze massa. Alle deelnemers voltooiden het gestructureerde klinische interview voor DSM-IV [80], de Beck Depression Inventory [78], de Barratt Impulsiveness Scale-Korean-versie (BIS-K9) [81,82], en de Internet Addiction Scale (IAS) [67]. Die (i) scoren over 50 (uit 100) op de IAS, (ii) spelen gedurende meer dan vier uur per dag / 30 uur per week, en (iii) verminderd gedrag of angst als gevolg van online gameplay werden geklasseerd als internetgokverslaafden. Het monster bestond uit drie groepen. De eerste groep bestond uit 20-patiënten met online gameverslaving (gemiddelde leeftijd = 20.9, SD = 2.0; gemiddelde ziekteduur = 4.9 jaar, SD = 0.9; gemiddelde speelduur = 9.0, SD = 3.7 h / dag; gemiddeld internetgebruik = 13.1, SD = 2.9 h / dag; gemiddelde IAS-scores = 81.2, SD = 9.8). De tweede groep bestond uit professionele 17-gamers (gemiddelde leeftijd = 20.8 jaar, SD = 1.5; gemiddelde speelduur = 9.4, SD = 1.6 h / dag; gemiddeld internetgebruik = 11.6, SD = 2.1 h / dag; gemiddelde IAScore = 40.8, SD = 15.4). De derde groep omvatte de 18-functies voor gezonde besturing (gemiddelde leeftijd = 12.1, SD = 1.1 jaar; gemiddelde gaming = 1.0, SD = 0.7 h / dag; gemiddeld internetgebruik = 2.8, SD = 1.1 h / dag; gemiddelde IAScore = 41.6, SD = 10.6).

De resultaten toonden aan dat gamingverslaafden hogere impulsiviteit, doorzettingsfouten, verhoogd volume in de linker thalamus grijze stof, en afgenomen grijze stofvolume in ITG, rechter middelste occipitale gyrus (rmOG) en linker inferieure occipitale gyrus (lIOG) ten opzichte van de controlegroep hadden . Professionele gamers hadden een toename van het grijze materievolume in lCG en afgenomen grijze materie in lmOG en rITG ten opzichte van de controlegroep, toegenomen grijze stof in lCG en verminderde thalamusafhankelijkheid van de linker thalamus ten opzichte van het probleem bij online gamers. De belangrijkste verschillen tussen de gokverslaafden en de professionele gamers liggen in de toegenomen grijze stofvolumes van professionele gamers in lCG (belangrijk voor executieve functies, opvallendheid en visueel-ruimtelijke aandacht) en linkerthalamus van gameverslaafden (belangrijk bij versterking en waarschuwing) [40]. Op basis van de niet-experimentele aard van de studie, is het moeilijk om de bewezen ongelijkheden in hersenstructuur tussen groepen te verklaren aan de feitelijke verslavingsstatus. Mogelijk storende variabelen kunnen niet worden uitgesloten die mogelijk hebben bijgedragen aan de gevonden verschillen.

Han et al. [41] testte de effecten van behandeling met bupropion-langdurige afgifte op hersenactiviteit bij internetgamma-verslaafden en gezonde controles. Alle deelnemers voltooiden het gestructureerde klinische interview voor DSM-IV [80], de Beck Depression Inventory [78], de Internet Addiction Scale [61] en het verlangen naar video-gameplay op internet werd beoordeeld met een 7-punt visuele analoge schaal. De deelnemers die meer dan vier uur per dag met internetgamen bezig waren, scoorden meer dan 50 (uit 100) op de IAS en hadden slecht gedrag en / of leed geclassificeerd als internetgamwareverslaafden. De steekproef bestond uit 11 Internet-gamingverslaafden (gemiddelde leeftijd = 21.5, SD = 5.6 jaar; gemiddelde craving-score = 5.5, SD = 1.0; gemiddelde speelduur = 6.5, SD = 2.5 h / dag; gemiddelde IAScore = 71.2, SD = 9.4 ) en 8-functies voor gezonde besturing (gemiddelde leeftijd = 11.8, SD = 2.1 jaar; gemiddelde craving-score = 3.9, SD = 1.1; gemiddeld internetgebruik = 1.9, SD = 0.6 h / dag; gemiddelde IAScore = 27.1, SD = 5.3) . Tijdens blootstelling aan gamewensen hadden gokverslaafden op internet meer hersenactivatie in linker occipitale lobus cuneus, linker dorsolaterale prefrontale cortex en linker parahippocampale gyrus ten opzichte van de controlegroep. Deelnemers met internet-gokverslaving ondergingen zes weken behandeling met bupropion-langdurige afgifte (150 mg / dag voor de eerste week en 300 mg / dag daarna). Hersenactiviteit werd gemeten bij aanvang en na behandeling met behulp van een 1.5 Tesla Espree fMRI-scanner. De auteurs meldden dat de behandeling met bupropion aanhoudende afgifte werkt voor gokverslaafden op het internet op een vergelijkbare manier als het werkt voor patiënten met substantie-afhankelijkheid. Na de behandeling daalde het verlangen naar, de speeltijd en cue-geïnduceerde hersenactiviteit bij internetgamma-verslaafden. Het longitudinale karakter van deze studie maakt een bepaling van oorzaak en gevolg mogelijk, hetgeen de validiteit en betrouwbaarheid van de gepresenteerde bevindingen benadrukt.

 

 

3.2. sMRI-studies

Lin et al. [48] onderzocht de integriteit van witte materie bij adolescenten met internetverslaving. Alle deelnemers hebben een aangepaste versie van de Internet Addiction Test [voltooid72], de Edinburgh handigheidsinventaris [83], het Mini International Neuropsychiatric Interview for Children and Adolescents (MINI-KID) [84], de Time Management Disposition Scale [85], de Barratt Impulsiveness Scale [86], het scherm voor kinderangstgerelateerde emotionele stoornissen (SCARED) [87] en het Family Assessment Device (FAD) [88]. Het monster bestond uit 17-internetverslaafden (14-mannetjes, leeftijdsbereik = 14-24 jaar, IAS-gemiddelde score = 37.0, SD = 10.6) en 16-gezonde controles (14-mannetjes; leeftijdscategorie = 16-24 jaar; IAS gemiddelde score = 64.7 , SD = 12.6). De auteurs voerden een volledige hersenvoxel-wise analyse uit van fractionele anisotropie (FA) door middel van op tracten gebaseerde ruimtelijke statistiek (TBSS), en volume van interesseanalyse werd uitgevoerd met behulp van diffusie tensor imaging (DTI) via een 3.0-Tesla Phillips Achieva medische scanner .

De resultaten gaven aan dat de OFC geassocieerd was met emotionele verwerking en verslavingsgerelateerde verschijnselen (bijv. Hunkering, dwangmatig gedrag, onaangepaste besluitvorming). Abnormale integriteit van witte materie in de cortex van de anterior cingulate was gekoppeld aan verschillende verslavingen en wees op een verminderde cognitieve controle. De auteurs meldden ook verminderde vezelconnectiviteit in het corpus callosum dat vaak wordt aangetroffen bij mensen met substantieafhankelijkheid. Internetverslaafden toonden lagere FA in de hersenen (orbito-frontale witte stof corpus callosum, cingulum, inferieure fronto-occipitale fasciculus, corona-straling, interne en externe capsules) ten opzichte van controles, en er waren negatieve correlaties tussen FA in de linker genu van corpus callosum en emotionele stoornissen, en FA in de linker externe capsule en internetverslaving. Over het algemeen hadden internetverslaafden abnormale witte materie-integriteit in hersengebieden die verband houden met emotionele verwerking, uitvoerende aandacht, besluitvorming en cognitieve controle in vergelijking met de controlegroep. De auteurs vestigden de aandacht op overeenkomsten in hersenstructuren tussen internetverslaafden en verslaafden [48]. Gezien het niet-experimentele en transversale karakter van het onderzoek, kunnen alternatieve verklaringen voor andere hersenveranderingen dan verslaving niet worden uitgesloten.

Zhou et al. [47] onderzocht veranderingen in hersengradig materiedichtheid (GMD) bij adolescenten met internetverslaving met behulp van op voxel gebaseerde morfometrie (VBM) -analyse op T1-gewogen structurele magnetische resonantiebeelden met hoge resolutie. Hun steekproef bestond uit 18-adolescenten met internetverslaving (16-mannetjes, gemiddelde leeftijd = 17.2 jaar, SD = 2.6) en 15-deelnemers met gezonde controle zonder geschiedenis van psychiatrische aandoeningen (13-mannetjes, gemiddelde leeftijd = 17.8 jaar, SD = 2.6). Alle deelnemers hebben de aangepaste internetverslavingstest voltooid [72]. De auteurs gebruikten hoge resolutie T1-gewogen MRI's uitgevoerd op een 3T MR-scanner (3T Achieva Philips), gescande MPRAGE-pulssequenties voor grijze en witte stofcontrasten, en VBM-analyse werd gebruikt om GMD tussen groepen te vergelijken. De resultaten toonden aan dat internetverslaafden lagere GMD hadden in de lACC (noodzakelijk voor motorische controle, cognitie, motivatie), lPCC (zelfreferentie), linker insula (specifiek gerelateerd aan hunkering en motivatie), en de linkse linguale gyrus (dwz gebieden die zijn gekoppeld aan emotionele gedragsregulering en zijn dus gekoppeld aan emotionele problemen van internetverslaafden). De auteurs stellen dat hun onderzoek neurobiologisch bewijs leverde voor structurele hersenveranderingen bij adolescenten met internetverslaving en dat hun bevindingen gevolgen hebben voor de ontwikkeling van verslavingspsychopathologie. Ondanks de verschillen tussen de groepen, kunnen de bevindingen niet uitsluitend worden toegeschreven aan de verslavingsstatus van een van de groepen. Mogelijk verstorende variabelen kunnen van invloed zijn geweest op hersenveranderingen. Bovendien kan de richting van de relatie in dit geval niet met zekerheid worden verklaard.

 

 

3.3. EEG-studies

Dong et al. [53] onderzocht neurologische responsrespons bij internetverslaafden. De opnamen van event-related brain potentials (ERP's) via EEG werden onderzocht bij 12 mannelijke internetverslaafden (gemiddelde leeftijd = 20.5 jaar, SD = 4.1) en vergeleken met 12 gezonde controle universiteitsstudenten (gemiddelde leeftijd = 20.2, SD = 4.5) terwijl een go / NoGo-taak ondergaan. De deelnemers hebben psychologische tests voltooid (bijv. Symptom Checklist-90 en 16 Persoonlijke factoren schaal [89]) en de Internet Addiction Test [65]. De resultaten toonden aan dat internetverslaafden lagere NoGo-N2-amplituden hadden (die respons-inhibitie-conflict-monitoring vertegenwoordigden), hogere NoGo-P3-amplituden (remmende processen-responsevaluatie) en langere NoGo-P3-pieklatentie in vergelijking met controles. De auteurs concludeerden dat, in vergelijking met de controlegroep, internetverslaafden (i) een lagere activering hadden in de conflictdetectiefase, (ii) meer cognitieve middelen gebruikten om de latere fase van de remmingstaak te voltooien, (iii) minder efficiënt waren in informatieverwerking, en (iv) had een lagere impulscontrole.

Dong et al. [52] vergeleken internetverslaafden en gezonde controles op event-related potentials (ERP) via EEG tijdens het uitvoeren van een Stroop-taak met kleurwoorden. Mannelijke deelnemers (n = 17; gemiddelde leeftijd = 21.1 jaar, SD = 3.1) en 17 mannelijke gezonde universiteitsstudenten (gemiddelde leeftijd = 20.8 jaar, SD = 3.5) voltooide psychologische tests (ie de Symptom Checklist-90 en de 16 persoonlijke factoren schaal [89]) en de Internet Addiction Test [64]. Deze versie van de IAT bevatte acht items (preoccupatie, tolerantie, onsuccesvolle onthouding, terugtrekking, controleverlies, interesses, misleiding, escapisme-motivatie) en de items werden dichotomously gescoord. De deelnemers die vier of meer items hebben goedgekeurd, werden geclassificeerd als internetverslaafden. De resultaten toonden aan dat internetverslaafden een langere reactietijd hadden en meer responsfouten in incongruente omstandigheden vergeleken met controles. De auteurs rapporteerden ook verminderde mediale frontale negativiteit (MFN) afwijking in incongruente omstandigheden dan controles. Hun bevindingen suggereerden dat internetverslaafden een verminderd executive control vermogen hebben in vergelijking met controles.

Ge et al. [55] onderzocht de associatie tussen de P300-component en de internetverslavingsstoornis onder 86-deelnemers. Hiervan waren 38 internetverslavingspatiënten (21-mannetjes, gemiddelde leeftijd = 32.5, SD = 3.2 jaar) en 48 waren gezonde stuurexamens (25-mannetjes, gemiddelde leeftijd = 31.3, SD = 10.5 jaar). In een EEG-onderzoek werd P300 ERP gemeten met behulp van een standaard auditieve oddball-taak met behulp van het Amerikaanse Nicolet BRAVO-instrument. Alle deelnemers voltooiden het gestructureerde klinische diagnostische interview voor psychische stoornissen [80] en de internetverslavingstest [64]. Degenen die vijf of meer (van de acht items) hebben onderschreven, werden geclassificeerd als internetverslaafden. Uit het onderzoek bleek dat internetverslaafden langere P300-latenties hadden ten opzichte van de controlegroep, en dat internetverslaafden vergelijkbare profielen hadden in vergelijking met andere verslavende verslaafden (bijv. Alcohol, opioïde, cocaïne) in vergelijkbare onderzoeken. De resultaten gaven echter niet aan dat internetverslaafden een tekort hadden in de perceptiesnelheid en de verwerking van auditieve stimuli. Dit lijkt erop te wijzen dat internetverslaving geen effect heeft op deze specifieke hersenfuncties, eerder dan schadelijk te zijn voor de perceptiesnelheid en de verwerking van auditieve stimuli. De auteurs meldden ook dat de cognitieve stoornissen geassocieerd met internetverslaving kunnen worden verbeterd via cognitieve gedragstherapie en dat degenen die drie maanden hebben deelgenomen aan cognitieve gedragstherapie hun P300 latencies hebben verlaagd. Het uiteindelijke longitudinale resultaat is bijzonder inzichtelijk omdat het de ontwikkeling in de tijd heeft beoordeeld die kan worden toegeschreven aan de gunstige effecten van therapie.

Little et al. [56] onderzocht de foutverwerking en reactie-inhibitie bij excessieve gamers. Alle deelnemers voltooiden de Videogame Addiction Test (BTW) [73], de Nederlandse versie van de Eysenck Impulsiveness Questionnaire [90,91], en de Quantity-Frequency-Variability Index voor alcoholgebruik [92]. Het voorbeeld bestond uit 52-studenten gegroepeerd in twee groepen 25-buitensporige gamers (23-mannetjes, scoren meer dan 2.5 op btw, gemiddelde leeftijd = 20.5, SD = 3.0 jaar; gemiddelde btw-score = 3.1, SD = 0.4; gemiddelde gaming = 4.7 ha dag , SD = 2.3) en 27-besturingselementen (10-mannetjes, gemiddelde leeftijd = 21.4, SD = 2.6; gemiddelde Vat-score = 1.1, SD = 0.2; gemiddelde gaming = 0.5 ha dag, SD = 1.2). De auteurs gebruikten een Go / NoGo-paradigma met behulp van EEG- en ERP-opnames. Hun bevindingen wezen op overeenkomsten met afhankelijkheid van de stof en stoornissen in de impulsbeheersing met betrekking tot slechte inhibitie en hoge impulsiviteit bij overmatige gamers ten opzichte van de controlegroep. Ze rapporteerden ook dat buitensporige gamers in vergelijking met correcte proeven minder primaire ERN-amplituden hadden verminderd en dat dit leidde tot een slechte verwerking van fouten. Excessieve gamers toonden ook minder remming van zowel zelfrapportage als gedragsmatige maatregelen. De kracht van deze studie omvat zowel het quasi-experimentele karakter ervan als de verificatie van zelfrapportages met gedragsgegevens. Daarom zijn de validiteit en betrouwbaarheid van de bevindingen toegenomen.

 

 

3.4. SPECT-studies

Hou et al. [51] onderzocht de niveaus van dopaminetransport van beloningscircuits bij internetverslaafden in vergelijking met een controlegroep. De internetverslaafden bestonden uit vijf mannen (gemiddelde leeftijd = 20.4, SD = 2.3), van wie het gemiddelde dagelijkse internetgebruik 10.2 h (SD = 1.5) was en die meer dan zes jaar aan internetverslaving leed. De op leeftijd afgestemde controlegroep bestond uit negen mannen (gemiddelde leeftijd = 20.4, SD = 1.1 jaren), waarvan het gemiddelde dagelijkse gebruik 3.8 h was (SD = 0.8 h). De auteurs voerden 99mTc-TRODAT-1 single photon emission computed tomography (SPECT) hersenscans uit met behulp van Siemens Diacam / e.cam / icon dubbele detector SPECT. Zij rapporteerden dat verminderde dopaminetransporters verslaving aangaven en dat er vergelijkbare neurobiologische afwijkingen waren met andere gedragsverslavingen. Ze rapporteerden ook dat de niveaus van striatale dopaminetransport (DAT) afnamen onder internetverslaafden (noodzakelijk voor de regulatie van de striatale dopaminegehalten) en dat de volume-, gewichts- en opnameverhouding van het corpus striatum ten opzichte van de controles verminderd was. Er werd gemeld dat dopamine-niveaus vergelijkbaar waren met mensen met verslavende middelen en dat internetverslaving "ernstige schade aan de hersenen kan veroorzaken" ([51], p. 1). Deze conclusie kan niet worden beschouwd als volledig accuraat omdat de directionaliteit van het gerapporteerde effect niet kan worden vastgesteld met de gebruikte methode.

 

 

3.5. PET-studies

Koepp et al. [50] waren het eerste onderzoeksteam dat bewijs leverde voor de afgifte van striatale dopamine tijdens het spelen van videogames (dwz een spel dat door een tank navigeert voor geldelijke stimulans). In hun onderzoek ondergingen acht mannelijke videospelers (leeftijdsbereik = 36-46 jaren) positron emissie tomografie (PET) tijdens het spelen van videogames en in rusttoestand. De PET-scans maakten gebruik van een 953B-Siemens / CTIPET-camera en een regio-van-belang (ROI) -analyse werd uitgevoerd. Extracellulaire dopaminegehalten werden gemeten via verschillen in [11C] RAC-bindend potentieel voor dopamine D2 receptoren in ventrale en dorsale striata. De resultaten toonden aan dat ventrale en dorsale striata geassocieerd waren met doelgericht gedrag. De auteurs meldden ook dat de verandering van het bindingspotentieel tijdens het spelen van videogames vergelijkbaar was met die na amfetamine- of methylfenidaat-injecties. In het licht hiervan is de vroegste studie opgenomen in deze review [50] was al in staat om veranderingen in neurochemische activiteit te markeren als een gevolg van gamen ten opzichte van een rustcontrole. Deze bevinding is van enorm belang omdat het duidelijk aangeeft dat de gokactiviteit in feite kan worden vergeleken met het gebruik van psychoactieve stoffen vanuit een biochemisch niveau.

Kim et al. [49] getest of internetverslaving verband hield met verminderde beschikbaarheid van dopaminerge receptor in het striatum. Alle deelnemers voltooiden het gestructureerde klinische interview voor DSM-IV [80], de Beck Depression Inventory [93], de Koreaanse Wechsler Adult Intelligence Scale [94], de Internet Addiction Test [69] en de Diagnostische Criteria voor Diagnostische Diagnostiek van Internet (IADDC;68]). Internetverslaving werd gedefinieerd als die deelnemers die meer dan 50 (uit 100) scoorden op de IAT, en onderschreven drie of meer van de zeven criteria op de IADDC.

Hun steekproef bestond uit vijf mannelijke internetverslaafden (gemiddelde leeftijd = 22.6, SD = 1.2 jaar; IAT gemiddelde score = 68.2, SD = 3.7; gemiddelde dagelijkse internettijd = 7.8, SD = 1.5) en zeven mannelijke besturingselementen (gemiddelde leeftijd = 23.1, SD = 0.7 jaar; IAT gemiddelde score = 32.9, SD = 5.3; gemiddelde dagelijkse internettijd = 2.1, SD = 0.5). De auteurs voerden een PET-onderzoek uit en gebruikten een radioactief gelabeld ligand [11C] raclopride- en positronemissietomografie via de ECAT EXACT-scanner om dopamine D te testen2 receptorbindingspotentieel. Ze voerden ook fMRI uit met behulp van een 1.5T MRI-scanner met General Electric Signa-versie. De methode voor het beoordelen van D2 beschikbaarheid van de receptor onderzocht de interessegebieden (ROI) -analyse in ventraal striatum, dorsale caudaat, dorsaal putamen. De auteurs meldden dat internetverslaving gerelateerd was aan neurobiologische afwijkingen in het dopaminerge systeem zoals gevonden in verslavingen. Er werd ook gemeld dat internetverslaafden dopamine D hadden verminderd2 de beschikbaarheid van de receptor in het striatum (dwz bilaterale dorsale caudate, rechter putamen) ten opzichte van de controles, en dat er een negatieve correlatie was tussen de beschikbaarheid van dopamine-receptor en ernst van de internetverslaving [49]. Uit deze studie is het echter onduidelijk in welke mate internetverslaving de verschillen in neurochemie ten opzichte van andere verstorende variabelen kan hebben veroorzaakt en, evenzo, of het de verschillende neurochemie is die mogelijk tot de pathogenese heeft geleid.

 

 

4. Discussie

De resultaten van de fMRI-onderzoeken wijzen erop dat hersengebieden geassocieerd met beloning, verslaving, verlangen en emotie in toenemende mate worden geactiveerd tijdens het spelen en presenteren van spelaanwijzingen, in het bijzonder voor verslaafde internetgebruikers en gamers, waaronder de NAc, AMG, AC, DLPFC, IC, rCN, rOFC, insula, PMC, precuneus [42,43]. Gaming-aanwijzingen verschenen als sterke voorspellers van hunkering bij mannelijke online gokverslaafden [44]. Bovendien werd aangetoond dat geassocieerde symptomen, zoals hunkering, door gaming cue geïnduceerde hersenactiviteit en cognitieve stoornissen kunnen worden verminderd na psychofarmacologische of cognitieve gedragstherapie [41,55].

Daarnaast zijn structurele veranderingen aangetoond in internetverslaafden met betrekking tot controles, waaronder het cerebellum, hersenstam, rCG, blPHipp, rechtse frontale kwab, lSFG, rITG, lSTG en mTG. In het bijzonder bleken deze gebieden te zijn vergroot en gekalibreerd, hetgeen aangeeft dat in internetverslaafden neuroadaptatie optreedt die een verscheidenheid aan hersengebieden synchroniseert. Deze omvatten, maar zijn niet beperkt tot, het wijdverspreide mesocorticolimbische systeem dat betrokken is bij beloning en verslaving. Bovendien lijken de hersenen van internetverslaafden sensomotorische en perceptuele informatie beter te kunnen integreren [45]. Dit kan worden verklaard door een veelvuldig contact met internettoepassingen zoals games, die een sterkere verbinding tussen hersengebieden vereisen, zodat geleerde gedragingen en reacties op verslavingrelevante aanwijzingen automatisch optreden.

Bovendien, vergeleken met controles, bleken internetverslaafden een afgenomen volume grijze stof te hebben in de blDLPFC, SMA, OFC, cerebellum, ACC, lPCC, verhoogde FA lPLIC en verminderde FA in witte stof in de PHG [46]. De lACC is noodzakelijk voor motorische controle, cognitie en motivatie, en de verminderde activering ervan is gekoppeld aan cocaïneverslaving [95]. De OFC is betrokken bij het verwerken van emoties en het speelt een rol in hunkeren naar, slecht aangepaste besluitvormingsprocessen, evenals de betrokkenheid bij dwangmatig gedrag, die elk een integraal onderdeel vormen van verslaving [96]. Bovendien correleerde de lengte van internetverslaving met veranderingen in DLPFC, rACC, SMA en PLIC, wat getuigt van de toename van hersenatrofie-ernst in de loop van de tijd [46]. De DLPFC, rACC, ACC en PHG zijn gekoppeld aan zelfcontrole [22,25,44], terwijl de SMA de cognitieve controle bemiddelt [97]. Atrofie in deze regio's kan het verlies van controle over een verslavingservaringen met betrekking tot zijn drug of activiteit van keuze verklaren. De PCC daarentegen is belangrijk bij het overbrengen van emotionele processen en geheugen [98], en een afname in de dichtheid van grijze materie kan een aanwijzing zijn voor afwijkingen die aan deze functies zijn gekoppeld.

De toename van de interne capsule is gekoppeld aan de motorhandfunctie en motorbeeld [99,100], en kan mogelijk worden verklaard door de frequente betrokkenheid bij computerspellen, die de oog-handcoördinatie vereist en aanzienlijk verbetert [101]. Bovendien werden verminderde vezeldichtheid en myelinisatie van de witte stof, gemeten met FA, gevonden in het voorste lid van de interne capsule, externe capsule, corona-straling, inferieure fronto-occipitale fasciculus en precentrale gyrus in internetverslaafden in vergelijking met gezonde controles [48]. Soortgelijke afwijkingen in de witte stof zijn gerapporteerd in andere verslavingen [102,103]. Evenzo bleek de vezelconnectiviteit in het corpus callosum te zijn afgenomen in internetverslaafden in vergelijking met gezonde controles, wat erop wijst dat internetverslaving vergelijkbare degeneratieve gevolgen kan hebben met betrekking tot verbindingen tussen de hemisferen. Deze bevindingen komen overeen met die gerapporteerd in verslavingsverslavingen [104].

Bovendien bleken de geslachtsverschillen bij de activering zodanig te zijn dat voor mannen de activering en connectiviteit van hersengebieden geassocieerd met het mesocorticolimbische beloningssysteem sterker waren ten opzichte van vrouwen. Dit verklaart mogelijk de aanzienlijk hogere kwetsbaarheid voor mannen om een ​​verslaving aan gamen en internet te ontwikkelen die is gemeld in beoordelingen van de empirische literatuur (bijv.7,105]).

Naast de MRI-bevindingen bieden de EEG-onderzoeken die internet- en gameverslaving tot nu toe beoordelen een aantal belangrijke bevindingen die kunnen helpen bij het begrijpen van gedrags- en functionele correlaten van deze opkomende psychopathologie. Daarnaast maakt het experimentele karakter van alle opgenomen EEG-onderzoeken het mogelijk om een ​​causaal verband tussen de beoordeelde variabelen te bepalen. Er is aangetoond dat internetverslaafden in vergelijking met besturingselementen afgenomen P300-amplituden en een verhoogde P300-latentie hadden. Doorgaans weerspiegelt deze amplitude aandachtstoewijzing. De verschillen in amplitude tussen internetverslaafden en controles geven aan dat internetverslaafden een verminderd aandachtsvermogen hebben of niet in staat zijn om de aandacht adequaat te verdelen [55,57]. Kleine P300-amplituden zijn in een meta-analyse geassocieerd met genetische kwetsbaarheid voor alcoholisme [106]. Verminderde P300-latentie bleek bovendien zware sociale drinkers te onderscheiden van lage sociale drinkers [107]. Dienovereenkomstig lijkt er een algemene verandering te zijn in neuronale spanningsfluctuaties bij personen die verslaafd zijn aan substanties en de betrokkenheid bij internetgebruik ten opzichte van mensen die niet verslaafd zijn. Dienovereenkomstig lijkt internetverslaving een effect te hebben op neuro-elektrisch functioneren dat vergelijkbaar is met verslavingen. Over het algemeen bleken de hersenen van internetverslaafden minder efficiënt te zijn met betrekking tot informatieverwerking en responsremming ten opzichte van de hersenen van gezonde controledeelnemers [54,56]. Dit geeft aan dat internetverslaving wordt geassocieerd met lage impulscontrole en het gebruik van een verhoogde hoeveelheid cognitieve bronnen om specifieke taken uit te voeren [53]. Bovendien lijken internetverslaafden een verminderd managementvermogen te hebben ten opzichte van controles [56,53]. Deze resultaten zijn in overeenstemming met verminderde executieve controle capaciteit gevonden in cocaïne verslaafden, implicerend verminderde activiteit in pre- en midfrontale hersenregio's die mogelijk zouden maken voor impulsgestuurde acties [108].

Vanuit biochemisch oogpunt leveren de resultaten van PET-onderzoeken bewijs voor striatale dopamine-afgifte tijdens gamen [50]. Frequent gamen en internetgebruik bleken de dopaminegehalten te verlagen (door verminderde beschikbaarheid van dopaminetransporters) en leiden tot neurobiologische disfuncties in het dopaminerge systeem bij internetverslaafden [49,51]. De verminderde beschikbaarheid was gekoppeld aan de ernst van internetverslaving [49]. Gereduceerde dopaminespiegels zijn keer op keer gerapporteerd in verslavingen [26,109,110]. Verder zijn er structurele afwijkingen van het corpus striatum gerapporteerd [51]. Schade aan het corpus striatum is in verband gebracht met heroïneverslaving [111].

De studies in dit literatuuroverzicht lijken overtuigend bewijs te leveren voor de overeenkomsten tussen verschillende soorten verslavingen, met name verslavingen en verslaving, op verschillende niveaus. Op moleculair niveau is aangetoond dat internetverslaving wordt gekenmerkt door een algemeen beloningsgebrek dat wordt gekenmerkt door verminderde dopaminerge activiteit. De richting van deze relatie moet nog worden onderzocht. De meeste studies konden niet uitsluiten dat een verslaving ontstaat als gevolg van een gebrekkig beloningssysteem in plaats van andersom. De mogelijkheid dat tekorten in het beloningssysteem bepaalde personen vatbaar maken voor het ontwikkelen van een medicijn of een gedragsverslaving zoals internetverslaving, kan een persoon een groter risico op psychopathologie opleveren. In internetverslaafden kan negatieve affectiviteit worden beschouwd als de basisstaat, waarbij de verslaafde zich bezighoudt met het gebruik van internet en gamen om zijn gemoedstoestand te wijzigen. Dit wordt veroorzaakt door de activering van het antireward-systeem. Vanwege het overmatig gebruik van internet en online gamen lijken tegenstanderprocessen in gang te worden gezet die de verslaafde snel gewend maken aan de betrokkenheid bij internet, wat leidt tot tolerantie en, indien het gebruik wordt gestaakt, intrekking [27]. Dienovereenkomstig kan verminderde neuronale dopamine, zoals aangetoond in internetverslaving, worden gekoppeld aan vaak gemelde comorbiditeiten met affectieve stoornissen, zoals depressie [112], bipolaire stoornis [113] en borderline persoonlijkheidsstoornis [10].

Op het niveau van neurale circuits vindt neuroadaptatie plaats als gevolg van toegenomen hersenactiviteit in hersengebieden die geassocieerd zijn met verslaving en structurele veranderingen als gevolg van internet- en gameverslaving. De aangehaalde onderzoeken verschaffen een duidelijk beeld van pathogenese van internet- en gameverslaving en benadrukken hoe maladaptieve gedragspatronen die kenmerkend zijn voor verslaving worden gehandhaafd. Het brein past zich aan bij veelvuldig gebruik van medicijnen of bij betrokkenheid bij verslavend gedrag, waardoor het ongevoelig wordt voor natuurlijke versterkers. Belangrijk is dat het functioneren en de structuur van de OFC en cingulate gyrus worden gewijzigd, wat leidt tot verhoogde aandacht voor drugs of gedrag en verlies van controle over gedrag. Leermechanismen en verhoogde motivatie voor consumptie / betrokkenheid resulteren in dwangmatig gedrag [114].

Op gedragsniveau lijken internet- en gameverslaafden beperkt te zijn met betrekking tot hun impulsbeheersing, gedragsinhibitie, controle van het uitvoerend functioneren, aandachtsvermogens en algemeen cognitief functioneren. Op hun beurt worden bepaalde vaardigheden ontwikkeld en verbeterd als gevolg van frequente betrokkenheid bij de technologie, zoals de integratie van perceptuele informatie in de hersenen via de zintuigen en hand-oogcoördinatie. Het lijkt erop dat de overmatige betrokkenheid bij de technologie een aantal voordelen oplevert voor spelers en internetgebruikers, maar ten koste van fundamentele cognitieve functies.

Alles bij elkaar genomen, onderbouwt het onderzoek in dit overzicht een syndroommodel van verslavingen, omdat er neurobiologische overeenkomsten lijken te zijn in verschillende verslavingen [115]. Volgens dit model verhogen neurobiologie en psychosociale context het risico om verslaafd te raken. De blootstelling aan het verslavende medicijn of gedrag en specifieke negatieve gebeurtenissen en / of het voortgezette gebruik van de stof en betrokkenheid bij het gedrag leidt tot gedragswijziging. Het gevolg is de ontwikkeling van volwaardige verslavingen, die verschillend zijn qua expressie (bijvoorbeeld cocaïne, internet en gamen), maar vergelijkbaar in symptomatologie [115], dat wil zeggen stemmingsverandering, opvallendheid, tolerantie, terugtrekking, conflict en terugval [6].

Niettegenstaande de inzichtelijke resultaten die zijn gerapporteerd, moet een aantal beperkingen worden aangepakt. Ten eerste lijken er methodologische problemen te zijn die de sterkte van de gerapporteerde empirische bevindingen kunnen verminderen. De gerapporteerde veranderingen in de hersenen die verband houden met internet en online gamingverslaving die in dit overzicht worden beschreven, kunnen op twee verschillende manieren worden verklaard. Aan de ene kant zou je kunnen beweren dat internetverslaving tot hersenveranderingen leidt ten opzichte van controles. Aan de andere kant kunnen mensen met ongewone hersenstructuren (zoals die in het huidige onderzoek zijn waargenomen) in het bijzonder gepredisponeerd zijn om verslavend gedrag te ontwikkelen. Alleen experimentele studies zullen oorzaak en gevolg relaties bepalen. Gezien de gevoelige aard van dit onderzoek dat in wezen mogelijke psychopathologie beoordeelt, zullen ethische overwegingen de mogelijkheden van experimenteel onderzoek in het veld beperken. Om dit probleem te verhelpen, moeten toekomstige onderzoekers de hersenactiviteit en hersenveranderingen tijdens het leven van een persoon in de lengterichting van een persoon meerdere keren beoordelen. Dit zou het mogelijk maken om onschatbare informatie met betrekking tot de relaties van pathogenese en gerelateerde hersenveranderingen op een meer gedetailleerde en, belangrijk, causale manier, te ontsluiten.

Ten tweede omvatte dit onderzoek neuroimaging-onderzoeken van zowel internetverslaafden als online gokverslaafden. Op basis van het verzamelde bewijsmateriaal lijkt het moeilijk om aftrekposten te maken met betrekking tot de specifieke activiteiten van verslaafden die zich online bezighouden, andere dan sommige auteurs die zich specifiek bezighouden met online gamingverslaving. Anderen daarentegen gebruikten de categorieën internetverslaving en internetgamegrisico bijna uitwisselbaar, wat geen conclusies mogelijk maakt met betrekking tot verschillen en overeenkomsten tussen beide. In het licht hiervan worden onderzoekers geadviseerd om duidelijk de feitelijke gedragingen van online te beoordelen en, indien van toepassing, het begrip gaming uit te breiden tot andere potentieel problematische online gedragingen. Uiteindelijk raken mensen niet per se verslaafd aan het internet, maar het zijn eerder de activiteiten die ze ondernemen die potentieel problematisch kunnen zijn en kunnen leiden tot verslavend online gedrag.

 

 

 

   

5. conclusies

Deze review was gericht op het identificeren van alle empirische studies tot nu toe die neuroimaging-technieken hebben gebruikt om de neuronale correlaten van internet- en gameverslaving te onderscheiden. Er zijn relatief weinig onderzoeken (n = 19) en daarom is het van cruciaal belang om aanvullende onderzoeken uit te voeren om de bevindingen van de reeds uitgevoerde onderzoeken na te bootsen. De studies tot nu toe hebben zowel structurele als functionele paradigma's gebruikt. Het gebruik van elk van deze paradigma's maakt het mogelijk om informatie te ontsluiten die cruciaal is voor het vaststellen van veranderde neuronale activiteit en morfologie zoals geprecipiteerd door internet- en gameverslaving. Over het algemeen geven de onderzoeken aan dat internet- en gameverslaving verband houdt met zowel veranderingen in functie als structuur van de hersenen. Daarom verhoogt deze gedragsverslaving niet alleen de activiteit in hersenregio's die vaak worden geassocieerd met verslavende verslavingen, maar het lijkt ook te leiden tot neuroadaptatie op een zodanige manier dat de hersenen zelf veranderen als gevolg van overmatig contact met internet en gaming .

In termen van de methode bieden neuroimaging-onderzoeken een voordeel ten opzichte van traditioneel onderzoek en gedragsonderzoek, omdat het met behulp van deze technieken mogelijk is om bepaalde hersengebieden te onderscheiden die betrokken zijn bij de ontwikkeling en het onderhoud van verslaving. Metingen van verhoogde glutamaterge en elektrische activiteit geven inzicht in het functioneren van de hersenen, terwijl metingen van hersenmorfometrie en waterdiffusie een aanwijzing zijn voor de hersenstructuur. Het is aangetoond dat elk van deze belangrijke wijzigingen ondergaat als gevolg van internet- en gameverslaving.

Samenvattend, het begrijpen van de neuronale correlaten geassocieerd met de ontwikkeling van verslavend gedrag gerelateerd aan het gebruik van internet en het spelen van online games zal toekomstig onderzoek bevorderen en zal de weg banen voor de ontwikkeling van verslavingsbehandelingsbenaderingen. In termen van klinische praktijk is het vergroten van onze kennis over de pathogenese en het onderhoud van internet- en gameverslaving essentieel voor de ontwikkeling van specifieke en effectieve behandelingen. Deze omvatten psychofarmacologische benaderingen die specifiek gericht zijn op internet- en gameverslaving op het niveau van biochemie en neurocircuits, evenals psychologische strategieën die gericht zijn op het aanpassen van aangeleerde onaangepaste cognitieve en gedragspatronen.

 

 

 

   

Belangenconflict

De auteurs verklaren geen belangenconflict.

 

 

 

   

Referenties

  1. Young, K. Internetverslaving gedurende het decennium: een persoonlijke terugblik. Wereldpsychiatrie 2010, 9, 91. [Google Scholar]
  2. Tao, R .; Huang, XQ; Wang, JN; Zhang, HM; Zhang, Y .; Li, MC Voorgestelde diagnostische criteria voor internetverslaving. verslaving 2010, 105, 556-564. [Google Scholar]
  3. Shaw, M .; Zwarte, DW-internetverslaving: definitie, beoordeling, epidemiologie en klinisch management. CNS Drugs 2008, 22, 353-365. [Google Scholar] [CrossRef]
  4. Müller, KW; Wölfling, K. Computerspel en internetverslaving: aspecten van diagnostiek, fenomenologie, pathogenese en therapeutische interventie. Suchttherapie 2011, 12, 57-63. [Google Scholar] [CrossRef]
  5. Beutel, ME; Hoch, C .; Woelfing, K .; Mueller, KW Klinische kenmerken van computerspelletjes en internetverslaving bij personen die in een polikliniek behandeling zoeken voor verslaving aan computergames. Z. Psychosom. Med. Psychother. 2011, 57, 77-90. [Google Scholar]
  6. Griffiths, MD Een "componenten" -model van verslaving binnen een biopsychosociaal kader. J. Subst. Gebruik 2005, 10, 191-197. [Google Scholar] [CrossRef]
  7. Kuss, DJ; Griffiths, MD Internet gaming-verslaving: een systematische review van empirisch onderzoek. Int. J. Ment. Gezondheid Addict. 2012, 10, 278-296. [Google Scholar] [CrossRef]
  8. American Psychiatric Association DSM-5 Development. Internetgebruiksstoornis. Beschikbaar online: http://www.dsm5.org/ProposedRevision/Pages/proposedrevision.aspx?rid=573# (toegankelijk via 31 juli 2012).
  9. Adalier, A. De relatie tussen internetverslaving en psychische symptomen. Int. J. Glob. Educ. 2012, 1, 42-49. [Google Scholar]
  10. Bernardi, S .; Pallanti, S. Internetverslaving: een beschrijvend klinisch onderzoek gericht op comorbiditeit en dissociatieve symptomen. Compr. Psychiatrie 2009, 50, 510-516. [Google Scholar] [CrossRef]
  11. Xiuqin, H .; Huimin, Z .; Mengchen, L .; Jinan, W .; Ying, Z .; Ran, T. Geestelijke gezondheid, persoonlijkheid en ouderlijke opvoedingsstijlen van adolescenten met een internetverslavingsstoornis. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 2010, 13, 401-406. [Google Scholar] [CrossRef]
  12. Johansson, A .; Gotestam, KG Internetverslaving: kenmerken van een vragenlijst en prevalentie in de Noorse jeugd (12-18 jaar). Scand. J. Psychol. 2004, 45, 223-229. [Google Scholar] [CrossRef]
  13. Lin, M.-P .; Ko, H.-C .; Wu, JY-W. Prevalentie en psychosociale risicofactoren geassocieerd met internetverslaving in een landelijk representatief staal van studenten in Taiwan. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 2011, 14, 741-746. [Google Scholar]
  14. Fu, KW; Chan, WSC; Wong, PWC; Yip, PSF-internetverslaving: prevalentie, discriminante validiteit en correlaten tussen adolescenten in Hong Kong. Br. J. Psychiatry 2010, 196, 486-492. [Google Scholar] [CrossRef]
  15. Descartes, R. Treatise of Man; Prometheus Books: New York, NY, VS, 2003. [Google Scholar]
  16. Repovš, G. Cognitieve neurowetenschappen en het "lichaam-geest-probleem". Horiz. Psychol. 2004, 13, 9-16. [Google Scholar]
  17. Volkow, ND; Fowler, JS; Wang, GJ The addicted human brain: Insights from imaging studies. J. Clin. Investeren. 2003, 111, 1444-1451. [Google Scholar]
  18. Pavlov, IP geconditioneerde reflexen: een onderzoek naar de fysiologische activiteit van de hersenschors; Dover: Mineola, NY, VS, 2003. [Google Scholar]
  19. Skinner, BF Science and Human Behavior; Macmillan: New York, NY, VS, 1953. [Google Scholar]
  20. Everitt, BJ; Robbins, TW Neurale versterkingssysteem voor drugsverslaving: van acties tot gewoonten tot dwang. Nat. Neurosci. 2005, 8, 1481-1489. [Google Scholar] [CrossRef]
  21. Kalivas, PW; Volkow, ND De neurale basis van verslaving: een pathologie van motivatie en keuze. Am. J. Psychiatry 2005, 162, 1403-1413. [Google Scholar] [CrossRef]
  22. Goldstein, RZ; Volkow, ND Drugsverslaving en de onderliggende neurobiologische basis: Neuroimaging-bewijs voor de betrokkenheid van de frontale cortex. Am. J. Psychiatry 2002, 159, 1642-1652. [Google Scholar] [CrossRef]
  23. Craven, R. Gericht op neurale correlaten van verslaving. Nat. Rev Neurosci. 2006, 7. [Google Scholar]
  24. Brebner, K .; Wong, TP; Liu, L .; Liu, Y .; Campsall, P .; Gray, S .; Phelps, L .; Phillips, AG; Wang, YT Nucleus accumbens Langdurige Depressie en de uitdrukking van gedragssensibilisatie. Wetenschap 2005, 310, 1340-1343. [Google Scholar]
  25. Wilson, SJ; Sayette, MA; Fiez, JA Prefrontale reacties op drug cues: een neurocognitieve analyse. Nat. Neurosci. 2004, 7, 211-214. [Google Scholar]
  26. Di Chiara, G. Nucleus accumbens shell and core dopamine: Differentiële rol in gedrag en verslaving. Behav. Brain Res. 2002, 137, 75-114. [Google Scholar] [CrossRef]
  27. Koob, GF; Le Moal, M. Addiction and the brain antireward system. Ann. Rev. Psychol. 2008, 59, 29-53. [Google Scholar]
  28. Prochaska, JO; DiClemente, CC; Norcross, JC Op zoek naar hoe mensen veranderen. Toepassingen voor verslavend gedrag. Am. Psychol. 1992, 47, 1102-1114. [Google Scholar]
  29. Potenza, MN Zouden verslavende aandoeningen niet aan substantie gerelateerde aandoeningen moeten zijn? verslaving 2006, 101, 142-151. [Google Scholar] [CrossRef]
  30. Grant, JE; Brewer, JA; Potenza, MN De neurobiologie van substantie- en gedragsverslavingen. CNS Spectr. 2006, 11, 924-930. [Google Scholar]
  31. Niedermeyer, E .; da Silva, FL Elektro-encefalografie: basisprincipes, klinische toepassingen en aanverwante gebieden; Lippincot Williams & Wilkins: Philadelphia, PA, VS, 2004. [Google Scholar]
  32. Geluk, sj; Kappenman, ES The Oxford Handbook of Event-Related Potential Components; Oxford University Press: New York, NY, VS, 2011. [Google Scholar]
  33. Bailey, DL; Townsend, DW; Valk, PE; Maisey, MN Positron Emission Tomography: Basic Sciences; Springer: Secaucus, NJ, VS, 2005. [Google Scholar]
  34. Meikle, SR; Beekman, FJ; Rose, SE Aanvullende moleculaire beeldvormingstechnologieën: SPECT, PET en MRI met hoge resolutie. Drug Discov. Vandaag Technol. 2006, 3, 187-194. [Google Scholar] [CrossRef]
  35. Huettel, SA; Nummer, AW; McCarthy, G. Functional Magnetic Resonance Imaging, 2nd ed .; Sinauer: Sunderland, MA, VS, 2008. [Google Scholar]
  36. Symms, M .; Jäger, HR; Schmierer, K .; Yousry, TA Een overzicht van structurele magnetische resonantie neuroimaging. J. Neurol. Neurosurg. Psychiatrie 2004, 75, 1235-1244. [Google Scholar] [CrossRef]
  37. Ashburner, J .; Friston, KJ Op Voxel gebaseerde morfometrie - De methoden. NeuroImage 2000, 11, 805-821. [Google Scholar] [CrossRef]
  38. Le Bihan, D .; Mangin, JF; Poupn, C .; Clark, CA; Pappata, S .; Molko, N .; Chabriat, H. Diffusion Tensor Imaging: concepten en toepassingen. J. Magn. Reson. In beeld brengen 2001, 13, 534-546. [Google Scholar]
  39. Dong, G .; Huang, J .; Du, X. Verbeterde beloningsgevoeligheid en verminderde verliesgevoeligheid bij internetverslaafden: een fMRI-onderzoek tijdens een goktaak. J. Psychiatr. Res. 2011, 45, 1525-1529. [Google Scholar]
  40. Han, DH; Lyoo, IK; Renshaw, PF Differentiële regionale grijswaardenvolumes bij patiënten met online gameverslaving en professionele gamers. J. Psychiatr. Res. 2012, 46, 507-515. [Google Scholar] [CrossRef]
  41. Han, DH; Hwang, JW; Renshaw, PF Bupropion behandeling met langdurige afgifte vermindert de hunkering naar videogames en cue-geïnduceerde hersenactiviteit bij patiënten met verslaving aan internetvideogames. Exp. Clin. Psychopharmacol. 2010, 18, 297-304. [Google Scholar]
  42. Han, DH; Kim, YS; Lee, YS; Min, KJ; Renshaw, PF Veranderingen in cue-geïnduceerde prefrontale cortexactiviteit met video-gameplay. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 2010, 13, 655-661. [Google Scholar] [CrossRef]
  43. Hoeft, F .; Watson, CL; Kesler, SR; Bettinger, KE; Reiss, AL Geslachtsverschillen in het mesocorticolimbische systeem tijdens het spelen van een computer. J. Psychiatr. Res. 2008, 42, 253-258. [Google Scholar]
  44. Ko, CH; Liu, GC; Hsiao, SM; Yen, JY; Yang, MJ; Lin, WC; Yen, CF; Chen, CS Brain-activiteiten in verband met gamingdrang bij online gamingverslaving. J. Psychiatr. Res. 2009, 43, 739-747. [Google Scholar] [CrossRef]
  45. Liu, J .; Gao, XP; Osunde, I .; Li, X .; Zhou, SK; Zheng, HR; Li, LJ Verhoogde regionale homogeniteit bij internetverslavingsstoornis: een onderzoek naar magnetische resonantie in rusttoestand. Kin. Med. J. 2010, 123, 1904-1908. [Google Scholar]
  46. Yuan, K .; Qin, W .; Wang, G .; Zeng, F .; Zhao, L .; Yang, X .; Liu, P .; Liu, J .; Sun, J .; von Deneen, KM; et al. Microstructuurafwijkingen bij adolescenten met een internetverslavingsstoornis. PloS One 2011, 6, e20708. [Google Scholar]
  47. Zhou, Y .; Lin, F.-C .; Du, Y.-S .; Qin, L.-D .; Zhao, Z.-M .; Xu, J.-R .; Lei, H. Grijze stofafwijkingen bij internetverslaving: een op voxel gebaseerde morfometriestudie. EUR. J. Radiol. 2011, 79, 92-95. [Google Scholar]
  48. Lin, F .; Zhou, Y .; Du, Y .; Qin, L .; Zhao, Z .; Xu, J .; Lei, H. Abnormale integriteit van witte stof bij adolescenten met internetverslavingstoornis: een op tractiegebaseerd onderzoek naar ruimtelijke statistieken. PloS One 2012, 7, e30253. [Google Scholar]
  49. Kim, SH; Baik, SH; Park, CS; Kim, SJ; Choi, SW; Kim, SE Verminderde striatale dopamine D2-receptoren bij mensen met internetverslaving. Neuroreport 2011, 22, 407-411. [Google Scholar] [CrossRef]
  50. Koepp, MJ; Gunn, RN; Lawrence, AD; Cunningham, VJ; Dagher, A .; Jones, T .; Brooks, DJ; Bench, CJ; Grasby, PM Bewijs voor de afgifte van striatale dopamine tijdens een videogame. Natuur 1998, 393, 266-268. [Google Scholar]
  51. Hou, H .; Jia, S .; Hu, S .; Fan, R .; Sun, W .; Sun, T .; Zhang, H. Gereduceerde striatale dopaminetransporters bij mensen met een internetverslaving. J. Biomed. Biotechnol. 2012, 2012. [Google Scholar]
  52. Dong, G .; Zhou, H .; Zhao, X. Mannelijke internetverslaafden vertonen een verminderde executieve controle: bewijsmateriaal van een Stroop-taak met kleurwoorden. Neurosci. Lett. 2011, 499, 114-118. [Google Scholar] [CrossRef]
  53. Dong, G .; Lu, Q .; Zhou, H .; Zhao, X. Impulsremming bij mensen met een internetverslavingsstoornis: elektrofysiologisch bewijs van een Go / NoGo-onderzoek. Neurosci. Lett. 2010, 485, 138-142. [Google Scholar] [CrossRef]
  54. Dong, G .; Zhou, H. Is verminderde impulsvermogen bij mensen met een verslaving aan het internet: elektrofysiologisch bewijs van ERP-onderzoeken. Int. J. Psychophysiol. 2010, 77, 334-335. [Google Scholar] [CrossRef]
  55. Ge, L .; Ge, X .; Xu, Y .; Zhang, K .; Zhao, J .; Kong, X. P300 verandering en cognitieve gedragstherapie bij personen met een internetverslavingsstoornis Een 3-maanden follow-up onderzoek. Neurale Regen. Res. 2011, 6, 2037-2041. [Google Scholar]
  56. Littel, M .; Luijten, M .; van den Berg, I .; van Rooij, A .; Keemink, L .; Franken, I. Foutverwerking en reactie-inhibitie bij buitensporige computerspelspelers: een ERP-onderzoek. Addict. Biol. 2012. [Google Scholar]
  57. Yu, H .; Zhao, X .; Li, N .; Wang, M .; Zhou, P. Effect van overmatig internetgebruik op de tijdfrequentiekarakteristiek van EEG. Prog. Nat. Sci. 2009, 19, 1383-1387. [Google Scholar] [CrossRef]
  58. Derogatis, LR SCL-90-R Handleiding voor beheer, scores en procedure II; Klinisch psychometrisch onderzoek: Towson, MD, VS, 1994. [Google Scholar]
  59. Costa, PT; McCrae, RR Revised NEO Personality Inventory (NEO-PI-R) en de NEO Five-Factor Inventory (NEO-FFI): Professional Manual; Hulpbronnen voor psychologische beoordeling: Odessa, FL, VS, 1992. [Google Scholar]
  60. Naqvi, NH; Bechara, A. Het verborgen eiland van verslaving: de insula. Trends Neurosci. 2009, 32, 56-67. [Google Scholar] [CrossRef]
  61. Young, KS Internet Addiction Test (IAT). Beschikbaar online: http://www.netaddiction.com/index.php?option=com_bfquiz&view=onepage&catid=46&Itemid=106 (toegankelijk via 14 Mei 2012).
  62. Tao, R .; Huang, X .; Wang, J .; Liu, C .; Zang, H .; Xiao, L. Een voorgesteld criterium voor klinische diagnose van internetverslaving. Med. J. Chin. PLA 2008, 33, 1188-1191. [Google Scholar]
  63. Wang, W .; Tao, R .; Niu, Y .; Chen, Q .; Jia, J .; Wang, X. Voorlopig voorgestelde diagnostische criteria van pathologisch internetgebruik. Kin. Ment. Gezondheid J. 2009, 23, 890-894. [Google Scholar]
  64. Young, K. Internetverslaving: de opkomst van een nieuwe klinische stoornis. Cyberpsychol. Behav. 1998, 3, 237-244. [Google Scholar] [CrossRef]
  65. Young, KS; Rogers, RC De relatie tussen depressie en internetverslaving. Cyberpsychol. Behav. 1998, 1, 25-28. [Google Scholar] [CrossRef]
  66. Johnson, S. NPD Group: totale verkoop van 2010-spelsoftware vlak in vergelijking met 2009. Beschikbaar online: http://www.g4tv.com/thefeed/blog/post/709764/npd-group-total-2010-game-software-sales-flat-compared-to-2009 (toegankelijk op 3 februari 2012).
  67. Young, K. Psychologie van computergebruik: XL. Verslavend gebruik van internet: een zaak die het stereotype doorbreekt. Psychol. Rep. 1996, 79, 899-902. [Google Scholar] [CrossRef]
  68. Goldberg, I. Diagnostische criteria voor diagnostische criteria voor Internet-verslavende stoornis (IAD). Beschikbaar online: http://www.psycom.net/iadcriteria.html (toegankelijk via 23 Mei 2012).
  69. Young, K. Gevangen in het net; Wiley: New York, NY, VS, 1998. [Google Scholar]
  70. Bentler, PM Vergelijkende fit-indexen in structuurmodellen. Psychol. Bull. 1990, 107, 238-246. [Google Scholar] [CrossRef]
  71. Chen, SH; Weng, LC; Su, YJ; Wu, HM; Yang, PF Ontwikkeling van de Chinese Internet Addiction Scale en zijn psychometrische studie. Kin. J. Psychol. 2003, 45, 279-294. [Google Scholar]
  72. Baard, KW; Wolf, EM Wijziging in de voorgestelde diagnostische criteria voor internetverslaving. Cyberpsychol. Behav. 2001, 4, 377-383. [Google Scholar] [CrossRef]
  73. Van Rooij, AJ; Schoenmakers, TM; van den Eijnden, RJ; van de Mheen, D. Videogame Addiction Test (VAT): Validity and psychometric characteristics. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 2012. [Google Scholar]
  74. Ko, CH; Yen, JY; Chen, SH; Yang, MJ; Lin, HC; Yen, CF Voorgestelde diagnostische criteria en het screenings- en diagnosetool van internetverslaving bij studenten. Compr. Psychiatrie 2009, 50, 378-384. [Google Scholar]
  75. Sheehan, DV; Lecrubier, Y .; Sheehan, KH; Amorim, P .; Janvas, J .; Weiller, E .; Hergueta, T .; Baker, R .; Dunbar, GC Het Mini-International Neuropsychiatric Interview (MINI): de ontwikkeling en validatie van een gestructureerd diagnostisch psychiatrisch interview voor DSM-IV en ICD-10. J. Clin. Psychiatrie 1998, 59, 22-33. [Google Scholar]
  76. Tsai, MC; Tsai, YF; Chen, CY; Liu, CY Identificatietest voor alcoholgebruiksstoornissen (AUDIT): vaststelling van cut-offscores in een gehospitaliseerde Chinese bevolking. Alcohol. Clin. Exp. Res. 2005, 29, 53-57. [Google Scholar] [CrossRef]
  77. Heatherton, TF; Kozlowski, LT; Frecker, RC; Fagerström, KO De Fagerstrom-test voor nicotineafhankelijkheid: een herziening van de Fagerstrom-tolerantievragenlijst. Br. J. Addict. 1991, 86, 1119-1127. [Google Scholar] [CrossRef]
  78. Beck, A .; Ward, C .; Mendelson, M. Een inventaris voor het meten van depressie. Boog. Gen. Psychiatry 1961, 4, 561-571. [Google Scholar] [CrossRef]
  79. Lebcrubier, Y .; Sheehan, DV; Weiller, E .; Amorim, P .; Bonora, I .; Sheehan, HK; Janavs, J .; Dunbar, GC Het Mini International Neuropsychiatric Interview (MINI). Een kort diagnostisch gestructureerd interview: betrouwbaarheid en validiteit volgens de CIDI. EUR. Psychiatrie 1997, 12, 224-231. [Google Scholar]
  80. Ten eerste MB; Gibbon, M .; Spitzer, RL; Williams, JBW gestructureerd klinisch interview voor DSM-IV As I Disorders: Clinician-versie (SCID-CV): Administration Booklet; American Psychiatric Press: Washington, DC, VS, 1996. [Google Scholar]
  81. Barratt, ES-factoranalyse van enkele psychometrische metingen van impulsiviteit en angst. Psychol. Rep. 1965, 16, 547-554. [Google Scholar] [CrossRef]
  82. Lee, HS Impulsiveness Scale; Korea Guidance: Seoul, Korea, 1992. [Google Scholar]
  83. Oldfield, RC De beoordeling en analyse van handigheid: The Edinburgh Inventory. Neuropsychologia 1971, 9, 97-113. [Google Scholar] [CrossRef]
  84. Sheehan, DV; Sheehan, KH; Shyte, RD; Janavs, J .; Bannon, Y .; Rogers, JE; Milo, KM; Stock, SL; Wilkinson, B. Betrouwbaarheid en validiteit van het Mini International Neurpsychiatric Interview voor kinderen en adolescenten (MINI-KID). J. Clin. Psychiatrie 2010, 71, 313-326. [Google Scholar] [CrossRef]
  85. Huang, X .; Zhang, Z. Het samenstellen van de dispositie schaal van adolescentie tijd management. Acta Psychol. Zonde. 2001, 33, 338-343. [Google Scholar]
  86. Patton, JH; Stanford, MS; Barratt, ES-factorenstructuur van de Barratt-impulsiviteit. J. Clin. Psychol. 1995, 51, 768-774. [Google Scholar] [CrossRef]
  87. Birmaher, B .; Khetarpal, S .; Brent, D .; Cully, M .; Balach, L .; Kaufman, J .; Neer, SM The Screen for Child Angst-Related Emotional Disorders (SCARED): Scale construction and psychometric characteristics. J. Am. Acad. Child Adolesc. Psychiatrie 1997, 36, 545-553. [Google Scholar]
  88. Epstein, NB; Baldwin, LM; Bishop, DS Het beoordelingsapparaat van de familie McMaster. J. Marital Fam. Ther. 1983, 9, 171-180. [Google Scholar] [CrossRef]
  89. Yang, CK; Choe, BM; Baity, M .; Lee, JH; Cho-, JS SCL-90-R- en 16PF-profielen van middelbare scholieren met overmatig internetgebruik. Kan. J. Psychiatry 2005, 50, 407-414. [Google Scholar]
  90. Eysenck, SBG; Pearson, PR; Easting, G .; Allsopp, JF Leeftijdsnormen voor impulsiviteit, durf en empathie bij volwassenen. Pers. Indivi. Verschillen. 1985, 6, 613-619. [Google Scholar] [CrossRef]
  91. Lijffijt, M .; Caci, H .; Kenemans, JL Validatie van de Nederlandse vertaling van de l7-vragenlijst. Pers. Indivi. Verschillen. 2005, 38, 1123-1133. [Google Scholar] [CrossRef]
  92. Lemmens, P .; Tan, ES; Knibbe, RA Het meten van de hoeveelheid en frequentie van drinken in een algemene bevolkingsenquête: een vergelijking van vijf indices. J. Stud. Alcohol 1992, 53, 476-486. [Google Scholar]
  93. Beck, AT; Steer, R. Handleiding voor de Beck Depression Inventory; The Psychological Corporation: San Antonio, TX, VS, 1993. [Google Scholar]
  94. Yi, YS; Kim, JS Geldigheid van korte vormen van de Korean-Wechsler Adult Intelligence Scale. Korean J. Clin. Psychol. 1995, 14, 111-116. [Google Scholar]
  95. Goldstein, RZ; Alia-Klein, N .; Tomasi, D .; Carrillo, JH; Maloney, T .; Woicik, PA; Wang, R .; Telang, F .; Volkow, ND Anterior cinguleert cortex-hypo-activeringen tot een emotioneel opvallende taak bij cocaïneverslaving. Proc. Natl. Acad. Sci. Verenigde Staten van Amerika 2009, 106, 9453-9458. [Google Scholar]
  96. Schoenebaum, G .; Roesch, MR; Stalnaker, TA Orbitofrontale cortex, besluitvorming en drugsverslaving. Trends Neurosci. 2006, 29, 116-124. [Google Scholar] [CrossRef]
  97. Li, C .; Sinha, R. Remmende controle en regulatie van emotionele stress: Neuroimaging-bewijs voor frontale-limbische disfunctie bij psychostimulerende verslaving. Neurosci. Biobehav. Rev. 2008, 32, 581-597. [Google Scholar] [CrossRef]
  98. Maddock, RJ; Garrett, AS; Buonocore, MH Posterior cingulate cortex activation door emotionele woorden: fMRI-bewijs van een waardetoekenningsopdracht. Brommen. Brain Mapp. 2003, 18, 30-41. [Google Scholar] [CrossRef]
  99. Schnitzler, A .; Salenius, S .; Salmelin, R .; Jousmäki, V .; Hari, R. Betrokkenheid van de primaire motorische cortex in motorische beeldvorming: een neuromagnetisch onderzoek. NeuroImage 1997, 6, 201-208. [Google Scholar] [CrossRef]
  100. Schiemanck, S .; Kwakkel, G .; Post, MWM; Kappelle, JL; Prevo, AJH Invloed van interne capsule-laesies op de uitkomst van de motorhandfunctie op een jaar na de beroerte. J. Rehabil. Med. 2008, 40, 96-101. [Google Scholar] [CrossRef]
  101. Rosenberg, BH; Landsittel, D .; Averch, TD Kunnen videogames worden gebruikt om laparoscopische vaardigheden te voorspellen of te verbeteren? J. Endourol. 2005, 19, 372-376. [Google Scholar] [CrossRef]
  102. Bora, E .; Yucel, M .; Fornito, A .; Pantelis, C .; Harrison, BJ; Cocchi, L .; Pell, G .; Lubman, DI Witstoffemicrostructuur bij opiaatverslaving. Addict. Biol. 2012, 17, 141-148. [Google Scholar] [CrossRef]
  103. Yeh, PH; Simpson, K .; Durazzo, TC; Gazdzinski, S .; Meyerhoff, DJ Tract-Based Spatial Statistics (TBSS) van diffusietensorbeeldvormingsgegevens bij alcoholafhankelijkheid: afwijkingen van het motiverende neurocircuit. Psychiatry Res. 2009, 173, 22-30. [Google Scholar] [CrossRef]
  104. Arnone, D .; Abou-Saleh, MT; Barrick, TR Diffusie tensor beeldvorming van het corpus callosum bij verslaving. Neuuropsychobiology 2006, 54, 107-113. [Google Scholar] [CrossRef]
  105. Byun, S .; Ruffini, C .; Mills, JE; Douglas, AC; Niang, M .; Stepchenkova, S .; Lee, SK; Loutfi, J .; Lee, JK; Atallah, M .; et al. Internetverslaving: metasynthese van 1996-2006 kwantitatief onderzoek. Cyberpsychol. Behav. 2009, 12, 203-207. [Google Scholar] [CrossRef]
  106. Polich, J .; Pollock, VE; Bloom, FE Meta-analyse van P300-amplitude van mannen die risico lopen op alcoholisme. Psychol. Bull. 1994, 115, 55-73. [Google Scholar] [CrossRef]
  107. Nichols, JM; Martin, F. P300 in zware sociale drinkers: het effect van lorazepam. Alcohol 1993, 10, 269-274. [Google Scholar] [CrossRef]
  108. Sokhadze, E .; Stewart, C .; Hollifield, M .; Tasman, A. Event-Related Potentiële studie van executieve disfuncties in een versnelde reactietaak bij cocaïneverslaving. J. Neurother. 2008, 12, 185-204. [Google Scholar] [CrossRef]
  109. Thomas, MJ; Kalivas, PW; Shaham, Y. Neuroplasticiteit in het mesolimbische dopamine-systeem en cocaïneverslaving. Br. J. Pharmacol. 2008, 154, 327-342. [Google Scholar]
  110. Volkow, ND; Fowler, JS; Wang, GJ; Swanson, JM Dopamine in drugsmisbruik en -verslaving: resultaten van beeldvormende onderzoeken en implicaties voor de behandeling. Mol. Psychiatrie 2004, 9, 557-569. [Google Scholar] [CrossRef]
  111. Jia, SW; Wang, W .; Liu, Y .; Wu, ZM Neuroimaging-onderzoeken van veranderingen in het hersencorpusstriatum bij heroïneafhankelijke patiënten die werden behandeld met kruidengeneeskunde, U'finer-capsule. Addict. Biol. 2005, 10, 293-297. [Google Scholar] [CrossRef]
  112. Morrison, CM; Gore, H. De relatie tussen overmatig internetgebruik en depressie: een op vragenlijsten gebaseerd onderzoek van 1319-jongeren en volwassenen. psychopathologie 2010, 43, 121-126. [Google Scholar] [CrossRef]
  113. Di Nicola, M .; Tedeschi, D .; Mazza, M .; Martinotti, G .; Harnic, D .; Catalano, V .; Bruschi, A .; Pozzi, G .; Bria, P .; Janiri, L. Gedragsverslavingen bij patiënten met bipolaire stoornissen: rol van impulsiviteit en persoonlijkheidsdimensies. J. Affect. Disord. 2010, 125, 82-88. [Google Scholar] [CrossRef]
  114. Volkow, ND; Fowler, JS; Wang, GJ Het verslaafde menselijke brein bekeken in het licht van beeldvormingsstudies: hersencircuits en behandelingsstrategieën. Neurofarmacologie 2004, 47, 3-13. [Google Scholar] [CrossRef]
  115. Shaffer, HJ; LaPlante, DA; LaBrie, RA; Kidman, RC; Donato, AN; Stanton, MV Naar een syndroommodel van verslaving: meervoudige expressies, algemene etiologie. Harv. Rev. Psychiatry 2004, 12, 367-374. [Google Scholar] [CrossRef]