Videogameverslaving bij gokstoornis: klinisch, psychopathologisch en persoonlijkheidsconflicten (2014)

 

Abstract

Objectief. We bestudeerden de prevalenties van videogamegebruik (VGU) en verslaving (VGA) bij patiënten met gokstoornissen (GD) en vergeleken deze met personen met niet-videogamegebruik (niet-VGU) in relatie tot hun gokgedrag, psychopathologie en persoonlijkheid. kenmerken. Methode. Een steekproef van 193 GD-patiënten (121 niet-VGU, 43 VGU en 29 VGA) die achtereenvolgens waren opgenomen in onze pathologische gokafdeling, nam deel aan het onderzoek. Beoordeling. Maatregelen waren onder meer de videogame-afhankelijkheidstest (VDT), de symptoomchecklist-90-herzien, en de temperament- en karakterinventaris-herzien, evenals een aantal andere GD-indexen. Resultaten. Bij GD was de waargenomen prevalentie van VG (gebruik of verslaving) 37.3% (95% BI:30.7% ÷ 44.3), VGU 22.3% (95% BI:17.0% ÷ 28.7) en VGA 15% (95% BI: 10.7% ÷ 20.7). Het orthogonale polynoomcontrast in logistische regressie vertoonde positieve lineaire trends voor het VG-niveau en de ernst van de GD en andere maatstaven van algemene psychopathologie. Na het modelleren van structurele vergelijkingen werden hogere VG-totaalscores geassocieerd met jongere leeftijd, algemene psychopathologie en specifieke persoonlijkheidskenmerken, maar niet met de ernst van GD. Het geslacht en de leeftijd van de patiënten waren betrokken bij de mediërende trajecten tussen persoonlijkheidskenmerken en VG-stoornissen. Conclusies. GD-patiënten met VG zijn jonger en vertonen meer disfunctionele persoonlijkheidskenmerken en meer algemene psychopathologie. De aanwezigheid van VG had geen invloed op de ernst van GD.

1. Inleiding

Onderzoek naar gokstoornissen (GD) is relatief nieuw. In feite duurde het tot 1980 voordat het diagnostische en statistische handboek voor psychische stoornissen in de derde editie (DSM-III) deze stoornis formeel erkende (toen nog pathologisch gokken genoemd) en deze opnam in de stoornissen in de impulsbeheersing die nergens anders geclassificeerd waren. Onlangs werd in de DSM-5 [] werd de nosologische aard van de stoornis veranderd na bestudering van de bestaande literatuur en bewijsmateriaal []; het werd omgedoopt tot gokstoornis (GD) en geclassificeerd in een nieuwe sectie genaamd Substantie verwante en verslavende aandoeningen. Bovendien werd het criterium voor illegale handelingen geschrapt, werd de grens voor de diagnose GD gewijzigd van vijf naar vier criteria, en werd gespecificeerd dat de symptomen gedurende een periode van twaalf maanden aanwezig moesten zijn.].

Tijdens de beoordeling van de handleiding werden alle mogelijke niet-substantiële verslavingen geanalyseerd, dat wil zeggen pathologisch gokken, internetgamen, meer algemeen gebruik van internet, winkelen, sporten en werken. Ten slotte werd alleen GD geclassificeerd als een niet-substantieverslaving, vanwege de klinische overeenkomsten, fenomenologie, comorbiditeit en behandelingsrespons bij middelengebruiksstoornissen (SUD's) en ook vanwege de gedeelde neurobiologische factoren., ].

Het werkcomité van de DSM-5 besloot echter om internetgamingstoornis (IGD) in te voeren sectie 3, waaronder potentiële problemen die verder onderzoek vereisen. Deze beslissing was gebaseerd op het groeiende aantal klinische en populatiestudies naar de stoornis en de ernstige individuele en interpersoonlijke gevolgen ervan.]. Bovendien zijn er bepaalde overeenkomsten in neurobiologische kenmerken [, ], psychiatrische comorbiditeit en persoonlijkheidskenmerken (sensatiezoeken, impulsiviteit en een laag zelfbeeld) zijn onlangs gevonden tussen IGD met verslavingen en GD []. Gezien het feit dat er in de wetenschappelijke literatuur van IGD een breed scala aan instrumenten en criteria is gebruikt, werd besloten een reeks van negen diagnostische criteria op te stellen, waarvan er vijf of meer gedurende een periode van twaalf maanden aanwezig moeten zijn om de definitie te standaardiseren. en diagnose van IGD [, ]. De opname van deze aandoening in de DSM-5 zal ongetwijfeld een aanzienlijke impact hebben, niet alleen op toekomstig onderzoek [] maar ook over de meer klinische aspecten zoals destigmatisering en verbeteringen in diagnose en behandeling [].

Hoewel gamegebruikers in geïndustrialiseerde landen doorgaans ouder zijn dan 18 [] hebben weinig onderzoeken IGD bij volwassen populaties onderzocht. De meeste van de tot nu toe uitgevoerde onderzoeken zijn in Europa uitgevoerd [-]. Ze vallen allemaal samen in het aantonen van het verband tussen het gebruik van massaal multiplayer online rollenspellen (MMORPG's) en problematisch of verslavend gedrag. Prevalentiecijfers variëren tussen 0.2% en 1.3% voor verslavend gebruik en 3.3% en 4.1% voor problematisch gedrag [-]. Het onderzoek van Achab et al. [] in een volwassen populatie, die de diagnostische criteria van DSM-IV-TR heeft aangepast [] voor verslavingsstoornissen aan MMORPG's rapporteerde een verslavingspercentage van wel 27.5%. De ongelijkheid van de resultaten kan te wijten zijn aan de verschillen in de beoordelingsinstrumenten die door de onderzoeken worden gebruikt of in de onderzochte doelgroep (zoals gesuggereerd door King et al.).]); terwijl sommige onderzoeken zich concentreerden op specifieke volwassen gebruikers die meer vatbaar zijn voor het ontwikkelen van verslavend gedrag [], anderen concentreerden zich op jonge bevolkingsgroepen [, ]. Verschillende auteurs merkten echter specifieke factoren op die alle deelnemers gemeen hebben (bijvoorbeeld terugtrekking, verlies van controle, hoge mate van tolerantie, sociale en financiële problemen, problemen met familieleden, maar ook stemmingswisselingen, angst, prikkelbaarheid, sedentaire levensstijl, verminderde slaap, en het opgeven van verplichtingen, verantwoordelijkheden en vrijetijdsactiviteiten) [, , , ].

Andere sociodemografische en klinische variabelen die verband houden met IGD bij volwassenen waren leeftijd (de aandoening komt vaker voor bij jongere volwassenen), hoger onderwijs, woonachtig zijn in stedelijke gebieden en de vroege leeftijd waarop de ziekte begint.]. Dezelfde kenmerken zijn beschreven in GD [, ]. Bovendien zijn beide stoornissen in verband gebracht met psychopathologie zoals depressie, angst en stoornissen in de impulsbeheersing., , ] en met disfunctionele persoonlijkheidskenmerken zoals hoge impulsiviteit en het zoeken naar sensaties, neuroticisme, introversie en vijandigheid [, , ].

De weinige onderzoeken die GD hebben vergeleken met algemene verslaving aan nieuwe technologie [-] vallen samen in het rapporteren van hoge niveaus van psychopathologie en onaangepaste persoonlijkheidskenmerken bij beide stoornissen. De meeste van hen maken echter geen onderscheid tussen IGD en het probleem van meer algemeen gebruik van het netwerk of internetverslaving (IA). Tonioni et al. [] rapporteerde niet alleen overeenkomsten in verband met de associatie van depressie, angst en algeheel functioneren, maar ook verschillen in sociale patronen. De sociale vaardigheden waren lager in de IA-groep, die in het algemeen een lagere sociale acceptatie, samenwerking en sociale steun vertoonde. Wat betreft persoonlijkheidskenmerken scoorden beide groepen laag op beloningsafhankelijkheid en zelfsturing en hoog op zelftranscendentie. Müller et al. [] identificeerde een hoger neuroticisme, een lagere consciëntieusheid en extraversie bij patiënten met IGD, waarbij de laatste twee statistische voorspellers van de aandoening waren. Voor Kus [] Ondanks het bestaan ​​van kwetsbaarheidsfactoren die beide stoornissen gemeen hebben, zoals de betrokkenheid van hersenbeloningscircuits, impulsiviteit, tekorten in uitvoerende functies en aandacht, waren er ook duidelijke klinische verschillen, afgezien van de preoccupatie en het obsessieve gebruik dat bij beide werd waargenomen.

Hoewel sommige onderzoeken de verschillen en overeenkomsten tussen GD en IGD/VG hebben onderzocht, hebben weinigen het gebruik en misbruik van VG bij GD geanalyseerd. Gebaseerd op de resultaten van eerdere onderzoeken [], veronderstelden we dat er meer overeenkomsten dan verschillen zouden zijn tussen drie groepen GD-patiënten, verdeeld op basis van het niveau van videogamegebruik: niet-videogamegebruikers (niet-VGU), videogamegebruikers (VGU) en videogameverslaafden ( VGA). We verwachtten echter dat de groep met GD plus VGA ernstigere psychopathologie en disfunctionele persoonlijkheidskenmerken zou vertonen (dat wil zeggen hogere niveaus van volharding, gedefinieerd als volharding in gedrag ondanks frustratie of vermoeidheid).

Gezien het huidige gebrek aan studies in klinische steekproeven, vooral bij volwassen populaties, had de huidige studie drie hoofddoelen: (1) het beoordelen van de huidige aanwezigheid van symptomen van videogameverslaving (VGA) bij GD, (2) vaststellen of de aanwezigheid van VGA-symptomen wordt geassocieerd met een grotere ernst van GD-symptomatologie en algemene psychopathologie, en (3) om te beoordelen of de aanwezigheid van meer VGA-symptomen geassocieerd is met specifieke temperament- en karakter-persoonlijkheidskenmerken bij GD-patiënten.

2. Methode

2.1. Deelnemers

In totaal namen 193 behandelingszoekende GD-patiënten deel aan het huidige onderzoek (167 mannen en 26 vrouwen), opeenvolgende verwijzingen voor beoordeling en poliklinische behandeling bij de Pathologische Gokeenheid van de psychiatrische afdeling van het Universitair Ziekenhuis van Bellvitge, Barcelona, ​​Spanje. 2013. Alle patiënten werden gediagnosticeerd volgens DSM-IV-criteria met behulp van de diagnostische vragenlijst van Stinchfield voor pathologisch gokken [, ], uitgevoerd door ervaren psychologen en psychiaters. De meerderheid van de GD-patiënten waren gokkers op gokautomaten (63.7%; N = 123). Volgens de videogame-afhankelijkheidstest (VDT) werden GD-patiënten post-hoc in drie groepen ingedeeld: 121 (62.7%) met een totale VDT-score van 0 voor de niet-videogamegebruikersgroep (niet-VGU), 43 (22.3% ) met totale VDT-scores tussen 1 en 19 voor de videogamegebruikersgroep (VGU), en 29 (15%) met totale VDT-scores van 20 of meer voor de videogameverslaafdegroep (VGA). Het waren allemaal internetgamingspelers.

Zoals getoond in Tabel 1was de gemiddelde leeftijd van de steekproef 42.4 jaar oud (SD = 13.4). De meeste proefpersonen hadden een baan (51.3%) en 33.2% was alleenstaand of zonder partner. Problematisch alcoholgebruik werd geregistreerd bij 18.1% en middelenmisbruik bij 7.3%.

Tabel 1 

Sociodemografische en klinische kenmerken van het GD-monster (N = 193) en vergelijkingen tussen groepen.

2.2. instrumenten

Er werd een uitgebreide beoordelingsreeks afgenomen waarin GD- en VGA-symptomen, sociodemografische kenmerken, algemene psychopathologie en persoonlijkheidskenmerken werden gemeten. De batterij bevatte internationaal toegepaste instrumenten op GD-gebied, zoals de South Oaks Gambling Screen (SOGS) [, ] en de diagnostische vragenlijst van Stinchfield voor pathologisch gokken volgens DSM-IV-criteria [, ]. Een gevalideerde Spaanstalige schaal met de titel videogame-afhankelijkheidstest (Test de afhankelijkheid van videogames—VDT) [], de symptoomchecklist herzien (SCL-90-R) [], en de inventaris van temperament en karakter is herzien [] werden ook gebruikt.

2.2.1. South Oaks-gokscherm (SOGS) []

De SOGS omvat 20 items die een totaalscore opleveren die varieert van 0 tot 20, waarbij hogere waarden duiden op ernstigere psychopathologie, en een score van vijf of meer op waarschijnlijk pathologisch gokken (PG – nu omgedoopt tot ‘gokstoornis’ in DSM-5., ]). Er is aangetoond dat de psychometrische eigenschappen van de Spaanse versie van de vragenlijst bevredigend zijn. De test-hertestbetrouwbaarheid was r = 0.98 en de interne consistentie was 0.94 (Cronbach's α). Convergente validiteit met betrekking tot DSM-III-R-criteria voor pathologisch gokken [] is geschat op r = 0.92 []. Bovendien hebben verschillende onderzoeken in zowel klinische als algemene bevolkingsgroepen gerapporteerd dat de SOGS bevredigende psychometrische eigenschappen vertoont als een index voor de ernst van gokproblemen.-].

2.2.2. Stinchfield's diagnostische vragenlijst voor pathologisch gokken volgens DSM-IV-criteria [, ]

Deze vragenlijst meet de tien DSM-IV diagnostische criteria voor PG met 19 items []. Deze schaal heeft bevredigende psychometrische eigenschappen aangetoond. Interne consistentie, gemeten met Cronbach’s alpha, leverde waarden op van α = 0.81 voor de algemene bevolking en α = 0.77 voor een gokbehandelingsgroep. De convergente validiteit werd geschat met een correlatie met de SOGS as r = 0.77 voor een steekproef uit de algemene bevolking en r = 0.75 voor een voorbeeld van een gokbehandeling. Deze schaal is aangepast voor de Spaanse bevolking door Jimenez-Murcia, Stinchfield en collega's.] en heeft adequate psychometrische eigenschappen aangetoond. De Cronbach’s alpha in de huidige steekproef was zeer goed (α = 0.90).

Afhankelijkheidstest voor videogames (Test de Afhankelijkencia de Videojuegos-VDT) [] is een betrouwbare en valide zelfrapportageschaal met 25 items die de afhankelijkheid van videogames en videogameverslaving beoordeelt. De test omvat vier factoren die de belangrijkste kenmerken van afhankelijkheid vormen: terugtrekking, tolerantie, problemen veroorzaakt door overmatig gebruik en gebrek aan controle. Van deze factoren is, zoals verwacht, terugtrekking (gedefinieerd als het leed dat voortkomt uit het niet kunnen spelen van videogames en het gebruiken van games als middel om met ongunstige emotionele toestanden om te gaan) het grootste deel van de variantie verantwoordelijk. De VDT-totaalscore is een indicator voor videogameverslaving, met een grensscore van 20. De interne consistentie voor de VG-totaalscore in de steekproef was uitstekend (alfa = 0.97). ROC-procedures selecteerden 20 als de beste grenswaarde voor de ruwe score, met een gevoeligheid van 80.0% en een specificiteit van 86.7% (gebied onder de ROC-curve = 0.80, P = 0.024).

2.2.3. Temperament- en karakterinventaris herzien (TCI-R) []

Dit is een vragenlijst met 240 items en 5-punts Likert-antwoordopties []. Het meet zeven dimensies van de persoonlijkheid: vier temperamenten (het vermijden van schade, het zoeken naar nieuwe dingen, de afhankelijkheid van beloningen en doorzettingsvermogen) en drie karakters (zelfsturing, samenwerking en zelftranscendentie). De Spaanse versie van de inventaris heeft bevredigende psychometrische eigenschappen aangetoond, variërend tussen 0.77 en 0.84 [, ].

2.2.4. Symptoomchecklist, 90 items herzien (SCL-90-R) []

De SCL-90-R meet een breed scala aan psychische problemen en psychopathologische symptomen. De vragenlijst bevat 90 items en meet negen primaire symptoomdimensies: somatisatie, obsessief/compulsief, interpersoonlijke gevoeligheid, depressie, angst, vijandigheid, fobische angst, paranoïde ideatie en psychoticisme. Het bevat ook drie mondiale indices: een mondiale ernstindex (GSI), ontworpen om de algehele psychische problemen te meten; een positieve symptoomdistressindex (PSDI), ontworpen om de symptoomintensiteit te beoordelen; en een positief symptoomtotaal (PST), dat zelfgerapporteerde symptomen weerspiegelt. De GSI kan gebruikt worden als samenvatting van de subschalen. Evaluatie van de herziene Spaanstalige versie genereerde een interne consistentie (alfacoëfficiënt) van 0.75 [, ].

Aanvullende demografische, klinische en sociale/familievariabelen gerelateerd aan gokken werden geëvalueerd met behulp van een semigestructureerd face-to-face klinisch interview dat elders wordt beschreven.].

2.3. Procedure

In overeenstemming met het beoordelingsprotocol en het behandelmodel van onze eenheid, elders gepubliceerd [] voerden we een specifiek semigestructureerd interview en een functionele analyse van GD uit. Tijdens het eerste interview werd alle informatie verzameld. De overige hierboven genoemde psychometrische beoordelingen werden tijdens een tweede sessie aan alle proefpersonen afgenomen. Beide interviews zijn in een tijdsbestek van één week afgenomen door een psycholoog en een psychiater (elk met meer dan 15 jaar werkervaring op dit gebied). GD-patiënten werden toegewezen aan de drie VG-groepen (niet-VGU, VGU en VGA), zoals beschreven in sectie 2.1 boven. De ethische commissie van het Universitair Ziekenhuis van Bellvitge (Barcelona, ​​Spanje) keurde het onderzoek goed en van alle deelnemers werd geïnformeerde toestemming verkregen.

2.4. Statistische analyse

Analyses zijn uitgevoerd met SPSS20 voor Windows. De drie VG-groepen werden vergeleken door middel van logistische regressie voor dichotome uitkomsten en met ANOVA-procedures voor kwantitatieve gegevens. Voor beide modellen (logistische regressie en ANOVA) werden de VG-groepen ingevoerd als onafhankelijke variabelen en werden de variabelen die de GD-gerelateerde metingen meten als de criteria beschouwd. Orthogonale polynoomcontrasten (gebruikt voor het groeperen van geordende onafhankelijke factoren) voerden een trendanalyse uit om patronen in gegevens te testen, de aanwezigheid van lineaire en/of kwadratische trends (k − Er zijn 1 = 2-ordevergelijkingen beoordeeld, lineaire en kwadratische trends, vanwege de k = 3 niveaus van de groeperingsvariabele). Cohen's d werd gebruikt om de effectgrootte te meten voor paarsgewijze vergelijking tussen groepen (effectgrootte werd als laag beschouwd met |d| < 0.50, matig met |d| > 0.50, en hoog met |d| > 0.80).

Gedeeltelijke correlaties, aangepast voor het geslacht en de leeftijd van de deelnemers, evalueerden de associatie tussen de VG-totaalscore (beschouwd als een dimensionaal-metrische variabele) en klinische metingen.

Stapsgewijze meervoudige regressie en binaire logistische regressie selecteerden de beste voorspellers van de VG-scores (voor elke schaal en voor de binaire classificatie op basis van de cut-off = 20), waarbij als invoervariabelen het geslacht, de leeftijd, de arbeidsstatus en de burgerlijke staat van de deelnemers werden beschouwd. en persoonlijkheidsprofiel (TCI-R-scores).

De mediatiehypothesen werden getest via structurele vergelijkingsmodellen (SEM) met STATA13 voor Windows. De algehele goodness-of-fit-statistieken werden beoordeeld via χ2 test, de root mean squared error of approximation (RMSEA), de basislijnvergelijkingsindex (comparative fit index CFI) en de restgrootte (gestandaardiseerde gemiddelde kwadratische resterende SMSR). Een fit werd als goed beschouwd als [] een niet-significant resultaat (P > 0.05) werd bereikt in de χ2 test, als de RMSEA lager was dan .08, als de CFI-coëfficiënten hoger waren dan 0.90 en als SRMR beperkt was tot 0.08. De goodness-of-fit van het vergelijkingsniveau en de effectgroottes werden ook geschat R2 coëfficiënten voor elke vergelijking en voor het globale model (deze coëfficiënten evalueren de fractie van de variantie die wordt verklaard door de indicator/indicatoren), meervoudige correlatie (mc) en Bentler-Raykov meervoudige correlatie (mc2) []. Deze laatste twee coëfficiënten weerspiegelen de relatie van elke afhankelijke variabele met de lineaire voorspelling van het model (in niet-recursieve modellen, mc2 wordt berekend om het probleem van het verkrijgen van inconsistente negatieve meervoudige correlaties te vermijden).

3. Resultaten

3.1. Sociodemografische en klinische variabelen en prevalentie van VG

Er waren 121 niet-VGU-deelnemers (62.7%, 95%CI: 55.7%–69.2%), 43 videogamegebruikers (VGU) (22.3%, 95%CI: 17.0%–28.7%) en 29 videogameverslaafden ( VGA) (15.0%, 95%CI: 10.7%–20.7%). Tabel 1 omvat de beschrijvende gegevens van de totale steekproef en de afzonderlijke groepen op basis van de totale ruwe scores van de videogamevragenlijst. Er kwamen statistische verschillen naar voren voor de leeftijd van de patiënten (waarbij niet-VGU-patiënten ouder waren) en de leeftijd waarop het GD-probleem begon (waarbij niet-VGU-patiënten ook een oudere leeftijd vertoonden).

Er was onvoldoende bewijs om te concluderen dat de gemiddelde VDT-totaalscores verschilden afhankelijk van het geslacht van de deelnemers, de arbeidsstatus, de burgerlijke staat, het gebruik van tabak en het gebruik van middelen.

3.2. Vergelijking tussen VG-groepen voor de GD-maatregelen: SOGS- en DSM-IV-vragenlijsten

Het bovenste deel van Tabel 2 toont de vergelijking van de SOGS-scores (voor elk item en voor de totaalscore) tussen VG-groepen. De prevalentie van patiënten die aangaven speelautomaten en andere gokspellen te spelen, was hoger in de VGA-groep (P = 0.045 en P = 0.022). Er werd een positieve lineaire trend gevonden voor ‘speelkaarten’ (hoe hoger het VG-niveau, hoe hoger de prevalentie van patiënten die deze vorm van gokken rapporteerden) en een kwadratische trend voor de prevalentie van andere vormen van gokken (prevalenties waren 15.4, 5.3 en 31.8 voor niet-VGU, VGU en VGA, resp.). De gemiddelde SOGS-totaalscore vertoonde een positieve lineaire trend met het VG-niveau (dit betekent dat deze steeg van 9.7 voor niet-VGU naar 10.1 voor VGU en 11.2 voor VGA, P = 0.043).

Tabel 2 

Vergelijking voor SOGS-scores en DSM-IV-criteria.

Volgens de resultaten van de DSM-IV-vragenlijst (onderste deel van Tabel 2), had de VGA een statistisch hogere prevalentie van patiënten die de aanwezigheid van criterium A2 rapporteerden (“moet meer geld inzetten”, P = 0.002), en voor dit symptoom werden lineaire en kwadratische trends gevonden. Voor criterium A6 (‘gokt opnieuw na verlies’) werd een positieve lineaire trend gevonden. P = 0.050) en voor de gemiddelden voor de DSM-totaalcriteria (P = 0.038).

Effectgrootte gemeten via Cohen's d toonde aan dat voor de dichotome SOGS-items en DSM-criteria de grootste verschillen waren tussen niet-VGU- en VGA-patiënten (binnen het gematigde bereik voor significante groepsvergelijkingen, behalve voor het item ‘andere vormen van gokken’ en het criterium ‘moet gokken’). meer geld”) en het laagste tussen VGU- en VGA-patiënten. Verschillen tussen niet-VGA en VGA zorgden voor gematigde effectgroottes voor de SOGS-totaalscore en de DSM-totaalcriteria, en de andere paarsgewijze vergelijking bereikte een lage effectgrootte.

3.3. Vergelijking tussen VG-groepen voor algemene psychopathologie en persoonlijkheid

Tabel 3 toont de resultaten van de ANOVA-procedures waarbij de gemiddelde scores van de SCL-90-R en de TCI-R tussen de drie VG-groepen worden vergeleken. Alle SCL-90-R-weegschalen behaalden significant verschillende gemiddelden tussen de drie groepen. De significante lineaire trends verkregen in de polynoomcontrasten gaven aan dat hoe hoger de VG-scores, hoe hoger de gemiddelde SCL-90-R-score (VGA > VGU > niet-VGU). De extra significante kwadratische trend gaf aan dat, hoewel de gemiddelde verschillen tussen niet-VGU en VGU laag waren, de verschillen tussen VGU en VGA groot waren. Cohen's d het meten van de effectgrootte voor paarsgewijze SCL-90-R- en TCI-R-vergelijkingen toonde aan dat de verschillen tussen niet-VGU en VGU laag waren (behalve de TCI-R-persistentiescore). Paarsgewijze verschillen voor de rest van de SCL-90-R-schalen verkregen matige tot hoge effectgroottes. Voor TCI-R-scores werden gematigde verschillen verkregen voor de zelfsturingsscore voor de paarsgewijze vergelijking tussen VGA-patiënten en de andere twee VG-niveaus.

Tabel 3 

Vergelijking voor klinische resultaten.

Er werd ook een positieve lineaire trend verkregen voor de relatie tussen de VG-groepen en de gemiddelde TCI-R-score voor doorzettingsvermogen en een negatieve lineaire trend tussen de VG-groepen en de TCI-R-gemiddelde scores voor zelfsturing. Een extra kwadratische trend voor TCI-R zelfsturing toonde opnieuw lage gemiddelde verschillen tussen niet-VGU en VGU en hogere gemiddelde verschillen tussen VGU en VGA.

3.4. Verband tussen VG-scores en klinische resultaten

Gedeeltelijke correlaties gecorrigeerd voor het geslacht en de leeftijd van de covariabelen van de patiënt lieten zien dat de VG-totaalscores positief correleerden met alle SCL-90-R-scores en negatief met de TCI-R-score voor zelfsturing.Tabel 4). De effectgroottes van de correlaties lagen in het gematigde bereik.

Tabel 4 

Gedeeltelijke correlaties, aangepast voor het geslacht en de leeftijd van de deelnemers, tussen de VG-totaalscore en klinische resultaten.

3.5. Voorspellend vermogen van de sociodemografische en persoonlijkheidskenmerken onder VG-groepen

De eerste stapsgewijze lineaire regressie opgenomen in Tabel 5 bevat het beste voorspellende model dat is geselecteerd voor de VG-totaalscore, waarbij de sociaaldemografische variabelen en het persoonlijkheidsprofiel gemeten via de TCI-R-vragenlijst als onafhankelijke variabelen worden beschouwd. De enige significante voorspeller was de TCI-R-score voor zelfsturing: hoe lager de TCI-R-score voor zelfsturing, hoe hoger de VG-totaalscore.

Tabel 5 

Voorspellende modellen voor de videogamevragenlijstscores door middel van stapsgewijze regressie.

Het tweede model binnen Tabel 5 komt overeen met de stapsgewijze binaire logistische regressie die de beste voorspellers evalueert (door in het model dezelfde reeks onafhankelijke variabelen in te voeren als in de vorige meervoudige regressie) van een score hoger dan 0 op de VG-totaalschaal (de afhankelijke variabele werd gecodeerd met 0 voor niet- VGU-patiënten en 1 voor VGU- en VGA-patiënten). De resultaten toonden aan dat een grotere kans op een VG boven 0 (VGU en VGA) geassocieerd was met jongere leeftijd en hoge TCI-R-persistentiescores.

Het derde model binnen Tabel 5 bevat het beste model voor het onderscheiden van een VG-totaalscore boven de 20 (de afhankelijke variabele werd gecodeerd als 0 voor niet-VGU- en VGU-patiënten en 1 voor VGA-patiënten). De resultaten toonden aan dat lage TCI-R-scores voor zelfsturing het risico op VGA vergrootten.

3.6. Paden van het VG-niveau en GD-gedrag

Figuur 1 toont het diagram voor de SEM die de trajecten beoordeelt voor de uitkomsten VG-gedragsernst (gemeten aan de hand van de VG-totaalscore) en ernst van de GD (SOGS-totaalscore). Tabel 6 omvat de statistieken voor de gestandaardiseerde coëfficiënten van dit model. De in de SEM opgenomen variabelen werden geselecteerd uit de resultaten verkregen in de voorgaande stapsgewijze regressiemodellen, waarbij de leeftijd van de patiënt en de scores op TCI-R-persistentie en zelfsturing werden geïdentificeerd als de meest relevante voorspellers voor VG (geslacht werd ook opgenomen als een onafhankelijke variabele vanwege de sterke associatie met GD). De stippellijnen geven niet-significante verbanden aan. De variabelen die werden geselecteerd om het traject aan te passen, waren degenen met de hoogste associaties in de eerdere analyses. De indexen die de goodness-of-fit op modelniveau meten, waren adequaat: χ2 = 0.29 (P = 0.589), RMSEA = 0.01, CFI = 1 en SRMR = 0.008. Het geheel R2 want het pad was 0.16.

Figuur 1 

Structureel vergelijkingsmodel (SEM) dat de routes voor de niveaus van videogames (VG) en gokstoornissen (GD) waardeert. Gestippelde lijnen geven niet-significante associaties aan.
Tabel 6 

Structureel vergelijkingsmodel.

Het VG-niveau (gemeten aan de hand van de VG-totaalscore) was hoog voor patiënten met een lage TCI-R-zelfsturing en hoge TCI-R-persistentiescores. Bovendien medieerde de persistentie van de TCI-R-eigenschap de relatie tussen leeftijd en de totale VG-score: jongere proefpersonen hadden hogere TCI-R-persistentiescores en er werd een positieve associatie gevonden tussen dit persoonlijkheidskenmerk en de VG-score. TCI-R-zelfsturing bemiddelde ook de relatie tussen geslacht en de VG-totaalscore. Mannen behaalden hogere scores op dit persoonlijkheidskenmerk, dat negatief geassocieerd was met het VG-niveau.

De ernst van GD (gemeten aan de hand van de SOGS-totaalscore) was niet geassocieerd met de VG-totaalscore, maar was wel geassocieerd met jongere leeftijd, lage TCI-R-scores voor zelfsturing en hoge TCI-R-persistentiescores. Nogmaals, zoals in het geval van VG, bemiddelde TCI-R-zelfsturing het traject tussen geslacht en GD-niveau, en bemiddelde TCI-R-persistentie het traject tussen leeftijd en GD-niveau.

4. Discussie

De huidige studie beoordeelde de prevalentie van VG-symptomen in een klinische steekproef van GD-patiënten en onderzocht de verschillen tussen VG-groepen (VGU versus VGA). Verder hebben we de associaties tussen de ernst van VG-symptomen en GD-symptomatologie, algemene psychopathologie en persoonlijkheidskenmerken, en klinische variabelen beoordeeld en deze vervolgens vergeleken met patiënten zonder VG-gebruik (niet-VGU).

De belangrijkste bevinding van het onderzoek was dat de prevalentie van VGA in een opeenvolgende klinische steekproef van behandelingszoekende GD-individuen 15% bedroeg. Dit komt overeen met de literatuur, die een verband beschrijft tussen de aanwezigheid van gokproblemen en een vaker gebruik van en betrokkenheid bij videogames.]. Bovendien laten onze resultaten zien dat de prevalentie van VG-probleemgebruik of -verslaving onder GD-patiënten hoger is dan in andere vergelijkbare onderzoeken, die varieerden van 0.6% tot 10%, ondanks dat onze steekproef ouder was [, ]. De in ons onderzoek verkregen cijfers komen echter overeen met die beschreven bij een volwassen populatie [].

De aanwezigheid van VG-gebruik (VGU en VGA) was geassocieerd met specifieke klinische variabelen zoals jongere leeftijd, maar niet met GD-symptomatologie zoals gemeten aan de hand van SOCS- of DSM-IV-criteria. Eerdere literatuurrapporten suggereren dat leeftijd en geslacht sterke voorspellers zijn van problematisch of verslavend gebruik van videogames [, , ], maar niet van de ernst van de belangrijkste GD [, ].

De tweede belangrijkste bevinding was dat zowel VGU- als VGA-patiënten een hogere algemene psychopathologie vertoonden. Dit is in overeenstemming met de bestaande literatuur [, ], dat een verband rapporteert tussen een groter aantal VG-symptomen en depressie, angst en sociale fobie. Deze emotionele stoornissen en sociale problemen kunnen niet alleen gevolgen zijn van videogameverslaving [], maar het kunnen ook factoren zijn die bijdragen aan het voortbestaan ​​van de stoornis. Kus inderdaad] beschrijft hoe de voorkeur voor online sociale relaties, de behoefte aan escapisme en het gebruik van onaangepaste coping-strategieën om met dagelijkse stressfactoren om te gaan, bepalende variabelen worden. Op dezelfde manier, King en Delfabbro [] menen dat het problematische gebruik van videogames verband houdt met pogingen om eigenwaarde te verwerven of sociale acceptatie te verwerven.

Een derde belangrijke bevinding was dat patiënten die overmatig gebruik maakten van VG (zowel VGU als VGA) meer disfunctionele persoonlijkheidskenmerken vertoonden, namelijk een lagere zelfsturing en een hogere volharding. Andere onderzoeken hebben ook aangetoond dat specifieke persoonlijkheidskenmerken, zoals prikkelbaarheid/agressie, impulsiviteit, neuroticisme, eenzaamheid en introversie, verband houden met VGA., ].

De huidige studie heeft verschillende methodologische beperkingen waarmee rekening moet worden gehouden. Ten eerste zijn de deelnemers aan de steekproef alleen representatief voor GD-patiënten die behandeling zoeken, en daarom zijn de verkregen bevindingen mogelijk niet van toepassing op alle personen met GD. Omdat slechts 7% tot 12% van de GD-individuen hulp zoekt voor hun stoornis, zou een gemeenschapssteekproef van GD andere resultaten kunnen opleveren. Ten tweede maakte het gebruik van een gestandaardiseerde, zelf in te vullen vragenlijst als beoordelingsprocedure geen diepgaande evaluatie mogelijk van specifieke as I- en as II-comorbide stoornissen.

5. conclusies

Deze studie draagt ​​bij aan de beperkte literatuur over VGA in klinische monsters van GD en ontwikkelt een trajectmodel om de associaties tussen VG-symptomen, klinische en sociodemografische kenmerken, persoonlijkheidskenmerken en algemene psychopathologie te beschrijven. Op basis van de bevindingen van het model concluderen we dat zowel VGU als VGA worden aangestuurd door een hoge mate van volharding en een lage mate van zelfsturing, en dat patiënten doorgaans mannelijk en van jongere leeftijd zijn. Interventiestrategieën die zich richten op het trainen van deze persoonlijkheidskenmerken en systematische screening op potentiële VGU/VGA worden aanbevolen.

Dankwoord

Gedeeltelijke financiële steun werd ontvangen van Ministerio de Economía y Competitividad (PSI2011-28349) en AGAUR (2009SGR1554). CIBER Fisiopatología de la Obesidad y Nutrición (CIBERobn) en CIBER Salud Mental (CIBERsam) zijn beide initiatieven van ISCIII.

Belangenverstrengeling

De auteurs verklaren dat er geen belangenconflict bestaat met betrekking tot de publicatie van dit document.

Referenties

1. APA. Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders. 3e editie. Washington, DC, VS: American Psychiatric Association; 1980.
2. Petry NM, O'Brien CP. Internetgaming-stoornis en de DSM-5. Addiction. 2013;108(7):1186–1187. [PubMed]
3. Petry NM, Blanco C, Stinchfield R, Volberg R. Een empirische evaluatie van voorgestelde veranderingen voor gokdiagnose in de DSM-5. Addiction. 2013;108(3):575–581. [PMC gratis artikel] [PubMed]
4. Leeman RF, Potenza MN. Overeenkomsten en verschillen tussen pathologisch gokken en drugsgebruikstoornissen: een focus op impulsiviteit en compulsiviteit. Psychopharmacology. 2012;219(2):469–490. [PMC gratis artikel] [PubMed]
5. Potenza MN. Hoe centraal is dopamine voor pathologische gok- of kansspelstoornissen? Grenzen in Gedrags-neurowetenschap. 2013;23(7):p. 206. [PMC gratis artikel] [PubMed]
6. Petry NM, Rehbein F, Gentile DA, et al. Een internationale consensus voor het beoordelen van internetgaming-problemen met de nieuwe DSM-5-aanpak. Addiction. 2014 [PubMed]
7. Bavelier D, Green CS, Han DH, Renshaw PF, Merzenich MM, Gentile DA. Hersenen over videogames. Nature Reviews Neuroscience. 2011;12(12):X763–X768. [PMC gratis artikel] [PubMed]
8. Han DH, Bolo N, Daniels MA, Arenella L, Lyoo IK, Renshaw PF. Hersenactiviteit en verlangen naar internetvideogames. Uitgebreide psychiatrie. 2011;52(1):88–95. [PMC gratis artikel] [PubMed]
9. Ko CH, Yen JY, Chen SH, Wang PW, Chenb CS, Yen CF. Evaluatie van de diagnostische criteria van internetgamingstoornis in de DSM-5 onder jongvolwassenen in Taiwan. Journal of Psychiatric Research. 2014, 53: 103-110. [PubMed]
10. Cho H, Kwon M, Choi JH, et al. Ontwikkeling van de schaal voor internetverslaving op basis van de criteria voor internetgamingstoornissen voorgesteld in DSM-5. Verslavend gedrag. 2014;39(9):1361–1366. [PubMed]
11. Kuss DJ. Internetgamingverslaving: huidige perspectieven. Psychologie Onderzoek en Gedragsmanagement. 2013, 6: 125-137. [PMC gratis artikel] [PubMed]
12. Anand V. Een onderzoek naar tijdmanagement: de correlatie tussen het gebruik van videogames en academische prestatiemarkeringen. Cyberpsychologie en gedrag. 2007;10(4):552–559. [PubMed]
13. Achab S, Nicolier M, Mauny F, et al. Massaal multiplayer online rollenspellen: vergelijking van kenmerken van verslaafde versus niet-verslaafde online gerekruteerde gamers in een Franse volwassen bevolking. BMC Psychiatry. 2011; 11, artikel 144 [PMC gratis artikel] [PubMed]
14. Festl R, Scharkow M, Quandt T. Problematisch gebruik van computergames bij adolescenten, jongere en oudere volwassenen. Addiction. 2013;108(3):592–599. [PubMed]
15. Haagsma MC, Pieterse ME, Peters O. De prevalentie van problematische videogamers in nederland. Cyberpsychologie, Gedrag en sociaal netwerken. 2012;15(3):162–168. [PubMed]
16. Mentzoni RA, Brunborg GS, Molde H, et al. Problematisch gebruik van videogames: geschatte prevalentie en associaties met mentale en fysieke gezondheid. Cyberpsychologie, Gedrag en sociaal netwerken. 2011;14(10):591–596. [PubMed]
17. APA. Diagnostisch en statistisch handboek voor psychische stoornissen: tekstherziening. 4e editie. Washington, DC, VS: American Psychiatric Association; 2000.
18. King DL, Haagsma MC, Delfabbro PH, Gradisar M, Griffiths MD. Op weg naar een consensusdefinitie van pathologische video-gaming: een systematische review van psychometrische assessmenttools. Clinical Psychology Review. 2013;33(3):331–342. [PubMed]
19. Griffiths MD. Niet-verslavend psychoactief drugsgebruik: implicaties voor gedragsverslaving. Gedrags- en hersenwetenschappen. 2011;34(6):315–316. [PubMed]
20. Griffiths MD, Meredith A. Videogameverslaving en de behandeling ervan. Journal of Contemporary Psychotherapy. 2009;39(4):247–253.
21. Grant JE, Chamberlain SR. Gokstoornis en de relatie ervan met stoornissen in middelengebruik: implicaties voor nosologische herzieningen en behandeling. The American Journal on Addictions. 2013 [PubMed]
22. Johansson A, Grant JE, Kim SW, Odlaug BL, Götestam KG. Risicofactoren voor problematisch gokken: een kritisch literatuuronderzoek. Journal of Gambling Studies. 2009;25(1):67–92. [PubMed]
23. Kessler RC, Hwang I, Labrie R, et al. DSM-IV pathologisch gokken in de National Comorbidity Survey Replication. Psychological Medicine. 2008;38(9):1351–1360. [PMC gratis artikel] [PubMed]
24. Álvarez-Moya EM, Jiménez-Murcia S, Granero R, et al. Vergelijking van persoonlijkheidsrisicofactoren bij boulimia nervosa en pathologisch gokken. Uitgebreide psychiatrie. 2007;48(5):452–457. [PubMed]
25. Janiri L, Martinotti G, Dario T, Schifano F, Bria P. Het persoonlijkheidsprofiel van het temperament en de karakterinventaris (TCI) van de gokkers. Gebruik en misbruik van middelen. 2007;42(6):975–984. [PubMed]
26. Barry DT, Stefanovics EA, Desai RA, Potenza MN. Verschillen in de associaties tussen de ernst van gokproblemen en psychiatrische stoornissen onder zwarte en blanke volwassenen: bevindingen uit het nationale epidemiologische onderzoek naar alcohol en aanverwante aandoeningen. American Journal over verslavingen. 2011;20(1):69–77. [PMC gratis artikel] [PubMed]
27. Dowling NA, Brown M. Gemeenschappelijkheden in de psychologische factoren die verband houden met probleemgokken en internetafhankelijkheid. Cyberpsychologie, Gedrag en sociaal netwerken. 2010;13(4):437–441. [PubMed]
28. Tonioni F, Mazza M, Autullo G, et al. Is internetverslaving een psychopathologische aandoening die verschilt van pathologisch gokken? Verslavend gedrag. 2014;39(6):1052–1056. [PubMed]
29. Muller KW, Beutel ME, Egloff B, Wölfling K. Onderzoek naar risicofactoren voor internetgamingstoornis: een vergelijking van patiënten met verslavend gamen, pathologische gokkers en gezonde controles met betrekking tot de vijf grote persoonlijkheidskenmerken. Europese Addiction Research. 2014;20(3):129–136. [PubMed]
30. Stinchfield R. Betrouwbaarheid, validiteit en classificatienauwkeurigheid van een maatstaf voor DSM-IV diagnostische criteria voor pathologisch gokken. The American Journal of Psychiatry. 2003;160(1):180–182. [PubMed]
31. Jimenez-Murcia S, Stinchfield R, Alvarez-Moya E, et al. Betrouwbaarheid, validiteit en classificatienauwkeurigheid van een Spaanse vertaling van een maatstaf voor diagnostische criteria uit de DSM-IV voor pathologisch gokken. Journal of Gambling Studies. 2009;25(1):93–104. [PubMed]
32. Brown BW, Russell K. Methoden voor het corrigeren van meerdere tests: bedrijfskenmerken. Statistics in Medicine. 1997;16(22):2511–2528. [PubMed]
33. Lesieur HR, Blume SB. Het South Oaks Gambling Screen (SOGS): een nieuw instrument voor de identificatie van pathologische gokkers. The American Journal of Psychiatry. 1987;144(9):1184–1188. [PubMed]
34. Chóliz M, Marco C. Beschermheer van het gebruik en de afhankelijkheid van videogames in de kindertijd en adolescentie. Anales de Psicología. 2011;27(2):418–426.
35. Derogatis LR. SCL-90-R: Cuestionario de 90 Sintomas: Handleiding. Madrid, Spanje: THEE-redactie; 2002.
36. Cloninger CR. De inventaris van temperament en karakter – herzien. St. Louis, Mo, VS: Centrum voor Psychobiologie van Persoonlijkheid, Washington University; 1999.
37. APA. Diagnostisch en statistisch handboek voor psychische stoornissen (DSM-5) 5e editie. Washington, Wash, VS: American Psychiatric Association; 2013.
38. APA. Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders. 3e editie. Washington, DC, VS: American Psychiatric Association; 1987.
39. Echeburúa E, Baéz C, Fernández-Montalvo J, Páez D. Cuestionario de Juego Patológico de South Oaks (SOGS): española-validatie. [South Oaks Gambling Screen (SOGS): Spaanse validatie] Analyse en wijziging van de geleidbaarheid. 1994;20(74):769–791.
40. Stinchfield R. Betrouwbaarheid, validiteit en classificatienauwkeurigheid van het South Oaks Gambling Screen (SOGS) Verslavend gedrag. 2002;27(1):1–19. [PubMed]
41. Alessi SM, Petry NM. De pathologische ernst van gokken wordt geassocieerd met impulsiviteit in een procedure voor het verdisconteren van vertragingen. Gedragsprocessen. 2003;64(3):345–354. [PubMed]
42. Sterke DR, Dochters SB, Lejuez CW, Breen RB. Het Rasch-model gebruiken om een ​​herziene schaal voor gokattitudes en -overtuigingen (GABS) te ontwikkelen voor gebruik bij mannelijke gokkers van universiteitsstudenten. Stofgebruik en misbruik. 2004;39(6):1013–1024. [PubMed]
43. APA. Diagnostisch en statistisch handboek voor psychische stoornissen (DSM-IV) 4e editie. Washington, DC, VS: American Psychiatric Association; 1994.
44. Cloninger CR, Svrakic DM, Przybeck TR. Een psychobiologisch model van temperament en karakter. Archives of General Psychiatry. 1993;50(12):975–990. [PubMed]
45. Gutiérrez F, Torrens N, Boget T, et al. Psychometrische eigenschappen van de Temperament and Character Inventory (TCI) -vragenlijst in een Spaanse psychiatrische populatie. Acta Psychiatrica Scandinavica. 2001;103(2):143–147. [PubMed]
46. ​​Gutiérrez-Zotes JA, Bayón C, Montserrat C, et al. Temperament- en karakterinventaris herzien (TCI-R). Standaardisatie en normatieve gegevens in een steekproef uit de algemene bevolking. Actas Espanolas de Psiquiatria. 2004;32(1):8–15. [PubMed]
47. Martínez-Azumendi O, Fernández-Gómez C, Beitia-Fernández M. Factoriële variantie van de SCL-90-R in een Spaanse poliklinische psychiatrische steekproef. Actas Espanolas de Psiquiatria. 2001;29(2):95–102. [PubMed]
48. Jiménez-Murcia S, Álvarez-Moya EM, Granero R, et al. Cognitief-gedragsmatige groepsbehandeling voor pathologisch gokken: analyse van de effectiviteit en voorspellers van de therapieresultaten. Psychotherapie Onderzoek. 2007;17(5):544–552.
49. Kline RB. Principes en praktijk van structurele-vergelijkingsmodellering. 3e editie. New York, NY, VS: Guilford Press; 2010.
50. Bentler PM, Raykov T. Over metingen van verklaarde variantie in niet-recursieve structurele vergelijkingsmodellen. Journal of Applied Psychology. 2000;85(1):125–131. [PubMed]
51. Dunn K, Delfabbro P, Harvey P. Een voorlopige, kwalitatieve verkenning van de invloeden die gepaard gaan met uitval uit cognitieve gedragstherapie voor probleemgokken: een Australisch perspectief. Journal of Gambling Studies. 2012;28(2):253–272. [PubMed]
52. Walther B, Morgenstern M, Hanewinkel R. Gelijktijdig voorkomen van verslavend gedrag: persoonlijkheidsfactoren gerelateerd aan middelengebruik, gokken en computergamen. Europese Addiction Research. 2012;18(4):167–174. [PubMed]
53. Kuss DJ, Griffiths MD, Karila L, Billieux J. Internetverslaving: een systematische review van epidemiologisch onderzoek van het afgelopen decennium. Huidig ​​farmaceutisch ontwerp. 2014;20(25):4026–4052. [PubMed]
54. Koning DL, Delfabbro PH. Behandeling van internetgamingstoornissen: een overzicht van definities van diagnose en behandelresultaat. Journal of Clinical Psychology. 2014 [PubMed]
55. Mehroof M, Griffiths MD. Online gameverslaving: de rol van sensatiezoeken, zelfbeheersing, neuroticisme, agressie, toestandsangst en karakterangst. Cyberpsychologie, Gedrag en sociaal netwerken. 2010;13(3):313–316. [PubMed]