Tidlig stoffforbruk og problematisk bruk av videospill i ungdomsårene (2015)

Front Psychol. 2015 Apr 28; 6: 501. doi: 10.3389 / fpsyg.2015.00501.

Coëffec A1, Romo L2, Ost N3, Riazuelo H4, Plantey S5, Kotbagi G6, Kern L7.

Abstrakt

Stoffbruk og bruk av videospill er hyppig blant unge mennesker. Formålet med denne forskningen var å studere sammenhengen mellom bruk av videospill og forbruk av forskjellige stoffer som alkohol, tobakk eller cannabis i ungdomstiden. For å gjøre det fylte 1423-elever fra ungdomsskoler og videregående skoler et autoskjema som inkluderte spørsmål om alder, kjønn, studieår, bruk av videospill og alkoholforbruk (Alkoholbruk Disorders Identification Test Short version, AUDIT-C ), tobakk (Heaviness of Smoking Index, HSI), og cannabis (Cannabis Abuse Screening Test, CAST). Vi fant at 92.1% av tenåringene bruker videospill og 17.7% har en problematisk bruk av videospill (PUVG). Videre viser resultatene at stoffforbruket virker hyppig med at 19.8 og 8.3% av deltakerne har henholdsvis farlig alkohol- og cannabisforbruk og 5.2% som har en moderat til høy tobakkavhengighet. Videospillere konsumerte betydelig mer alkohol, og spillere med PUVG startet sitt stoffforbruk (alkohol, tobakk og cannabis) tidligere. PUVG ble funnet å være negativt korrelert med alder ved første stoffkonsum, men positivt korrelert med tiden brukt på å spille videospill. Imidlertid var det ikke korrelert med risiko for stoffavhengighet (score til AUDIT-C, HSI og CAST). Endelig er resultatene våre i samsvar med litteraturen, med hensyn til frekvensen av stoffbruk og bruk av videospill i ungdomstiden. Disse dataene muliggjør en bedre vurdering av forebyggingsstrategier og fremtidig omsorg på dette spesielle feltet.

Nøkkelord:

ungdomsårene; alkohol; cannabis; problematisk bruk; tobakk; videospill

Introduksjon

Å eksperimentere med psykoaktive stoffer, for eksempel alkohol, tobakk eller cannabis, er vanlig i ungdomstiden (Currie et al., 2010; Spilka et al., 2012a,b; Spilka og Le Nézet, 2013). Å spille videospill er også populært i denne befolkningen, og i noen tilfeller kan det bli problematisk, spesielt hvis det eksisterer samtidig med andre psykopatologiske dimensjoner. Flere andre studier har funnet assosiasjoner mellom videospill og stoffkonsum. Mens noen studier fokuserer på koblingene mellom pengespill, sjansespill og stoffkonsum (Lane et al., 2004; Phillips og Ogeil, 2007), andre fremhever assosiasjonene mellom videospill og stoffforbruk (Wenzel et al., 2009; Armstrong et al., 2010; Denniston et al., 2011; Raiff et al., 2012; Walther et al., 2012; Van Rooij et al., 2014). Fram til i dag har vi imidlertid svært få franske studier undersøkt de mulige koblingene mellom stoffkonsum og bruk av videospill. Formålet med denne studien var således å utforske sammenhengen mellom bruk av videospill og forbruk av alkohol, tobakk og cannabis i en populasjon av ungdommer. Den underliggende forutsetningen for vår studie er at det eksisterer en profil (personlighet og psykopatologisk) som er felles for spillere med problematisk bruk av videospill (PUVG; det vil si, ifølge noen forskere spillere avhengige av videospill) og unge videospillere som er i fare for utvikle en PUVG.

Litteratur gjennomgang

Stoffforbruk blant ungdom

En HBSC-undersøkelse (Health Behaviour in School-aged Children, 2010) utført på en ung befolkning i alderen mellom 11 og 16 år gammel, viser at inntak av alkohol, tobakk og cannabis er ganske hyppig og øker med alderen. Dermed hadde blant elevene i sjette klasse 59.3, 12.7 og 1.5% allerede konsumert alkohol, tobakk og cannabis. Dessuten har 6.8% av sjetteklassingene og 34% av niendeklassingene rapportert å bli full (Currie et al., 2010; Spilka et al., 2012a).

I følge ESCAPAD-undersøkelsen (2011) (eller på fransk: “Enquête sur la Santé et les Consommations lors de l'Appel de Préparation A la Défense”), erklærer omtrent 75% av 17-årige ungdommer å ha konsumert alkohol, 42 % erklærer å ha konsumert tobakk (Spilka et al., 2012b) og 26.8% erklærer å ha konsumert cannabis (Spilka og Le Nézet, 2013) i løpet av den siste måneden.

Bruk av videospill

Bruk av videospill er vanlig blant barn og unge (Tejeiro og Moran, 2002; Wood et al., 2004). Faktisk, Le Heuzey og Mouren (2012) fant ut at 87% av 11 – 13 åringer og 80% av 15 – 17 åringer spiller et videospill minst en gang om dagen. De mest undersøkte videospillene fra forskere er online spillplattformer, spesielt MMORPG (massivt flerspillers online rollespill). Disse spillene har funksjoner som gjør dem veldig attraktive for tenåringer, for eksempel: anonymitet, tilgjengelighet, brukervennlighet, genererer spenning, interaktivitet, konkurranseevne, fordypning, overflod av informasjon, og i visse tilfeller, et vedvarende virtuelt univers (Greenfield og Ceap, 1999; Griffiths and Wood, 2000; Morahan-Martin og Schumacher, 2000; Chou et al., 2005; Ng og Wiemer-Hastings, 2005; Allison et al., 2006; Sebeyran, 2008; Minotte, 2010; INSERM, 2014).

Forestillingen om "avhengighet av videospill" er ennå ikke en etablert lidelse. Ikke desto mindre er "Internet Gaming Disorder" introdusert i avsnitt III i DSM-5 (Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, versjon 5, American Psychiatric Association, 2013). De fleste studier som analyserer online bruk av videospill bruker den bredere betegnelsen "nettberoende"Varescon, 2009). Imidlertid begynner forestillingen om "problematisk bruk" å spre seg innen det vitenskapelige feltet, som det fremgår av INSERMs (2014) rapport, som inkluderer en definisjon som er veldig lik Goodmans (1990) avhengighetskriterier. Til tross for at PUVG er dårlig definert, og ofte dekker forestillinger om voldelig, overdreven eller vanedannende bruk av videospill, ble det funnet å ha en utbredelse på mellom 1.3% til over 50%. Denne store variasjonen mellom studier kan forklares ved bruk av forskjellige vurderingsinstrumenter, seleksjonsskjevhet, inkluderingskriterier som alder osv. (Haagsma et al., 2012; Festl et al., 2013; King et al., 2013; Pápay et al., 2013; Ricquebourg et al., 2013).

Bruk av videospill og stoff

Flertallet av studiene finner en kobling mellom rusbruk og videospillvaner. En fersk undersøkelse viser at gutter som spiser tobakk, cannabis og alkohol dobler risikoen for å få et høyt nivå av PUVG (vurdert av PVG eller "problematisk videospill") enn de som ikke gjorde det (Van Rooij et al., 2014).

Når det gjelder alkoholforbruk, ser det ut til å være det mest knyttet til tiden du har spilt på videospill. Faktisk, Armstrong et al. (2010) viste i et utvalg av 4691 grunnskoleelever at tiden som ble brukt foran en TV-skjerm og å spille videospill, er positivt knyttet til alkoholforbruk.

Når det gjelder alder ved første stoffkonsum, ble det funnet at initiering av alkoholbruk før fylte av 13 var korrelert betydelig til hyppig bruk av TV, datamaskiner og videospill (Denniston et al., 2011).

Når det gjelder rus og avhengighet, fant man at prevalensen av alkoholmisbruk økte med tiden brukt på å spille videospill i en norsk befolkning som varierte fra 16 til 74 år gammel (Wenzel et al., 2009). I tillegg er personer som rapporterer å være de mest avhengige av stoffer som alkohol, koffein, sjokolade og sigaretter, de som er mest utsatt for å være avhengige av en annen aktivitet som å trene, se på TV, spille sjansespill, spille, bruke internett og videospill (Greenberg et al., 1999). Dermed var PUVG forbundet med risikoen for alkohol-, tobakk- og cannabisavhengighet (Ream et al., 2011a,b).

Interessant, Raiff et al. (2012) viste at i en voksen befolkning er bruken av videospill hyppigere og lengre hos røykere enn ikke-røykere.

Noen studier klarte imidlertid ikke å finne en sammenheng mellom tidsbruken til å spille videospill og forbruk av visse stoffer. Og dermed, Walther et al. (2012) viste at bortsett fra bruk av cannabis, verken tobakk eller alkoholforbruk, samtidig oppstår med videospill. I tillegg, McClure and Mears (1986) viste at studentene (n = 190) som spilte videospill daglig konsumerte ikke mer alkohol eller tobakk enn de som spilte en eller to ganger per måned.

metodikk

Befolkning

Utvalget vårt besto av franske studenter 1423, mellom 11 og 17 år, rekruttert fra mellom- og videregående skoler (7th, 8th, 10th og 11th grade) i regionen "Ile de France." Studentene ble informert om målene til studien vår og deltok frivillig ved å fylle ut et auto-spørreskjema i skoletiden. Foreldrene ble også informert om deres rettigheter til å nekte barnas deltakelse i denne studien. Denne studien fulgte anbefalingene gitt av etikkomiteen for avdeling for psykologisk vitenskap og læringsvitenskap, University of Paris Ouest Nanterre La Défense, UFR SPE (Department of Psychology and Education). Utdanningsmyndigheten til Versailles, de deltagende skolene og institusjoner for høyere utdanning godtok også spørreskjemaet.

målinger

Auto-spørreskjemaet besto av to deler: det første inkluderte generelle spørsmål om kjønn, alder og studienivå. Det andre ble delt inn i fire seksjoner:

Bruk av videospill

PUVG-spørreskjemaet ble brukt. For å vurdere PUVG ble dette spørreskjemaet etablert med henvisning til kriteriene for stoffavhengighet i DSM-IV-TR (Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, versjon IV-TR, American Psychiatric Association, 2000). Dette tiltaket for PUVG ble brukt, siden det ikke fantes noe gyldig instrument på fransk i begynnelsen av studien. Total poengsum varierer fra 0 til 7 poeng. En poengsum lik eller overordnet tre indikerer en PUVG. Denne avskjæringsscore er den samme som brukes til å diagnostisere stoffavhengighet. Faget ble bedt om å spesifisere tidsbruken til å spille videospill på dager med og uten skole. Deltakerne ble klassifisert som "videospillere" hvis de rapporterte om å spille videospill i løpet av de siste 12 månedene. Det skal bemerkes at spillenheter og typene videospill (arkade, konsoll- eller datamaskinbaserte spill, online spill osv.) Ble også utforsket i denne studien.

Alkohol inntak

AUDIT-C (Identifikasjonstest for alkoholbruk) Kort versjon; Bush et al., 1998) var brukt. Dette instrumentet tillater en relevant vurdering av farlig alkoholforbruk de siste 12 månedene, gjennom tre artikler om frekvens, mengde og hyppighet av drukkenskap (seks eller flere drikker ved en enkelt anledning). Det ble brukt i forskjellige studier for å identifisere farlig alkoholforbruk (Bush et al., 1998; Gual et al., 2002), inkludert epidemiologiske studier som Health barometer (på fransk: “Baromètre de Santé”), men har ikke en fransk validering som hittil er kjent. En poengsum lik eller over fire for menn og lik eller over tre for kvinner indikerer alkoholforbruk i fare for å bli avhengig (Bradley et al., 2007).

Tobakkforbruk

HSI (Heaviness of Smoking Index), som gjør det mulig å raskt oppdage gjeldende tobakksavhengighet (forkortet versjon av Fagerström-test for nikotinavhengighet by Fageström, 1978) var brukt. Til tross for at dette spørreskjemaet bare ble validert for voksne (Heatherton et al., 1989), har den tidligere blitt brukt i ungdomspopulasjoner (Hastier et al., 2006). Til tross for dets svake psykometriske egenskaper (intern sammenheng mellom 0.62 og 0.65), er den fortsatt mye brukt for sin hurtighet i administrasjon (Etter, 2005). En total poengsum gitt av de to elementene i dette spørreskjemaet mellom: 0 og 1 viser liten eller ingen avhengighet; 2 og 3 viser moderat avhengighet; 4 og 6 viser sterk avhengighet (Fagerström et al., 1990).

Cannabisforbruk

CAST (Cannabis Abuse Screening Test) ble brukt. Denne testen ble validert i Frankrike av en undersøkelse som ble kalt ADOTECNO (ADOlescents et TEChniques d'évaluation des consommations Nocives) på 1728-studenter. Det ble også validert i befolkningen generelt av Legleye et al. (2007). En poengsum lik eller overlegen to indikerer en risiko for cannabisavhengighet.

Statistisk analyse

SPSS 19 ble brukt til alle statistiske analyser. Beskrivende analyser (for eksempel prosenter, midler og standardavvik) ble utført for å beskrive utvalgspopulasjonen. Deretter gjennomførte vi bivariate analyser (Student's t-test, Chi-square, Pearsons korrelasjon) for å undersøke de mulige koblingene mellom variablene. Til slutt ble multivariate analyser (MANOVA, regresjon) utført for å synliggjøre variablene, som hadde en betydelig statistisk vekt på PUVG mens man tok hensyn til dem alle. Dermed var vi i stand til å fremheve prosentandelen av varians forklart og spore profiler til "videospillere" med PUVG.

Resultater

Video Gaming

Totalt 92.1% (N = 1289) ble ansett som videospillere mot 7.9% (N = 111) ikke-videospillere. Blant spillerne som svarte på PUVG-spørreskjemaet (N = 1192), 17.7% (N = 211) presenterte en PUVG (med tre eller flere poeng). Bare 1.1% av dem viste alle kriteriene (maksimal poengsum på 7 poeng). Tiden brukt på å spille videospill på en skoledag var betydelig lavere enn på en dag uten skole [53 min (SD: 1 h 23 min) og 2 h 12 min (SD: 2 h 45 min); t(1288) = 22.78, p <0.0001]. Videre bruker videospillere med PUVG mer tid på videospill enn videospillere uten PUVG [på skoledager (t = 10.62, p <0.0001)] og uten skole [t(1085) = 10.8, p <0.0001].

Når det gjelder spillenheter og typer videospill: de tre som ble mest sitert i kategorien spillenheter er datamaskiner (85.1%), faste konsoller (75.2%) og mobiltelefoner (66%). Når det gjelder spilltypene er de racingspill (54.8%), plattformspill (48.9%) og sportsspill (48.3%).

forbruk

Rundt halvparten av befolkningen vår (46.7%) erklærte å innta alkohol. Gjennomsnittsalderen ved første forbruk var 12.4 år (SD = 2.7). Vi la merke til at 89.3% av første forbruk fant sted etter fylte 8. Med andre ord, en av 10 ungdommer hadde smakt alkohol for første gang før fylte 8. Dessuten har 19% et alkoholforbruk i risikogruppen.

Omtrent 16.7% av befolkningen vår erklærte røyking av sigaretter. Gjennomsnittlig startalder rapportert var 12.8 år (SD = 1.9). Vi fant at 90.3% av røykerne begynte å røyke i en alder av 10 eller over. Dessuten har 5.2% høy tobakkavhengighet.

Totalt 21.1% av studentene erklærte å ha røkt cannabis minst en gang i løpet av sin levetid, og 8.3% har hatt et farlig cannabisforbruk, mens 8.6% erklærte for øyeblikket røyking.

Sammenligning mellom videospillere og ikke-videospillere

Videospillere har et betydelig høyere forbruk av alkohol enn ikke-videospillere (p = 0.04). Ingen andre signifikante forskjeller ble funnet mellom de to gruppene for variablene presentert i tabell Table1.1. Bord Table22 beskriver resultatene på skalaene som måler risiko for avhengighet og første aldersforbruk for videospillere og ikke videospillere.

Tabell 1 

Andel (%) av forbrukerne og forsøkspersoner som er utsatt for avhengighet.
Tabell 2 

Resultater av AUDIT-C, HSI og CAST, og gjennomsnittsalder ved første forbruk.

Factorial ANOVA ble utført for å studere tiden brukt på å spille videospill på en dag med så vel som uten skole for de som spiser alkohol, cannabis og tobakk kontra de som ikke gjør det. ANOVA var betydelig. Bonferroni s post hoc tester viste betydelig forskjell unikt for gruppen av røykere og ikke-røykere med hensyn til tidsbruk på spill på en skoledag (n = 1199, p = 0.004) så vel som på en dag uten skole (n = 1199, p = 0.003). Røykere ble funnet å bruke mer tid på å spille videospill.

Vi gjennomførte også en MANOVA med de avhengige variablene AUDIT-C, HSI og CAST som sammenliknet de to gruppene av videospillere og ikke-videospillere. MANOVA viser generelle betydelige forskjeller mellom de to gruppene. [F(3,1196) = 3.3, p = 0.02]. Spesielt har videospillere en høyere poengsum på AUDIT-C (Bonferroni post hoc tester, p = 0.106) og på CAST (Bonferroni post hoc tester, p = 0.207) enn ikke-videospillere. Det ble imidlertid ikke funnet noen forskjell når vi analyserte poengsummen på HSI (p = 0.538).

Vi gjennomførte også en MANOVA med de avhengige variablene alder ved første inntak av alkohol, tobakk og cannabis, hvor de to gruppene av videospillere og ikke-videospillere sammenlignet. Det ble imidlertid ikke funnet noen signifikante forskjeller mellom disse to gruppene [F(3,153) = 0.965, p = 0.41] for disse variablene.

Korrelasjonsanalyse

Bord Table33 viser korrelasjonene mellom PUVG-poengsummen; gjennomsnitt score for AUDIT-C, HSI og CAST og alder ved første stoffkonsum.

Tabell 3 

Pearssons korrelasjoner mellom PUVG-poengsum, brukt tid på å spille videospill, poengsum på AUDIT-C, HSI, CAST og alder ved første stoffforbruk.

Hvis vi bare tar hensyn til de som røyker (N = 100), vi merker en betydelig sammenheng mellom poengsummen på PUVG og HSI (r = 0.19, p = 0.052). Tilsvarende, hvis vi vurderer de som konsumerer cannabis (N = 150) vi observerer betydelig og positiv sammenheng mellom poengsummen deres på PUVG og CAST (r = 0.27, p = 0.001).

Flere lineære regresjoner

Vi testet en lineær regresjonsmodell i et forsøk på å forklare poengsummen til PUVG (avhengig variabel) med score på AUDIT-C, HSI, CAST, alder ved første stoff (er) forbruk (er) og tid brukt på å spille videospill (på en dag med / uten skole; uavhengige variabler). Det skal bemerkes at denne analysen inkluderte en mindre prøve enn den første, bestående av 108 forsøkspersoner som konsumerer eller har konsumert de tre stoffene. Denne regresjonsmodellen forklarte 37.76% (R2 = 0.3776) av variabiliteten til PUVG-poengsum. Den betydningsfulle beskrivende variabelen i denne modellen er brukt tid på å spille videospill på en dag med skolen (b* = 0.311; p = 0.018), alder ved første inntak av cannabis (b* = –0.25; p = 0.02) og alder ved første forbruk av tobakk (b* = 0.22; p = 0.04) (Tabell (Table44).

Tabell 4 

Flere regresjoner med PUVG-score som avhengig variabel.

Vi gjennomførte også en stegvis stigende regresjon (R2 = 0.367). Tid brukt på å spille videospill på en skoledag (b* = 0.292) og alder ved første inntak av cannabis (b* = –0.26; p <0.05) samt poengsummen på HSI (b* = 0.148), brukt tid på å spille videospill på en dag uten skole (b* = 0.191), score på CAST (b* = 0.153) og alder ved første forbruk av tobakk (b* = 0.2; p > 0.05) var variablene som ble valgt etter denne metoden.

Tilsvarende gjennomførte vi også en trinnvis etterkommerregresjon (R2 = 0.32). Tid brukt på å spille videospill på en skoledag (b* = 0.446), alder ved første inntak av cannabis (b* = –0.18) og poengsum for HSI (b* = 0.173; p <0.05) var variablene som ble valgt etter denne metoden.

Dermed øker tidsbruken til å spille videospill på en skoledag og en tidligere alder av første inntak av cannabis risikoen for å ha en PUVG. Disse to variablene ble funnet å være signifikante i alle regresjonsmodellene som ble testet (regresjon, ascendant og etterkommer).

Diskusjon

Utbredelse

I ungdomsbefolkningen vår (N = 1423), vi fant 92.1% av videospillere (N = 1289) og 17.7% av videospillere med PUVG (N = 211). Stoffbruk (alkohol, tobakk og cannabis) i denne populasjonen var hyppig, noe som er i samsvar med de epidemiologiske dataene i litteraturen (Currie et al., 2010; Spilka et al., 2012a). TDerfor viser 8.3 og 19.8% av tenårene henholdsvis farlig cannabis- og alkoholforbruk og 5.2% viser en moderat til sterk avhengighet av tobakksrøyking. Disse prosentene varierer ikke mellom videospillere og ikke-videospillere.

Videospill og stoffforbruk

Videospillere har et betydelig høyere forbruk av alkohol enn ikke-videospillere. Dette var den eneste signifikante forskjellen som ble funnet mellom disse to gruppene når det gjaldt stoffkonsum. Resultatene våre ligner de på McClure and Mears (1986) for tobakkforbruk, men i strid med resultatene deres om alkoholforbruk. Det ser ut til at eksponering for tobakk og cannabis gjennom videospill ikke er så viktig som eksponering for alkohol. Faktisk hadde videospillere lignende sjanser til å ha konsumert et av disse tre stoffene enn ikke-videospillere. Resultatene våre: (1) er i strid med resultatene av Barrientos-Gutiérrez et al. (2012) som viser tidligere initiering av tobakksrøyking blant ungdom utsatt for media; (2) er konsistente med dem fra Tucker et al. (2013) angående økt sannsynlighet for alkoholbruk hos unge videospillere.

Dessuten viser resultatene våre (MANOVA) at det eksisterer minst to signifikante forskjeller mellom videospillere og ikke-videospillere med hensyn til deres score på stoffavhengighet (alkohol, tobakk, cannabis). Det ble imidlertid ikke funnet signifikante forskjeller med hensyn til alder ved første konsum for de to gruppene.

Brukte tid på å spille videospill og stoffforbruk

Det var ingen signifikante forskjeller i tidsbruk til å spille videospill mellom forbrukere av alkohol og cannabis og ikke-forbrukere. Denne gangen var betydelig lengre for tobakksrøykere enn ikke-røykere. Disse resultatene stemmer overens med resultatene fra Raiff et al. (2012). Tidsbruk for å spille videospill (på en dag med eller uten skole) er positivt korrelert med score til AUDIT-C, HSI og CAST. I tillegg er resultatene våre om alkoholforbruk: (1) på linje med resultatene til Wenzel et al. (2009) som fant ut at alkoholmisbruk øker med tiden brukt på å spille videospill; (2) inkonsekvent med de av Armstrong et al. (2010), som fant ut at det er hyppigere å drikke alkohol blant unge mennesker som bruker mer tid på å spille videospill.

Det må bemerkes at lengre tid brukt på å spille videospill i løpet av en dag uten skole er assosiert med en tidligere alder av første stoffkonsum (alkohol, tobakk og cannabis). Disse resultatene er i samsvar med resultatene av Denniston et al. (2011) som fant ut at en tidlig innledning av alkohol (før 13 år gammel) er assosiert med en hyppigere bruk av TV, datamaskiner og videospill. I tillegg var det positiv sammenheng mellom tiden man brukte på å spille videospill på en skoledag og alder ved første inntak av cannabis og tobakk. Imidlertid kunne denne korrelasjonen ikke utvides til alderen ved første alkoholforbruk.

PUVG og stoffforbruk

Tidligere studier har fokusert på å finne en kobling eller en forekomst mellom PUVG og stoffbruk, som nevnt tidligere. Resultatene våre er i strid med litteraturen (Greenberg et al., 1999; Ream et al., 2011a,b; Walther et al., 2012) siden PUVG-poengsum ikke ble funnet å være korrelert med score til AUDIT-C, HSI eller CAST.

Problematisk bruk av videospill ser ut til å være assosiert med en tidligere igangsetting av stoffer siden det eksisterer en betydelig negativ sammenheng mellom PUVG-score og alder ved første stoffkonsum (alkohol, tobakk og cannabis). Derfor er en tidligere startalder knyttet til økt risiko for PUVG. Så vidt vi vet, har disse dataene ikke blitt undersøkt av andre studier.

Videre ble bare 36.76% av variasjonen av PUVG-score forklart med vår regresjonsmodell som inkluderer score til AUDIT-C, HSI, CAST, alder ved første stoffforbruk og tid brukt på å spille videospill (på en dag med / uten skole) som uavhengige variabler. Alder ved første forbruk av tobakk og cannabis, tid brukt på å spille videospill på en dag med skolen forklarer variansen betydelig. De to variablene som skilte seg ut (til tross for metoden for regresjon som ble brukt) var, brukt tid på å spille videospill på en skoledag og en tidligere alder med første forbruk av cannabis.

Begrensninger

Det skal bemerkes at studien vår har noen begrensninger; med utgangspunkt i spørreskjemaet som måler PUVG som er basert på DSM-IV-TR. Dessuten var vårt utvalg en praktiske prøve: rekrutteringer ble bare utført på skoler som frivillig godtok å delta i studien. Grupper av videospillere kontra ikke-videospillere og de med eller uten PUVG blir ikke matchet, noe som ikke tillater oss å ekskludere eller kontrollere noen forvirrende variabler, for eksempel akademiske resultater. I følge noen forfattere (Chiu et al., 2004; Skoric et al., 2009), eksisterer det en negativ sammenheng mellom PUVG og akademisk ytelse. Vi kan også nevne svake familiestrukturer, noe som kan føre til risikoen for avhengighet (INSERM, 2014). Vi kan også nevne kjønn, da gutter har en tendens til å spille mer enn jenter (INSERM, 2014).

I tillegg ville en kvalitativ studie basert på hetero-vurdering tillate oss å avgrense resultatene våre, som per nå kun er basert på autoevalueringer.

Konklusjon

Problematisk bruk av videospill og forbruk av psykoaktive stoffer (spesielt alkoholbruk) er hyppig i ungdomstiden. Ungdom som spiller videospill bruker betydelig mer alkohol enn ikke-videospillere. Dette var ikke tilfelle for forbruk av tobakk eller cannabis.

Til tross for begrensningene i instrumentet vi brukte for å vurdere PUVG, gir resultatene våre viktig informasjon om assosiasjonene, dårlig undersøkt, mellom å spille videospill og bruk av alkohol, tobakk og cannabis i en ungdom. Dermed skiller alderen på første stoffkonsum (alkohol, tobakk og cannabis) seg ikke vesentlig mellom videospillere og ikke-videospillere, men er negativt korrelert med PUVG-poengsum og tid brukt på å spille videospill på en dag uten skole. Risikoen for å utvikle en substansavhengighet (total score for AUDIT-C, HSI og CAST) ble ikke funnet å være korrelert med PUVG-poengsum, men var positivt korrelert med tiden brukt på å spille videospill. På den annen side var alderen ved første inntak av tobakk og cannabis og tiden brukt på å spille videospill på en skoledag, betydelige prediktorer for PUVG.

En tidligere alder av stoffforbruk er assosiert med PUVG. Dermed virket det viktig å påpeke at selv om PUVG potensielt er forbigående, påvirker stoffforbruket som ble initiert tidligere, utviklingen av fremtidig avhengighet. Derfor er det behov for å synliggjøre forebygging og informasjon om passende bruk av ny teknologi av ungdommer og unge voksne, og spesielt bruken av videospill. Resultatene våre fremhever imidlertid bare de mulige koblingene mellom variablene og indikerer ikke retningen på forholdet mellom variablene. Longitudinelle studier med mer robuste verktøy er nødvendige for å kaste lys over de mulige underliggende mekanismene.

Interessekonflikt

Vårt forskerteam har mottatt midler fra spillindustrioperatørene (FDJ og PMU) og IREB (Institut de Recherches Scientifiques sur les Boissons — “Institute for Scientific Research on Drink”).

Referanser

  1. Allison SE, Von Wahlde L., Shockley T., Gabbard GO (2006). Utviklingen av jeget i en epoke av internett og rollespill fantasisspill. Er. J. Psychiatry 163, 381 – 385. 10.1176 / appi.ajp.163.3.381 [PubMed] [Kors Ref]
  2. American Psychiatric Association. (2000). Diagnostisk og statistisk håndbok for psykiske lidelser, 4th Edn, Text Revision, DSM-IV-TR. Washington, DC: American Psychiatric Publishing.
  3. American Psychiatric Association. (2013). Diagnostisk og statistisk håndbok for psykiske lidelser, 5th Edn, DSM-5TM. Washington, DC: American Psychiatric Publishing.
  4. Armstrong KE, Bush HM, Jones J. (2010). TV- og videospillvisning og tilknytning til stoffbruk av grunnskoleelever i Kentucky, 2006. Folkehelse rep. 125, 433 – 440. [PMC gratis artikkel] [PubMed]
  5. Barrientos-Gutiérrez T., Barrientos-Gutiérrez I., Reynales-Shigematsu LM, Thrasher JF, Lazcano-Ponce E. (2012). Målet med ungdomsmarkedet: internett og videospill, tobakksindustriens nye strategier. Salud Publica Mex. 54, 303 – 314. [PubMed]
  6. Bradley KA, DeBenedetti AF, Volk RJ, Williams EC, Frank D., Kivlahan DR (2007). AUDIT-C som en kort skjerm for misbruk av alkohol i primærpleien. Alkohol. Clin. Exp. Res. 31, 1208 – 1217. 10.1111 / j.1530-0277.2007.00403.x [PubMed] [Kors Ref]
  7. Bush KR, Kivlahan DR, McDonell MB, Fihn SD, Bradley KA (1998). Spørsmål om AUDIT alkoholforbruk (AUDIT-C) —en effektiv kort screeningtest for drikking av problemer. Arch. Turnuskandidat. Med. 158, 1789 – 1795. 10.1001 / archinte.158.16.1789 [PubMed] [Kors Ref]
  8. Chiu S.-I., Lee J.-Z., Huang D.-H. (2004). Avhengighet av videospill hos barn og tenåringer i Taiwan, Cyberpsychol. Behav. 7, 571 – 581. 10.1089 / cpb.2004.7.571 [PubMed] [Kors Ref]
  9. Chou C., Condron L., Belland JC (2005). En gjennomgang av forskningen på internettavhengighet. Educ. Psychol. Rev. 17, 363 – 388 10.1007 / s10648-005-8138-1 [Kors Ref]
  10. Currie C., Zanotti C., Morgan A., Currie D., De Looze M., Roberts C., et al. (2010). Sosiale determinanter for helse og velvære blant unge mennesker: Helseatferd hos barn i skolealder (HBSC) Studie: Internasjonal rapport fra undersøkelsen 2009 / 2010. Rapport nr. 6, København: Helsepolitikk for barn og ungdom.
  11. Denniston MM, Swahn MH, Hertz MF, Romero LM (2011). Assosiasjoner mellom elektronisk mediebruk og involvering i vold, alkohol og narkotikabruk blant USAs gymnasiestudenter. Vesten. J. Emerg. Med. 12, 310 – 315. [PMC gratis artikkel] [PubMed]
  12. Etter JF (2005). En sammenligning av innholdet, konstruksjonen og prediktiv gyldighet av sigarettavhengighetsskalaen og Fagerström-testen for nikotinavhengighet. Narkotika-alkoholavhengighet. 77, 259 – 268. 10.1016 / j.drugalcdep.2004.08.015 [PubMed] [Kors Ref]
  13. Fagerström KO, Heatherton TF, Kozlowski LT (1990). Nikotinavhengighet og dens vurdering. Ear Nose Throat J. 69, 763 – 765. [PubMed]
  14. Fageström KO (1978). Måle grad av fysisk avhengighet av tobakksrøyking med henvisning til individualisering av behandlingen. Stoffmisbruker. Behav. 3, 235 – 241. 10.1016 / 0306-4603 (78) 90024-2 [PubMed] [Kors Ref]
  15. Festl R., Scharkow M., Quandt T. (2013). Problematisk dataspillbruk blant ungdom, yngre og eldre voksne. Avhengighet 108, 592 – 599. 10.1111 / add.12016 [PubMed] [Kors Ref]
  16. Goodman A. (1990). Avhengighet: definisjon og implikasjoner. Br. J. Addict. 85, 1403 – 1408. 10.1111 / j.1360-0443.1990.tb01620.x [PubMed] [Kors Ref]
  17. Greenberg JL, Lewis SE, Dodd DK (1999). Kort rapport: overlappende avhengighet og selvtillit blant menn og kvinner på høyskolen. Stoffmisbruker. Behav. 24, 565 – 571. 10.1016 / S0306-4603 (98) 00080-X [PubMed] [Kors Ref]
  18. Greenfield DN, Ceap L. (1999). Psykologiske kjennetegn ved tvangsmessig internettbruk: en foreløpig analyse. Cyberpsychol. Behav. 2, 403 – 412. 10.1089 / cpb.1999.2.403 [PubMed] [Kors Ref]
  19. Griffiths M., Wood R. (2000). Risikofaktorer i ungdomstiden: tilfelle av pengespill, videospill og internett. J. Gambl. Stud. 16, 199 – 225. 10.1023 / A: 1009433014881 [PubMed] [Kors Ref]
  20. Gual A., Segura L., Contel M., Heather N., Colom J. (2002). AUDIT-3 og AUDIT-4: effektiviteten av to korte former for identifikasjonstest for alkoholbruksforstyrrelser. Alkohol Alkohol. 37, 591 – 596. 10.1093 / alcalc / 37.6.591 [PubMed] [Kors Ref]
  21. Haagsma MC, Pieterse ME, Peters O. (2012). Utbredelsen av problematiske videospillere i Nederland. Cyberpsychol. Behav. Soc. Nettv. 15, 162 – 168. 10.1089 / cyber.2011.0248 [PubMed] [Kors Ref]
  22. Hastier N., Quinque K., Bonnel AS, Leménager S., Le Roux P. (2006). Tabac et adolescence: Enquête sur les motivations et les connaissances des effets du tabac. Pastor Mal. Respir. 23, 237 – 241. 10.1016 / S0761-8425 (06) 71573-X [PubMed] [Kors Ref]
  23. Heatherton TF, Kozlowski LT, Frecker RC, Rickert W., Roninson R. (1989). Måling av tyngden av røyking: bruk av selvrapportert tid til dagens første sigarett og antall sigaretter røkt per dag. Br. J. Addict. 84, 791 – 799. 10.1111 / j.1360-0443.1989.tb03059.x [PubMed] [Kors Ref]
  24. Institut National de la Santé et de la Recherche Médical (INSERM). (2014). Kompetansekollektiv: Conduites vanedannende chez les ungdommer — bruk, prévention og akkompagnement: principaux constats et recommandations. Tilgjengelig i: http://www.google.fr/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=2&ved=0CC0QFjAB&url=http%3A%2F%2Fwww.inserm.fr%2Fcontent%2Fdownload%2F80879%2F609145%2Fversion%2F2%2Ffile%2FConduites-addictives_der.pdf&ei=_VIdVPHrO9G07Qbg9ICQDA&usg=AFQjCNHBONc3PMrtUsVJLfsqKbgyT_8X1Q&bvm=bv.75775273,d.ZGU
  25. King DL, Delfabbro PH, Zwaans T., Kaptsis D. (2013). Kliniske trekk og komorbiditet av akse I hos australske ungdomspatologiske Internett- og videospillbrukere. Aust. NZJ Psykiatri 47, 1058 – 1067. 10.1177 / 0004867413491159 [PubMed] [Kors Ref]
  26. Lane SD, Cherek DR, Pietras CJ, Tcheremissine OV (2004). Alkoholeffekter på risikotaking hos mennesker. Psykofarmakologi 172, 68 – 77. 10.1007 / s00213-003-1628-2 [PubMed] [Kors Ref]
  27. Legleye S., Karila L., Beck F., Reynaud M. (2007). Validering av CAST, en generell populasjon Screening Test for cannabismisbruk. J. Subst. Bruk 12, 233 – 242 10.1080 / 14659890701476532 [Kors Ref]
  28. Le Heuzey MF, Mouren MC (2012). Avhengighet aux jeux vidéo: des enfants à risque ou un risque pour tous les enfants? Okse. Acad. Natl. Med. 196, 15 – 23. [PubMed]
  29. McClure RF, Mears FG (1986). Videospill og psykopatologi. Psychol. Rep. 59, 59 – 62. 10.2466 / pr0.1986.59.1.59 [PubMed] [Kors Ref]
  30. Minotte P. (2010). Les bruker problématiques d'Internet et des jeux vidéo. Synthèse, consider critique et recommandations, Vol. 6. London: Les cahiers de l'Institut Wallon pour la Santé Mentale, 1 – 144.
  31. Morahan-Martin J., Schumacher P. (2000). Forekomst og korrelasjoner av patologisk internettbruk blant studenter. Comput. Nynne. Behav. 16, 13 – 29 10.1016 / S0747-5632 (99) 00049-7 [Kors Ref]
  32. Ng BD, Wiemer-Hastings P. (2005). Avhengighet til Internett og online spill. Cyberpsychol. Behav. 8, 110 – 113. 10.1089 / cpb.2005.8.110 [PubMed] [Kors Ref]
  33. Pápay O., Urbán R., Griffiths MD, Nagygyörgy K., Farkas J., Kökönyei G., et al. (2013). Psykometriske egenskaper ved det problematiske spørreskjemaet om online spill, kortform og utbredelse av problematisk online spill i et nasjonalt utvalg av ungdommer. Cyberpsychol. Behav. Soc. Nettv. 16, 340 – 348. 10.1089 / cyber.2012.0484 [PMC gratis artikkel] [PubMed] [Kors Ref]
  34. Phillips JG, Ogeil RP (2007). Alkoholforbruk og datamaskin blackjack. J. Gen. Psychol. 134, 333 – 353. 10.3200 / GENP.134.3.333-354 [PubMed] [Kors Ref]
  35. Raiff BR, Jarvis BP, Rapoza D. (2012). Forekomst av bruk av videospill, røyking av sigaretter og aksept for en videospillbasert røykesluttintervensjon blant voksne på nettet. Nikotin Tob. Res. 14, 1453 – 1457. 10.1093 / ntr / nts079 [PubMed] [Kors Ref]
  36. Ream GL, Elliott LC, Dunlap E. (2011a). Mønster og motivasjoner for samtidig bruk av videospill og stoffer. Int. J. Environ. Res. Folkehelse 8, 3999 – 4012. 10.3390 / ijerph8103999 [PMC gratis artikkel] [PubMed] [Kors Ref]
  37. Ream GL, Elliott LC, Dunlap E. (2011b). Å spille videospill mens du bruker eller kjenner effekten av stoffer: assosiasjoner til stoffbruksproblemer. Int. J. Environ. Res. Folkehelse 8, 3979 – 3998. 10.3390 / ijerph8103979 [PMC gratis artikkel] [PubMed] [Kors Ref]
  38. Ricquebourg M., Bernède-Bauduin C., Mété D., Dafreville C., Stojcic I., Vauthier M., et al. (2013). Internett- og videospill blant studenter på Reunion Island i 2010: bruk, misbruk, oppfatninger og tilhørende faktorer. Revue Epidémiol. Santé Publique 61, 503 – 512. 10.1016 / j.respe.2013.07.685 [PubMed] [Kors Ref]
  39. Sebeyran A. (2008). L'usage pathologique des jeux vidéo: Discussion du concept d'addiction à partir d'une étude épidémiologique de joueurs français og de cas cliniques. Doctorat en Médecine, Université Paris Descartes, Paris.
  40. Skoric MM, Téo LLC, Néo RL (2009). Barn og videospill: avhengighet, engasjement og skoleprestasjoner. Cyberpsychol. Behav. 12, 567 – 572. 10.1089 / cpb.2009.0079 [PubMed] [Kors Ref]
  41. Spilka S., Le Nézet O. (2013). Alcool, tabac et cannabis durant les “années lycée”. Tendenser 89.
  42. Spilka S., Le Nézet O., Beck F., Ehlinger V., Godeau E. (2012a). Tabac, alcool et cannabis durant les années collège. Tendenser 80, 6.
  43. Spilka S., Le Nézet O., Tovar ML (2012b). Les drogues à 17 ans: premiers résultats de l'enquête ESCAPAD 2011. Tendenser 79, 4.
  44. Tejeiro SRA, Moran RMB (2002). Måling av videospillspill hos ungdom. Avhengighet 97, 1601 – 1606. 10.1046 / j.1360-0443.2002.00218.x [PubMed] [Kors Ref]
  45. Tucker JS, Miles JN, D'Amico EJ (2013). Tverrlagede assosiasjoner mellom medisineksponering og rusbruk i løpet av ungdomsskolen. J. Adolesc. Helse 53, 460 – 464. 10.1016 / j.jadohealth.2013.05.005 [PMC gratis artikkel] [PubMed] [Kors Ref]
  46. Van Rooij AJ, Kuss DJ, Griffiths MD, Shorter GW, Schoenmakers MT, Van De Mheen D. (2014). (Co-) forekomst av problematisk videospill, stoffbruk og psykososiale problemer hos ungdom. J. Behav. Stoffmisbruker. 3, 157 – 165. 10.1556 / JBA.3.2014.013 [PMC gratis artikkel] [PubMed] [Kors Ref]
  47. Varescon I. (2009). Les addiction comportementales: aspect cliniques et psychopathologiques. Wavre: Mardaga.
  48. Walther B., Morgenstern M., Hanewinkel R. (2012). Samtidig forekomst av vanedannende atferd: personlighetsfaktorer relatert til stoffbruk, pengespill og dataspill. Eur. Stoffmisbruker. Res. 18, 167 – 174. 10.1159 / 000335662 [PubMed] [Kors Ref]
  49. Wenzel HG, Bakken IJ, Johansson A., Götestam KG, Øren A. (2009). Overdreven dataspill blant norske voksne: selvrapporterte konsekvenser av lek og tilknytning til psykiske problemer. Psychol. Rep. 105 (Pt 2), 1237 – 1247. 10.2466 / PR0.105.F.1237-1247 [PubMed] [Kors Ref]
  50. Wood RTA, Griffiths MD, Chappell D., Davies MN (2004). De strukturelle egenskapene til videospill: en psyko-strukturell analyse. Cyberpsychol. Behav. 7, 1 – 10. 10.1089 / 109493104322820057 [PubMed] [Kors Ref]