Assessment of Criteria for Specific Internet-use Disorders (ACSID-11): Wprowadzenie nowego narzędzia do badań przesiewowych rejestrującego kryteria ICD-11 dotyczące zaburzeń związanych z grami i innych potencjalnych zaburzeń korzystania z Internetu (2022)

Logo Dziennika uzależnień behawioralnych

KOMENTARZ YBOP: Naukowcy stworzyli i przetestowali nowe narzędzie oceny, oparte na kryteriach ICD-11 Gaming Disorder Światowej Organizacji Zdrowia. Jest przeznaczony do oceny kilku konkretnych zaburzeń korzystania z Internetu (uzależnienia behawioralne online) w tym „zaburzenie związane z używaniem pornografii”.

Naukowcy, w tym jeden z wiodących światowych ekspertów od kompulsywnych zachowań seksualnych / uzależnienia od pornografii Matthias Brand, kilkakrotnie sugerował, że „zaburzenie związane z używaniem pornografii” można sklasyfikować jako 6C5Y Inne określone zaburzenia spowodowane zachowaniami uzależniającymi w ICD-11,
 
Wraz z włączeniem zaburzenia gry do ICD-11 wprowadzono kryteria diagnostyczne dla tego stosunkowo nowego zaburzenia. Kryteria te można również zastosować do innych potencjalnych specyficznych zaburzeń korzystania z Internetu, które można sklasyfikować w ICD-11 jako inne zaburzenia spowodowane zachowaniami uzależniającymi, takimi jak zaburzenia kupowania-zakupów online, online zaburzenia związane z używaniem pornografii, zaburzenie korzystania z sieci społecznościowych i zaburzenie hazardu online. [podkreślenie dodane]
 
Naukowcy zwrócili uwagę, że istniejące dowody wspierają klasyfikację Kompulsywnego Zachowania Seksualnego jako uzależnienia behawioralnego, a nie obecną klasyfikację zaburzenia kontroli impulsów:
 
ICD-11 wymienia kompulsywne zaburzenie zachowania seksualnego (CSBD), dla którego wielu zakłada, że ​​problematyczne używanie pornografii jest głównym objawem behawioralnym, jako zaburzenie kontroli impulsów. Zaburzenie kompulsywne kupowanie-zakupy jest wymienione jako przykład w kategorii „inne określone zaburzenia kontroli impulsów” (6C7Y), ale bez rozróżnienia między wariantami online i offline. Tego zróżnicowania nie dokonuje się również w najszerzej stosowanych kwestionariuszach mierzących kompulsywne kupowanie (Maraz i in., 2015Müller, Mitchell, Vogel i de Zwaan, 2017). Zaburzenie korzystania z sieci społecznościowych nie zostało jeszcze uwzględnione w ICD-11. Istnieją jednak oparte na dowodach argumenty przemawiające za klasyfikacją każdego z trzech zaburzeń raczej jako zachowań uzależniających (Brand i wsp., 2020Gola i wsp., 2017Müller i wsp., 2019Stark i in., 2018Wegmann, Müller, Ostendorf i Brand, 2018). [podkreślenie dodane]
 
Więcej informacji na temat diagnozy kompulsywnego zachowania seksualnego ICD-11 Światowej Organizacji Zdrowia zobacz tę stronę.

 

Abstrakcyjny

Tło i cele

Wraz z włączeniem zaburzenia gry do ICD-11 wprowadzono kryteria diagnostyczne dla tego stosunkowo nowego zaburzenia. Kryteria te można również zastosować do innych potencjalnych specyficznych zaburzeń korzystania z Internetu, które mogą być sklasyfikowane w ICD-11 jako inne zaburzenia spowodowane zachowaniami uzależniającymi, takimi jak zaburzenia zakupów online, zaburzenia korzystania z pornografii online, korzystanie z sieci społecznościowych zaburzenia i zaburzenia hazardu online. Ze względu na niejednorodność istniejących instrumentów, postanowiliśmy opracować spójną i ekonomiczną miarę głównych rodzajów (potencjalnych) specyficznych zaburzeń korzystania z Internetu w oparciu o kryteria ICD-11 dotyczące zaburzeń gry.

Metody

Nowa 11-punktowa ocena kryteriów określonych zaburzeń korzystania z Internetu (ACSID-11) mierzy pięć uzależnień behawioralnych z tym samym zestawem elementów, zgodnie z zasadami WHO's ASSIST. ACSID-11 był administrowany aktywnym internautom (N = 985) wraz z adaptacją 10-elementowego testu na zaburzenia związane z grami internetowymi (IGDT-11) oraz badań przesiewowych pod kątem zdrowia psychicznego. Do analizy struktury czynnikowej ACSID-XNUMX wykorzystaliśmy Confirmatory Factor Analyzes.

Efekt

Przyjęta struktura czteroczynnikowa została potwierdzona i przewyższała rozwiązanie jednowymiarowe. Dotyczyło to zaburzeń związanych z grami oraz innych specyficznych zaburzeń korzystania z Internetu. Wyniki ACSID-11 korelowały z IGDT-10, a także z miarami stresu psychicznego.

Dyskusja i wnioski

ACSID-11 wydaje się być odpowiedni do spójnej oceny (potencjalnych) specyficznych zaburzeń związanych z korzystaniem z Internetu w oparciu o kryteria diagnostyczne ICD-11 dotyczące zaburzeń związanych z grami. ACSID-11 może być użytecznym i ekonomicznym instrumentem do badania różnych uzależnień behawioralnych za pomocą tych samych pozycji i poprawy porównywalności.

Wprowadzenie

Rozpowszechnienie i łatwy dostęp do Internetu sprawiają, że usługi online są szczególnie atrakcyjne i oferują wiele korzyści. Poza korzyściami dla większości ludzi, zachowania w sieci mogą przybierać u niektórych osób niekontrolowaną formę uzależniającą (np. Król i Potenza, 2019Young, 2004). Szczególnie gry stają się coraz bardziej problemem zdrowia publicznego (Faust i Prochaska, 2018Rumpf i in., 2018). Po rozpoznaniu „zaburzeń związanych z grami internetowymi” w piątej wersji podręcznika diagnostycznego i statystycznego zaburzeń psychicznych (DSM-5; Amerykańskie Towarzystwo Psychiatryczne, 2013) jako warunek dalszych badań, zaburzenie gry zostało włączone jako oficjalna diagnoza (6C51) w 11. rewizji Międzynarodowej Klasyfikacji Chorób (ICD-11); Światowa Organizacja Zdrowia, 2018). Jest to ważny krok w sprostaniu globalnym wyzwaniom stwarzanym przez szkodliwe korzystanie z technologii cyfrowych (Billieux, Stein, Castro-Calvo, Higushi i King, 2021). Szacuje się, że na całym świecie rozpowszechnienie zaburzeń związanych z grami jest 3.05%, co jest porównywalne z innymi zaburzeniami psychicznymi, takimi jak zaburzenia związane z używaniem substancji lub zaburzenia obsesyjno-kompulsyjne (Stevens, Dorstyn, Delfabbro i King, 2021). Jednak szacunki częstości występowania różnią się znacznie w zależności od użytego narzędzia przesiewowego (Stevens i in., 2021). Obecnie krajobraz instrumentów jest różnorodny. Większość pomiarów opiera się na kryteriach DSM-5 dotyczących zaburzeń w grach internetowych i żaden nie wydaje się wyraźnie lepszy (King i wsp., 2020). Podobnie jest w przypadku innych potencjalnie uzależniających zachowań w Internecie, takich jak problematyczne korzystanie z pornografii online, sieci społecznościowych czy zakupów online. Te problematyczne zachowania online mogą występować razem z zaburzeniami gry (Burleigh, Griffiths, Sumich, Stavropoulos i Kuss, 2019Müller i wsp., 2021), ale może też być własną jednostką. Najnowsze ramy teoretyczne, takie jak model interakcji osoby-afektu-poznania-wykonania (I-PACE) (Brand, Young, Laier, Wölfling i Potenza, 2016Brand i wsp., 2019) zakładają, że podobne procesy psychologiczne leżą u podstaw różnych rodzajów (internetowych) zachowań nałogowych. Założenia są zgodne z wcześniejszymi podejściami, które można wykorzystać do wyjaśnienia podobieństwa między zaburzeniami uzależnieniowymi, np. w odniesieniu do mechanizmów neuropsychologicznych (Bechara, 2005Robinson i Berridge, 1993), aspekty genetyczne (Blum i wsp., 2000) lub wspólne składniki (Griffiths, 2005). Jednak obecnie nie istnieje kompleksowe narzędzie do badań przesiewowych (potencjalnych) określonych zaburzeń korzystania z Internetu, oparte na tych samych kryteriach. Jednolite badania przesiewowe różnych typów zaburzeń spowodowanych zachowaniami uzależniającymi są ważne dla bardziej trafnego określenia cech wspólnych i różnic.

W ICD-11 zaburzenia związane z graniem są wymienione poza zaburzeniami hazardowymi w kategorii „zaburzenia spowodowane zachowaniami uzależniającymi”. Proponowane kryteria diagnostyczne (dla obu) to: (1) upośledzona kontrola nad zachowaniem (np. początek, częstotliwość, intensywność, czas trwania, zakończenie, kontekst); (2) zwiększenie priorytetu zachowania w takim stopniu, w jakim zachowanie to ma pierwszeństwo przed innymi zainteresowaniami i czynnościami dnia codziennego; (3) kontynuacja lub eskalacja zachowania pomimo negatywnych konsekwencji. Chociaż nie jest to bezpośrednio wymienione jako dodatkowe kryteria, konieczne jest postawienie diagnozy, że wzorzec zachowania prowadzi do (4) upośledzenia funkcji w ważnych obszarach życia codziennego (np. kwestie osobiste, rodzinne, edukacyjne lub społeczne) i/lub znacznego cierpienia (Światowa Organizacja Zdrowia, 2018). Dlatego oba elementy powinny być uwzględnione podczas badania potencjalnych zachowań uzależniających. Ogólnie rzecz biorąc, kryteria te można również zastosować do kategorii „inne określone zaburzenia spowodowane zachowaniami uzależniającymi” (6C5Y), w której potencjalnie można sklasyfikować zaburzenia kupowania, używania pornografii i zaburzenia korzystania z sieci społecznościowych (Brand i wsp., 2020). Zaburzenie zakupów w Internecie można zdefiniować jako nadmierne, nieadaptacyjne kupowanie towarów konsumpcyjnych w Internecie, które ma miejsce nawracające pomimo negatywnych konsekwencji, a zatem może stanowić specyficzne zaburzenie korzystania z Internetu (Müller, Laskowski i in., 2021). Zaburzenie związane z używaniem pornografii charakteryzuje się zmniejszoną kontrolą nad konsumpcją (online) treści pornograficznych, co można oddzielić od innych kompulsywnych zachowań seksualnych (Kraus, Martino i Potenza, 2016Kraus i wsp., 2018). Zaburzenie korzystania z sieci społecznościowych można zdefiniować jako nadmierne korzystanie z sieci społecznościowych (w tym witryn sieci społecznościowych i innych aplikacji do komunikacji online), charakteryzujących się zmniejszoną kontrolą nad korzystaniem, rosnącym priorytetem korzystania z sieci i kontynuacją korzystania z sieci społecznościowych pomimo doświadczanie negatywnych konsekwencji (Andreassen, 2015). Wszystkie trzy potencjalne uzależnienia behawioralne stanowią klinicznie istotne zjawiska, które wykazują podobieństwa z innymi zachowaniami uzależniającymi (np. Brand i wsp., 2020Griffiths, Kuss i Demetrovics, 2014Müller i wsp., 2019Stark, Klucken, Potenza, Brand i Strahler, 2018).

Narzędzia oceniające określone rodzaje zaburzeń korzystania z Internetu opierają się głównie na wcześniejszych koncepcjach, takich jak zmodyfikowane wersje testu uzależnienia od Internetu Younga (np. Laier, Pawlikowski, Pekal, Schulte i Brand, 2013Wegmann, Stodt i Brand, 2015) lub skale „Bergen” oparte na komponentach uzależnienia Griffithsa (np. Andreassen, Torsheim, Brunborg i Pallesen, 2012Andreassen i in., 2015) lub mierzą jednowymiarowe konstrukty w oparciu o kryteria DSM-5 dla zaburzeń gry (np. Lemmens, Valkenburg i Gentile, 2015Van den Eijnden, Lemmens i Valkenburg, 2016) lub uzależnienie od hazardu (więcej informacji można znaleźć w Otto i in., 2020). Niektóre wcześniejsze środki zostały przyjęte ze środków dotyczących zaburzeń hazardowych, zaburzeń związanych z używaniem substancji lub zostały opracowane teoretycznie (Laconi, Rodgers i Chabrol, 2014). Wiele z tych instrumentów wykazuje słabości i niespójności psychometryczne, co zostało podkreślone w różnych przeglądach (King, Haagsma, Delfabbro, Gradisar i Griffiths, 2013Lortie i Guitton, 2013Petry, Rehbein, Ko i O'Brien, 2015). King i in. (2020) zidentyfikowano 32 różne instrumenty oceniające zaburzenia w grach, co ilustruje niespójność na polu badawczym. Nawet najczęściej cytowane i powszechnie używane instrumenty, takie jak Test uzależnienia internetowego Younga (Young, 1998), nie odzwierciedlają we właściwy sposób kryteriów diagnostycznych zaburzeń związanych z grami, ani w DSM-5, ani w ICD-11. King i in. (2020) dalej wskazują na słabości psychometryczne, na przykład brak walidacji empirycznej oraz to, że większość narzędzi została zaprojektowana w oparciu o założenie konstrukcji jednomodalnej. Wskazuje, że liczona jest suma poszczególnych objawów, zamiast patrzeć na częstotliwość i doświadczaną intensywność indywidualnie. Dziesięcioelementowy test zaburzeń w grach internetowych (IGDT-10; Király i in., 2017) obecnie wydaje się odpowiednio ujmować kryteria DSM-5, ale ogólnie żaden z instrumentów nie wydawał się wyraźnie preferowany (King i wsp., 2020). Ostatnio wprowadzono szereg skal jako pierwsze narzędzia do badań przesiewowych, rejestrujące kryteria ICD-11 dotyczące zaburzeń w grach (Balhara i in., 2020Higuchi i in., 2021Jo i in., 2020Paschke, Austermann i Thomasius, 2020Pontes i in., 2021), a także zaburzeń korzystania z sieci społecznościowych (Paschke, Austermann i Thomasius, 2021). Generalnie można by założyć, że nie każdy objaw musi być odczuwany jednakowo, np. równie często lub równie intensywnie. Wydaje się zatem pożądane, aby narzędzia przesiewowe były w stanie uchwycić zarówno ogólne objawy objawowe, jak i całość objawów per se. Zamiast tego, podejście wielowymiarowe może badać, który objaw w sposób decydujący lub w różnych fazach przyczynia się do rozwoju i utrzymania problematycznego zachowania, jest związany z wyższym poziomem cierpienia, czy też jest to kwestia nawet istotna.

Podobne problemy i niespójności stają się widoczne, gdy spojrzymy na instrumenty oceniające inne rodzaje potencjalnych specyficznych zaburzeń korzystania z Internetu, a mianowicie zaburzenia zakupów online, zaburzenia korzystania z pornografii online i zaburzenia korzystania z sieci społecznościowych. Te potencjalne specyficzne zaburzenia korzystania z Internetu nie są formalnie klasyfikowane w ICD-11 w przeciwieństwie do zaburzeń związanych z grami i hazardem. Zwłaszcza w przypadku hazardu istnieją już liczne instrumenty przesiewowe, ale większości z nich brakuje odpowiednich dowodów (Otto i in., 2020) i nie odnoszą się do kryteriów ICD-11 dotyczących zaburzeń związanych z hazardem ani nie skupiają się głównie na zaburzeniach związanych z hazardem online (Albrecht, Kirschner i Grüsser, 2007Dowling i in., 2019). ICD-11 wymienia kompulsywne zaburzenie zachowania seksualnego (CSBD), dla którego wielu zakłada, że ​​problematyczne używanie pornografii jest głównym objawem behawioralnym, jako zaburzenie kontroli impulsów. Zaburzenie kompulsywne kupowanie-zakupy jest wymienione jako przykład w kategorii „inne określone zaburzenia kontroli impulsów” (6C7Y), ale bez rozróżnienia między wariantami online i offline. Tego zróżnicowania nie dokonuje się również w najszerzej stosowanych kwestionariuszach mierzących kompulsywne kupowanie (Maraz i in., 2015Müller, Mitchell, Vogel i de Zwaan, 2017). Zaburzenie korzystania z sieci społecznościowych nie zostało jeszcze uwzględnione w ICD-11. Istnieją jednak oparte na dowodach argumenty przemawiające za klasyfikacją każdego z trzech zaburzeń raczej jako zachowań uzależniających (Brand i wsp., 2020Gola i wsp., 2017Müller i wsp., 2019Stark i in., 2018Wegmann, Müller, Ostendorf i Brand, 2018). Poza brakiem konsensusu co do klasyfikacji i definicji tych potencjalnych specyficznych zaburzeń związanych z korzystaniem z Internetu, istnieją również niespójności w stosowaniu narzędzi przesiewowych (przeglądy zob. Andreassen, 2015Fernandez i Griffiths, 2021Hussain i Griffiths, 2018Müller i wsp., 2017). Na przykład istnieje ponad 20 instrumentów, które mają mierzyć problematyczne wykorzystywanie pornografii (Fernandez i Griffiths, 2021), ale żaden nie obejmuje odpowiednio kryteriów ICD-11 dla zaburzeń spowodowanych zachowaniami uzależniającymi, które są bardzo zbliżone do kryteriów ICD-11 dla CSBD.

Co więcej, wydaje się, że pewne specyficzne zaburzenia korzystania z Internetu wydają się współwystępować, zwłaszcza nieuporządkowane gry i korzystanie z sieci społecznościowych (Burleigh i in., 2019Müller i wsp., 2021). Korzystanie z analizy profili ukrytych, Charzyńska, Sussman i Atroszko (2021) zidentyfikowali, że nieuporządkowane sieci społecznościowe i zakupy, a także nieuporządkowane korzystanie z gier i pornografii często występowały odpowiednio razem. Profil obejmujący wysoki poziom wszystkich zaburzeń korzystania z Internetu wykazał najniższy poziom dobrostanu (Charzyńska i in., 2021). Podkreśla to również znaczenie kompleksowej i jednolitej kontroli różnych zachowań związanych z korzystaniem z Internetu. Podejmowano próby wykorzystania podobnych zestawów elementów w różnych zaburzeniach korzystania z Internetu, takich jak Skala Konsumpcji Problematycznej Pornografii (Bőthe i in., 2018), Bergen Social Media Addiction Scale (Andreassen, Pallesen i Griffiths, 2017) lub Skala Uzależnień od Zakupów Online (Zhao, Tian i Xin, 2017). Jednak wagi te zostały zaprojektowane na podstawie modelu komponentów przez: Griffiths (2005) i nie obejmują obecnie proponowanych kryteriów zaburzeń spowodowanych zachowaniami uzależniającymi (por. Światowa Organizacja Zdrowia, 2018).

Podsumowując, ICD-11 zaproponował kryteria diagnostyczne zaburzeń spowodowanych (głównie online) zachowaniami uzależniającymi, a mianowicie zaburzeniem hazardu i zaburzeniem gry. Problematyczne korzystanie z pornografii online, zakupy online i korzystanie z sieci społecznościowych można przypisać do podkategorii ICD-11 „inne określone zaburzenia spowodowane zachowaniami uzależniającymi”, w przypadku których można zastosować te same kryteria (Brand i wsp., 2020). Jak dotąd krajobraz narzędzi do badań przesiewowych pod kątem tych (potencjalnych) specyficznych zaburzeń korzystania z Internetu jest wysoce niespójny. Jednak spójny pomiar różnych konstruktów jest niezbędny do postępu w badaniach nad cechami wspólnymi i różnicami w różnych typach zaburzeń spowodowanych zachowaniami uzależniającymi. Naszym celem było opracowanie krótkiego, ale kompleksowego narzędzia do badań przesiewowych różnych rodzajów (potencjalnych) specyficznych zaburzeń korzystania z Internetu, obejmującego kryteria ICD-11 dotyczące zaburzeń związanych z grami i hazardem, aby pomóc we wczesnej identyfikacji (potencjalnych) konkretnych problematycznych zachowań w Internecie.

Metody

Uczestnicy

Uczestnicy byli rekrutowani online za pośrednictwem dostawcy usługi panelu dostępowego, za pośrednictwem którego byli indywidualnie wynagradzani. Uwzględniliśmy aktywnych internautów z obszaru niemieckojęzycznego. Wykluczyliśmy niekompletne zbiory danych oraz te, które wskazywały na nieostrożne reagowanie. Ten ostatni został zidentyfikowany przez strategie w ramach pomiaru (element odpowiedzi instruktażowej i miara samoopisu) oraz post-hoc (czas odpowiedzi, wzór odpowiedzi, D Mahalanobisa) (Godinho, Kushnir i Cunningham, 2016Meade i Craig, 2012). Ostateczna próbka składała się z N = 958 uczestników (499 mężczyzn, 458 kobiet, 1 nurek) w wieku od 16 do 69 lat (M = 47.60, SD = 14.50). Większość uczestników była zatrudniona w pełnym wymiarze godzin (46.3%), na (wczesnej) emeryturze (20.1%) lub zatrudniona w niepełnym wymiarze godzin (14.3%). Pozostali to studenci, stażyści, gospodynie domowe/mężowie lub osoby niezatrudnione z innych powodów. Poziom najwyższego wykształcenia zawodowego rozkładał się na ukończone praktyki zawodowe (33.6%), wyższe wykształcenie (19.0%), ukończone szkolenie zawodowe (14.1%), ukończenie szkoły mistrzowskiej/akademii technicznej (11.8%). i politechnika (10.1%). Pozostali uczyli się/studowali lub nie mieli dyplomu. Losowa próba wygody wykazała podobny rozkład głównych zmiennych społeczno-demograficznych jak populacja niemieckich internautów (por. Statista, 2021).

Środki

Ocena kryteriów określonych zaburzeń korzystania z Internetu: ACSID-11

Wraz z ACSID-11 mieliśmy na celu wynalezienie narzędzia do oceny konkretnych zaburzeń korzystania z Internetu w krótki, ale kompleksowy i spójny sposób. Został opracowany w oparciu o teorię przez ekspercką grupę badaczy uzależnień i klinicystów. Pozycje zostały wyprowadzone w wielu dyskusjach i spotkaniach konsensusowych opartych na kryteriach ICD-11 dotyczących zaburzeń spowodowanych zachowaniami uzależniającymi, tak jak są one opisane dla gier i hazardu, przy założeniu wieloczynnikowej struktury. Wyniki analizy rozmowy na głos zostały wykorzystane do optymalizacji trafności treści i zrozumiałości pozycji (Schmidt i in., przedłożony).

ACSID-11 składa się z 11 pozycji, które obejmują kryteria ICD-11 dotyczące zaburzeń spowodowanych zachowaniami uzależniającymi. Trzy główne kryteria, osłabiona kontrola (IC), zwiększony priorytet nadany aktywności online (IP) oraz kontynuacja/eskalacja (CE) korzystania z Internetu pomimo negatywnych konsekwencji, są reprezentowane przez trzy elementy. Utworzono dwie dodatkowe pozycje do oceny upośledzenia czynnościowego w życiu codziennym (FI) i znacznego dystresu (MD) z powodu aktywności online. W pytaniu wstępnym poinstruowano uczestników, aby wskazali, z jakich czynności w Internecie korzystali przynajmniej sporadycznie w ciągu ostatnich 12 miesięcy. Działania (tj. „gry”, „zakupy online”, „korzystanie z pornografii internetowej”, „korzystanie z sieci społecznościowych”, „hazard online” i „inne”) zostały wymienione z odpowiednimi definicjami i opcjami odpowiedzi „tak” ' albo nie'. Uczestnicy, którzy odpowiedzieli „tak” tylko na „inny” element, zostali wykluczeni. Wszyscy pozostali otrzymali pozycje ACSID-11 za wszystkie te czynności, na które odpowiedziano „tak”. To multibehawioralne podejście opiera się na teście przesiewowym WHO dotyczącym alkoholu, palenia i zażywania substancji (ASSIST; Grupa robocza WHO ASSIST, 2002), która w spójny sposób monitoruje główne kategorie używania substancji i ich negatywne konsekwencje, a także oznaki zachowań uzależniających w odniesieniu do określonych substancji.

Analogicznie do ASSIST, każda pozycja jest sformułowana w taki sposób, aby można było na nią odpowiedzieć bezpośrednio za daną czynność. Użyliśmy dwuczęściowego formatu odpowiedzi (patrz Rys. 1), w której uczestnicy powinni wskazać każdą pozycję dla każdej czynności jak często mieli doświadczenie w ciągu ostatnich 12 miesięcy (0: ‚nigdy', 1: ‚rzadko', 2: ‚czasami', 3: ‚często'), a przynajmniej „rzadko”, jak intensywne każde doświadczenie miało miejsce w ciągu ostatnich 12 miesięcy (0: „wcale nie intensywne”, 1: „raczej nie intensywne”, 2: „raczej intensywne”, 3: „intensywne”). Oceniając częstotliwość, a także intensywność każdego objawu, można zbadać występowanie objawu, ale także kontrolować intensywność odczuwania objawów poza częstotliwością. Pozycje ACSID-11 (proponowane tłumaczenie na język angielski) pokazano w Tabela 1. Oryginalne (niemieckie) pozycje, w tym zapytanie wstępne i instrukcje, można znaleźć w Dodatku (patrz załącznik A).

Rys.. 1.
 
Rys.. 1.

Przykładowa pozycja ACSID-11 (proponowane angielskie tłumaczenie oryginalnej pozycji niemieckiej) ilustrująca pomiar częstotliwości (lewe kolumny) i intensywności (prawe kolumny) sytuacji związanych z określonymi działaniami online. Uwagi. Rysunek przedstawia przykładową pozycję współczynnika Upośledzonej Kontroli (IC) jak pokazano A) dla osoby, która korzysta ze wszystkich pięciu aktywności online, jak wskazano we wstępnym zapytaniu (patrz załącznik A) i B) osobie, która wskazała, że ​​będzie korzystać wyłącznie z zakupów online i portali społecznościowych.

Cytat: Journal of Behavioural Addictions 2022; 10.1556/2006.2022.00013

Tabela 1.

Elementy skanera ACSID-11 pod kątem określonych zaburzeń korzystania z Internetu (proponowane tłumaczenie na język angielski).

PozycjaQuestion
IC1Czy w ciągu ostatnich 12 miesięcy miałeś problem ze śledzeniem, kiedy rozpocząłeś aktywność, jak długo, jak intensywnie lub w jakiej sytuacji to zrobiłeś lub kiedy przestałeś?
IC2Czy w ciągu ostatnich 12 miesięcy odczuwałeś chęć zaprzestania lub ograniczenia aktywności, ponieważ zauważyłeś, że używasz jej zbyt często?
IC3Czy w ciągu ostatnich 12 miesięcy próbowałeś zatrzymać lub ograniczyć aktywność, ale nie udało Ci się to?
IP1Czy w ciągu ostatnich 12 miesięcy nadałeś tej czynności coraz wyższy priorytet niż innym czynnościom lub zainteresowaniom w Twoim codziennym życiu?
IP2Czy w ciągu ostatnich 12 miesięcy straciłeś zainteresowanie innymi zajęciami, które kiedyś sprawiały Ci przyjemność?
IP3Czy w ciągu ostatnich 12 miesięcy zaniedbałeś lub zrezygnowałeś z innych zajęć lub zainteresowań, które sprawiały Ci przyjemność?
CE1Czy w ciągu ostatnich 12 miesięcy kontynuowałeś lub zwiększyłeś aktywność, mimo że zagrażała lub spowodowała utratę relacji z kimś ważnym dla Ciebie?
CE2Czy w ciągu ostatnich 12 miesięcy kontynuowałeś lub zwiększyłeś aktywność, mimo że spowodowała to problemy w szkole/szkoleniu/pracy?
CE3Czy w ciągu ostatnich 12 miesięcy kontynuowałeś lub zwiększałeś aktywność fizyczną, mimo że powodowała to dolegliwości/choroby fizyczne lub psychiczne?
FI1Myśląc o wszystkich obszarach swojego życia, czy aktywność w ciągu ostatnich 12 miesięcy znacząco wpłynęła na Twoje życie?
MD1Myśląc o wszystkich obszarach swojego życia, czy aktywność spowodowała cierpienie w ciągu ostatnich 12 miesięcy?

Uwagi. IC = upośledzona kontrola; IP = zwiększony priorytet; CE = kontynuacja/eskalacja; FI = upośledzenie czynnościowe; MD = wyraźny niepokój; Oryginalne niemieckie przedmioty można znaleźć w załącznik A.

Dziesięcioelementowy test zaburzeń w grach internetowych: IGDT-10 – wersja ASSIST

Jako miarę trafności zbieżnej wykorzystaliśmy dziesięciopunktowy IGDT-10 (Király i in., 2017) w wersji rozszerzonej. IGDT-10 operacjonalizuje dziewięć kryteriów DSM-5 dotyczących zaburzeń w grach internetowych (Amerykańskie Towarzystwo Psychiatryczne, 2013). W tym badaniu rozszerzyliśmy oryginalną wersję specyficzną dla gier, aby ocenić wszystkie formy określonych zaburzeń korzystania z Internetu. Aby to zaimplementować i zachować porównywalność metodologii, wykorzystaliśmy również wielobehawioralny format odpowiedzi na przykładzie ASSIST. W tym celu przedmioty zostały zmodyfikowane tak, że „granie” zostało zastąpione „aktywnością”. Następnie odpowiedziano na każdą pozycję dotyczącą wszystkich działań online, które uczestnicy wcześniej wskazali (od wyboru „gry”, „zakupy online”, „korzystanie z pornografii online”, „korzystanie z sieci społecznościowych” i „hazard online”). ). Każda czynność została oceniona na trzypunktowej skali Likerta (0 = „nigdy”, 1 = „czasami”, 2 = „często”). Punktacja była taka sama jak w oryginalnej wersji IGDT-10: Każde kryterium otrzymało wynik 0, jeśli odpowiedź brzmiała „nigdy” lub „czasami”, oraz 1, jeśli odpowiedź brzmiała „często”. Pozycje 9 i 10 reprezentują to samo kryterium (tj. „zagrożenie lub utrata ważnego związku, pracy lub możliwości edukacji lub kariery z powodu udziału w grach internetowych”) i liczą razem jeden punkt, jeśli jedna lub obie pozycje są spełnione. Dla każdej czynności obliczono końcowy wynik sumaryczny. Może wynosić od 0 do 9 z wyższymi wynikami wskazującymi na większe nasilenie objawów. W przypadku zaburzeń związanych z grami, wynik co najmniej pięć wskazuje na znaczenie kliniczne (Király i in., 2017).

Kwestionariusz Zdrowia Pacjenta-4: PHQ-4

Kwestionariusz Zdrowia Pacjenta-4 (PHQ-4; Kroenke, Spitzer, Williams i Löwe, 2009) jest krótką miarą objawów depresji i lęku. Składa się z czterech pozycji zaczerpniętych ze skali Zespół lęku uogólnionego–7 oraz modułu PHQ-8 dla depresji. Uczestnicy powinni wskazać częstotliwość występowania niektórych objawów na czteropunktowej skali Likerta w zakresie od 0 („wcale”) do 3 („prawie codziennie”). Całkowity wynik może mieścić się w zakresie od 0 do 12, wskazując na brak/minimalny, łagodny, umiarkowany i poważny poziom stresu psychicznego z wynikami odpowiednio 0-2, 3-5, 6-8, 9-12 (Kroenke i in., 2009).

Ogólne samopoczucie

Ogólną satysfakcję z życia oceniano za pomocą Krótkiej Skali Satysfakcji z Życia (L-1) w oryginalnej wersji niemieckiej (Beierlein, Kovaleva, László, Kemper i Rammstedt, 2015) odpowiedział na 11-punktowej skali Likerta w zakresie od 0 („wcale nie zadowolony”) do 10 („całkowicie zadowolony”). Skala jednoelementowa jest dobrze zwalidowana i silnie koreluje ze skalami wieloelementowymi oceniającymi satysfakcję z życia (Beierlein i in., 2015). Dodatkowo poprosiliśmy o konkretną satysfakcję z życia w dziedzinie zdrowia (H-1): „Wszystko biorąc pod uwagę, jak bardzo jesteś obecnie zadowolony ze swojego zdrowia?” odpowiedział na tej samej 11-stopniowej skali (por. Beierlein i in., 2015).

Procedura

Badanie zostało przeprowadzone online za pomocą internetowego narzędzia ankietowego Limesurvey®. ACSID-11 i IGDT-10 zostały zaimplementowane w taki sposób, że dla odpowiednich pozycji wyświetlane były tylko te czynności, które zostały wybrane w zapytaniu wstępnym. Uczestnicy otrzymali od dostawcy panelu zindywidualizowane linki, które doprowadziły do ​​stworzonej przez nas ankiety internetowej. Po zakończeniu uczestnicy zostali przekierowani z powrotem na stronę dostawcy, aby otrzymać swoje wynagrodzenie. Dane zostały zebrane w okresie od 8 kwietnia do 14 kwietnia 2021 roku.

Analizy statystyczne

Wykorzystaliśmy konfirmacyjną analizę czynnikową (CFA), aby przetestować wymiarowość i trafność konstrukcyjną ACSID-11. Analizy prowadzono za pomocą Mplus w wersji 8.4 (Muthén i Muthén, 2019) przy użyciu średnich ważonych metodą najmniejszych kwadratów i oszacowania skorygowanego o wariancję (WLSMV). Do oceny dopasowania modelu wykorzystaliśmy wiele wskaźników, a mianowicie chi-kwadrat (χ 2) test na dokładne dopasowanie, porównawczy wskaźnik dopasowania (CFI), wskaźnik dopasowania Tuckera-Lewisa (TLI), standaryzowaną wartość rezydualną średniokwadratową (SRMR) oraz pierwiastek błędu średniokwadratowego aproksymacji (RMSEA). Według Hu i Bentler (1999), wartości odcięcia dla CFI i TLI > 0.95, dla SRMR < 0.08 i dla RMSEA < 0.06 wskazują na dobre dopasowanie modelu. Ponadto wartość chi-kwadrat podzielona przez stopnie swobody (χ2/df) < 3 to kolejny wskaźnik akceptowalnego dopasowania modelu (Carmines i McIver, 1981). Alfa Cronbacha (α) i Lambda-2 Guttmana (λ 2) zastosowano jako miary rzetelności ze współczynnikami > 0.8 (> 0.7) wskazującymi na dobrą (akceptowalną) spójność wewnętrzną (Bortz i Döring, 2006). Analiza korelacji (Pearson) została wykorzystana do przetestowania trafności zbieżnej między różnymi pomiarami tych samych lub pokrewnych konstruktów. Analizy te zostały przeprowadzone z IBM Statystyki SPSS (wersja 26). Według Cohen (1988), wartość |r| = 0.10, 0.30, 0.50 oznacza odpowiednio mały, średni, duży efekt.

Etyka

Procedury badawcze przeprowadzono zgodnie z Deklaracją Helsińską. Badanie zostało zatwierdzone przez komisję etyczną wydziału Informatyki i Stosowanych Nauk Kognitywnych na Wydziale Inżynierii Uniwersytetu w Duisburgu-Essen. Wszyscy badani zostali poinformowani o badaniu i wszyscy wyrazili świadomą zgodę.

Efekt

W obecnej próbie poszczególne zachowania związane z korzystaniem z Internetu rozkładały się następująco: Gry wskazało 440 (45.9%) osób (wiek: M = 43.59, SD = 14.66; 259 mężczyzn, 180 kobiet, 1 płetwonurek), 944 (98.5%) osób dokonujących zakupów online (wiek: M = 47.58, SD = 14.49; 491 mężczyzn, 452 kobiet, 1 nurków), 340 (35.5%) osób korzystało z pornografii online (wiek: M = 44.80, SD = 14.96; 263 mężczyzn, 76 kobiet, 1 płetwonurek), 854 (89.1%) osób korzystało z sieci społecznościowych (wiek: M = 46.52, SD = 14.66; 425 mężczyzn, 428 kobiet, 1 nurek) i 200 (20.9%) osób uprawiających hazard online (wiek: M = 46.91, SD = 13.67; 125 mężczyzn, 75 kobiet, 0 nurków). Mniejszość uczestników (n = 61; 6.3%) wskazało na stosowanie tylko jednej czynności. Większość uczestników (n = 841; 87.8%) korzystało przynajmniej z zakupów online wraz z sieciami społecznościowymi, a 409 (42.7%) z nich wskazało również na granie w gry online. Sześćdziesiąt osiem (7.1%) uczestników wskazało na wykorzystanie wszystkich wymienionych działań online.

Biorąc pod uwagę, że oficjalnie uznawane są zaburzenia związane z grami i hazardem, które są spowodowane zachowaniami uzależniającymi, oraz biorąc pod uwagę, że liczba osób w naszej próbce, które zgłosiły udział w grach hazardowych online, była raczej ograniczona, w pierwszej kolejności skoncentrujemy się na wynikach oceny kryteriów zaburzeń w grach z ACSID-11.

Opisowe statystyki

Jeśli chodzi o zaburzenia w grach, wszystkie pozycje ACSID-11 mają oceny od 0 do 3, co odzwierciedla maksymalny zakres możliwych wartości (patrz Tabela 2). Wszystkie pozycje wykazują stosunkowo niskie wartości średnie i prawoskośny rozkład, jak oczekiwano w próbie nieklinicznej. Poziom trudności jest najwyższy dla przedmiotów Kontynuacja/Eskalacja i Oznaczenie Niepokoju, podczas gdy przedmioty Upośledzona Kontrola (zwłaszcza IC1) i Przedmioty o zwiększonym priorytecie mają najniższy poziom trudności. Kurtoza jest szczególnie wysoka w przypadku pierwszej pozycji Kontynuacja/Eskalacja (CE1) i pozycji Naznaczone Niepokoje (MD1).

Tabela 2.

Statystyka opisowa pozycji ACSID-11 mierzących zaburzenia w grach.

Nie.PozycjaMinMaxM(SD)SkośnośćKurtosisTrudność
a)Skala częstotliwości
01IC1030.827(0.956)0.808-0.52127.58
02IC2030.602(0.907)1.2370.24920.08
03IC3030.332(0.723)2.1633.72411.06
04IP1030.623(0.895)1.1800.18920.76
05IP2030.405(0.784)1.9132.69813.48
06IP3030.400(0.784)1.9032.59713.33
07CE1030.170(0.549)3.56112.7185.68
08CE2030.223(0.626)3.0388.7977.42
09CE3030.227(0.632)2.9337.9987.58
10FI1030.352(0.712)1.9973.10811.74
11MD1030.155(0.526)3.64713.1075.15
b)Skala intensywności
01bIC1030.593(0.773)1.1730.73219.77
02bIC2030.455(0.780)1.7002.09015.15
03bIC3030.248(0.592)2.6426.9818.26
04bIP1030.505(0.827)1.5291.32916.82
05bIP2030.330(0.703)2.1994.12310.98
06bIP3030.302(0.673)2.3024.63310.08
07bCE1030.150(0.505)3.86715.6725.00
08bCE2030.216(0.623)3.1599.6237.20
09bCE3030.207(0.608)3.22510.1226.89
10bFI1030.284(0.654)2.5346.1729.47
11bMD1030.139(0.483)3.99716.8584.62

UwagiN = 440. IC = upośledzona kontrola; IP = zwiększony priorytet; CE = kontynuacja/eskalacja; FI = upośledzenie czynnościowe; MD = wyraźny niepokój.

Jeśli chodzi o zdrowie psychiczne, ogólna próba (N = 958) ma średni wynik PHQ-4 3.03 (SD = 2.82) i wykazuje umiarkowany poziom zadowolenia z życia (L-1: M = 6.31, SD = 2.39) i zdrowie (H-1: M = 6.05, SD = 2.68). W podgrupie gier (n = 440), 13 osób (3.0%) osiąga punkt odcięcia IGDT-10 dla klinicznie istotnych przypadków zaburzeń gry. Średni wynik IGDT-10 waha się od 0.51 dla zaburzenia zakupów i 0.77 dla zaburzenia korzystania z sieci społecznościowych (zob. Tabela 5).

Analiza czynnikiem potwierdzającym

Założony model czteroczynnikowy

Przetestowaliśmy przyjętą czteroczynnikową strukturę ACSID-11 za pomocą wielu CFA, po jednym dla konkretnego zaburzenia korzystania z Internetu i osobno dla ocen częstotliwości i intensywności. Czynniki (1) Upośledzona kontrola, (2) Zwiększony priorytet oraz (3) Kontynuacja/Eskalacja zostały utworzone przez odpowiednie trzy pozycje. Dwie dodatkowe pozycje mierzące upośledzenie funkcjonalne w życiu codziennym i wyraźny stres spowodowany aktywnością online stanowiły dodatkowy czynnik (4) Upośledzenie funkcjonalne. Czteroczynnikowa struktura ACSID-11 jest wspierana przez dane. Wskaźniki dopasowania wskazują na dobre dopasowanie modeli do danych dla wszystkich rodzajów określonych zaburzeń korzystania z Internetu ocenianych przez ACSID-11, a mianowicie zaburzeń związanych z grami, zaburzeniami zakupów online, zaburzeniami korzystania z sieci społecznościowych, korzystania z pornografii online zaburzenia i zaburzenia hazardu online (patrz Tabela 3). Jeśli chodzi o zaburzenia związane z używaniem pornografii online i hazard online, TLI i RMSEA mogą być stronnicze ze względu na małe rozmiary próbek (Hu i Bentler, 1999). Ładunki czynnikowe i kowariancje resztowe dla CFA stosujących model czteroczynnikowy pokazano na: Rys. 2. Należy zauważyć, że niektóre modele wykazują osobliwe wartości anomalne (tj. ujemną wariancję resztową dla zmiennej latentnej lub korelacje równe lub większe niż 1).

Tabela 3.

Dopasuj wskaźniki czteroczynnikowego, jednowymiarowego i drugiego rzędu modeli CFA dla określonych (potencjalnych) zaburzeń korzystania z Internetu mierzone za pomocą ACSID-11.

  Zaburzenia gry
  CzęstotliwośćIntensywność
ModeldfSPITLISRMRRMSEAχ2/ dfSPITLISRMRRMSEAχ2/ df
Model czteroczynnikowy380.9910.9870.0310.0512.130.9930.9900.0290.0431.81
Model jednowymiarowy270.9690.9610.0480.0874.320.9700.9630.0470.0823.99
Model czynnikowy drugiego rzędu400.9920.9880.0310.0471.990.9920.9890.0320.0451.89
  Zaburzenie zakupów online
  CzęstotliwośćIntensywność
ModeldfSPITLISRMRRMSEAχ2/ dfSPITLISRMRRMSEAχ2/ df
Model czteroczynnikowy380.9960.9940.0190.0342.070.9950.9920.0200.0372.30
Model jednowymiarowy270.9810.9760.0370.0705.580.9860.9820.0310.0563.98
Model czynnikowy drugiego rzędu400.9960.9940.0210.0362.190.9940.9920.0230.0382.40
  Zaburzenie korzystania z pornografii online
  CzęstotliwośćIntensywność
ModeldfSPITLISRMRRMSEAχ2/ dfSPITLISRMRRMSEAχ2/ df
Model czteroczynnikowy380.9930.9890.0340.0541.990.9870.9810.0380.0652.43
Model jednowymiarowy270.9840.9790.0440.0752.910.9760.9700.0460.0823.27
Model czynnikowy drugiego rzędu400.9930.9910.0330.0491.830.9840.9790.0390.0682.59
  Zaburzenie korzystania z sieci społecznościowych
  CzęstotliwośćIntensywność
ModeldfSPITLISRMRRMSEAχ2/ dfSPITLISRMRRMSEAχ2/ df
Model czteroczynnikowy380.9930.9900.0230.0493.030.9930.9890.0230.0523.31
Model jednowymiarowy270.9700.9630.0480.0968.890.9770.9720.0390.0857.13
Model czynnikowy drugiego rzędu400.9920.9890.0270.0533.390.9910.9880.0250.0563.64
  Zaburzenie hazardu online
  CzęstotliwośćIntensywność
ModeldfSPITLISRMRRMSEAχ2/ dfSPITLISRMRRMSEAχ2/ df
Model czteroczynnikowy380.9970.9960.0270.0591.700.9970.9960.0260.0491.47
Model jednowymiarowy270.9940.9920.0400.0782.200.9910.9890.0390.0802.28
Model czynnikowy drugiego rzędu400.9970.9960.0290.0541.580.9970.9950.0290.0531.55

Uwagi. Rozmiary próbek różniły się w przypadku gier (n = 440), zakupy online (n = 944), wykorzystanie pornografii online (n = 340), korzystanie z sieci społecznościowych (n = 854) oraz hazard online (n = 200); ACSID-11 = Ocena kryteriów określonych zaburzeń korzystania z Internetu, 11 pozycji.

Rys.. 2.
 
Rys.. 2.

Ładunki czynnikowe i rezydualne kowariancje modeli czteroczynnikowych ACSID-11 (częstotliwość) dla (A) zaburzenia gry, (B) zaburzenia hazardu online, (C) zaburzenia zakupów online, (D) zaburzenia korzystania z pornografii online oraz (E) zaburzenie korzystania z sieci społecznościowych. Uwagi. Rozmiary próbek różniły się w przypadku gier (n = 440), zakupy online (n = 944), wykorzystanie pornografii online (n = 340), korzystanie z sieci społecznościowych (n = 854) oraz hazard online (n = 200); Skala intensywności ACSID-11 wykazała podobne wyniki. ACSID-11 = Ocena kryteriów określonych zaburzeń korzystania z Internetu, 11 pozycji; Wartości reprezentują standaryzowane ładunki czynnikowe, kowariancje czynnikowe i kowariancje resztowe. Wszystkie szacunki były istotne przy p <0.001.

Cytat: Journal of Behavioural Addictions 2022; 10.1556/2006.2022.00013

Model jednowymiarowy

Ze względu na wysokie współzależności między różnymi czynnikami dodatkowo przetestowaliśmy rozwiązania jednowymiarowe z obciążeniem wszystkich pozycji jednym czynnikiem, jak zaimplementowano np. w IGDT-10. Jednowymiarowe modele ACSID-11 wykazały akceptowalne dopasowanie, ale z RMSEA i/lub χ2/df jest powyżej sugerowanych wartości granicznych. W przypadku wszystkich zachowań modele pasujące do modeli czteroczynnikowych są lepsze w porównaniu z odpowiednimi modelami jednowymiarowymi (patrz Tabela 3). W konsekwencji rozwiązanie czteroczynnikowe wydaje się być lepsze od rozwiązania jednowymiarowego.

Model czynnikowy drugiego rzędu i model dwuczynnikowy

Alternatywą dla uwzględnienia wysokich interkorelacji jest uwzględnienie ogólnego czynnika reprezentującego ogólną konstrukcję, która składa się z powiązanych subdomen. Można to zaimplementować za pomocą modelu czynnika drugiego rzędu i modelu dwuczynnikowego. W modelu czynnikowym drugiego rzędu modeluje się czynnik ogólny (drugiego rzędu), próbując wyjaśnić korelacje między czynnikami pierwszego rzędu. W modelu bifactor zakłada się, że czynnik ogólny odpowiada za wspólność między powiązanymi domenami, a dodatkowo istnieje wiele czynników szczegółowych, z których każdy ma inny wpływ na czynnik ogólny i poza nim. Jest to modelowane w taki sposób, że każda pozycja może być ładowana na czynnik ogólny, a także na jego konkretny czynnik, gdzie wszystkie czynniki (w tym korelacje między czynnikiem ogólnym a czynnikami szczególnymi) są określone jako ortogonalne. Model czynnikowy drugiego rzędu jest bardziej ograniczony niż model dwuczynnikowy i jest zagnieżdżony w modelu dwuczynnikowym (Yung, Thissen i McLeod, 1999). W naszych próbach modele czynnikowe drugiego rzędu wykazują podobne dobre dopasowanie jak modele czteroczynnikowe (patrz Tabela 3). W przypadku wszystkich zachowań cztery czynniki (pierwszego rzędu) ładują się wysoko na czynnik ogólny (drugiego rzędu) (patrz Załącznik B), co uzasadnia użycie wyniku ogólnego. Podobnie jak w przypadku modeli czteroczynnikowych, niektóre modele czynników drugiego rzędu wykazują czasami anomalne wartości (tj. ujemną wariancję resztową dla zmiennej latentnej lub korelacje równe lub większe niż 1). Przetestowaliśmy również komplementarne modele dwuczynnikowe, które wykazały porównywalnie lepsze dopasowanie, jednak nie dla wszystkich zachowań można było zidentyfikować model (patrz Załącznik C).

Niezawodność

W oparciu o zidentyfikowaną strukturę czteroczynnikową obliczyliśmy wyniki czynnikowe dla ACSID-11 na podstawie średnich odpowiednich pozycji, jak również ogólnych średnich wyników dla każdego konkretnego (potencjalnego) zaburzenia korzystania z Internetu. Przyjrzeliśmy się niezawodności IGDT-10, ponieważ po raz pierwszy zastosowaliśmy wariant multibehawioralny na przykładzie ASSIST (ocena wielu specyficznych zaburzeń korzystania z Internetu). Wyniki wskazują na wysoką spójność wewnętrzną ACSID-11 i niższą, ale również akceptowalną wiarygodność IGDT-10 (patrz Tabela 4).

Tabela 4.

Miary niezawodności ACSID-11 i IGDT-10 mierzące specyficzne zaburzenia korzystania z Internetu.

 ACSID-11IGDT-10
CzęstotliwośćIntensywność(wersja ASSIST)
Rodzaj zaburzeniaαλ2αλ2αλ2
Gry0.9000.9030.8940.8970.8410.845
Kupowanie-zakupy online0.9100.9130.9150.9170.8580.864
Wykorzystanie pornografii online0.9070.9110.8960.9010.7930.802
Korzystanie z sieci społecznościowych0.9060.9120.9150.9210.8550.861
Hazard online0.9470.9500.9440.9460.9100.912

Uwagiα = alfa Cronbacha; λ 2 = lambda-2 Guttmana; ACSID-11 = Ocena kryteriów określonych zaburzeń korzystania z Internetu, 11 pozycji; IGDT-10 = Dziesięcioelementowy test zaburzeń w grach internetowych; Rozmiary próbek różniły się w przypadku gier (n = 440), kupowanie-zakupy online (n = 944), wykorzystanie pornografii online (n = 340), korzystanie z sieci społecznościowych (n = 854) oraz hazard online (n =

Tabela 5 przedstawia statystyki opisowe wyników ACSID-11 i IGDT-10. W przypadku wszystkich zachowań średnie czynników ACSID-11 Kontynuacja/eskalacja i Upośledzenie funkcjonalne są najniższe w porównaniu z innymi czynnikami. Współczynnik Upośledzona kontrola wykazuje najwyższe średnie wartości zarówno dla częstotliwości, jak i intensywności. Całkowite wyniki ACSID-11 są najwyższe w przypadku zaburzeń korzystania z sieci społecznościowych, a następnie zaburzeń związanych z hazardem online i hazardem, zaburzeń związanych z używaniem pornografii online i zaburzeń związanych z zakupami online. Wyniki sumaryczne IGDT-10 pokazują podobny obraz (patrz Tabela 5).

Tabela 5.

Statystyka opisowa współczynnika i ogólnych wyników ACSID-11 i IGDT-10 (wersja ASSIST) dla określonych zaburzeń korzystania z Internetu.

 Gry (n = 440)Kupowanie-zakupy online

(n = 944)
Wykorzystanie pornografii online

(n = 340)
Korzystanie z sieci społecznościowych (n = 854)Hazard online (n = 200)
ZmiennaMinMaxM(SD)MinMaxM(SD)MinMaxM(SD)MinMaxM(SD)MinMaxM(SD)
Częstotliwość
ACSID-11_IC030.59(0.71)030.46(0.67)030.58(0.71)030.78(0.88)030.59(0.82)
ACSID-11_IP030.48(0.69)030.28(0.56)030.31(0.59)030.48(0.71)030.38(0.74)
ACSID-11_CE030.21(0.51)030.13(0.43)030.16(0.45)030.22(0.50)030.24(0.60)
ACSID-11_FI030.25(0.53)030.18(0.48)02.50.19(0.47)030.33(0.61)030.33(0.68)
ACSID-11_ogółem030.39(0.53)030.27(0.47)02.60.32(0.49)030.46(0.59)02.70.39(0.64)
Intensywność
ACSID-11_IC030.43(0.58)030.34(0.56)030.45(0.63)030.60(0.76)030.47(0.73)
ACSID-11_IP030.38(0.62)030.22(0.51)030.25(0.51)030.40(0.67)030.35(0.69)
ACSID-11_CE030.19(0.48)030.11(0.39)02.70.15(0.41)030.19(0.45)030.23(0.58)
ACSID-11_FI030.21(0.50)030.15(0.45)02.50.18(0.43)030.28(0.57)030.29(0.61)
ACSID-11_ogółem030.31(0.46)030.21(0.42)02.60.26(0.43)030.37(0.54)030.34(0.59)
IGDT-10_suma090.69(1.37)090.51(1.23)070.61(1.06)090.77(1.47)090.61(1.41)

Uwagi. ACSID-11 = Ocena kryteriów określonych zaburzeń korzystania z Internetu, 11 pozycji; IC = upośledzona kontrola; IP = zwiększony priorytet; CE = kontynuacja/eskalacja; FI = upośledzenie czynnościowe; IGDT-10 = Dziesięcioelementowy test zaburzeń w grach internetowych.

Analiza korelacji

Jako miarę trafności konstruktu przeanalizowaliśmy korelacje między ACSID-11, IGDT-10 i miarami ogólnego dobrostanu. Korelacje pokazano na: Tabela 6. Całkowite wyniki ACSID-11 korelują dodatnio z wynikami IGDT-10 ze średnimi i dużymi rozmiarami efektu, gdzie korelacje między wynikami dla tych samych zachowań są najwyższe. Ponadto wyniki ACSID-11 korelują pozytywnie z PHQ-4, z podobnym efektem jak IGDT-10 i PHQ-4. Wzorce korelacji z miarami zadowolenia z życia (L-1) i zadowolenia ze zdrowia (H-1) są bardzo podobne między nasileniem objawów ocenianym za pomocą ACSID-11 i IGDT-10. Wzajemne korelacje między całkowitymi wynikami ACSID-11 dla różnych zachowań mają duży wpływ. Korelacje między punktacją czynnikową a IGDT-10 można znaleźć w materiale uzupełniającym.

Tabela 6.

Korelacje między ACSID-11 (częstotliwość), IGDT-10 a miarami dobrostanu psychicznego

   1)2)3)4)5)6)7)8)9)10)11)12)
 ACSID-11_ogółem
1)Gry 1           
2)Kupowanie-zakupy onliner0.703**1          
 (n)(434)(944)          
3)Wykorzystanie pornografii onliner0.659**0.655**1         
 (n)(202)(337)(340)         
4)Korzystanie z sieci społecznościowychr0.579**0.720**0.665**1        
 (n)(415)(841)(306)854        
5)Hazard onliner0.718**0.716**0.661**0.708**1       
 (n)(123)(197)(97)(192)(200)       
 IGDT-10_suma
6)Gryr0.596**0.398**0.434**0.373**0.359**1      
 (n)(440)(434)(202)(415)(123)(440)      
7)Kupowanie-zakupy onliner0.407**0.632**0.408**0.449**0.404**0.498**1     
 (n)(434)(944)(337)(841)(197)(434)(944)     
8)Wykorzystanie pornografii onliner0.285**0.238**0.484**0.271**0.392**0.423**0.418**1    
 (n)(202)(337)(340)(306)(97)(202)(337)(340)    
9)Korzystanie z sieci społecznościowychr0.255**0.459**0.404**0.591**0.417**0.364**0.661**0.459**1   
 (n)(415)(841)(306)(854)(192)(415)(841)(306)(854)   
10)Hazard onliner0.322**0.323**0.346**0.423**0.625**0.299**0.480**0.481**0.525**1  
 (n)(123)(197)(97)(192)(200)(123)(197)(97)(192)(200)  
11)PHQ-4r0.292**0.273**0.255**0.350**0.326**0.208**0.204**0.146**0.245**0.236**1 
 (n)(440)(944)(340)(854)(200)(440)(944)(340)(854)(200)(958) 
12)L-1r-0.069-0.080*-0.006-0.147**-0.179*-0.130**-0.077*-0.018-0.140**-0.170*-0.542**1
 (n)(440)(944)(340)(854)(200)(440)(944)(340)(854)(200)(958)(958)
13)H-1r-0.083-0.0510.062-0.0140.002-0.078-0.0210.0690.027-0.034-0.409**0.530**
 (n)(440)(944)(340)(854)(200)(440)(944)(340)(854)(200)(958)(958)

Uwagi. ** p <0.01; * p < 0.05. ACSID-11 = Ocena kryteriów określonych zaburzeń korzystania z Internetu, 11 pozycji; IGDT-10 = Dziesięcioelementowy test zaburzeń w grach internetowych; PHQ-4 = Kwestionariusz Zdrowia Pacjenta-4; Korelacje ze skalą intensywności ACSID-11 były w podobnym zakresie.

Dyskusja i wnioski

Raport ten przedstawił ACSID-11 jako nowe narzędzie do łatwego i kompleksowego badania przesiewowego głównych typów określonych zaburzeń związanych z korzystaniem z Internetu. Wyniki badania wskazują, że ACSID-11 jest odpowiedni do uchwycenia kryteriów ICD-11 dotyczących zaburzeń gry w wieloaspektowej strukturze. Pozytywne korelacje z narzędziem oceny opartym na DSM-5 (IGDT-10) dodatkowo wskazywały na trafność konstruktu.

Przyjęta wieloczynnikowa struktura ACSID-11 została potwierdzona wynikami CFA. Pozycje dobrze pasują do czteroczynnikowego modelu reprezentującego kryteria ICD-11 (1) upośledzona kontrola, (2) zwiększony priorytet, (3) kontynuacja/eskalacja pomimo negatywnych konsekwencji, a także dodatkowe składniki (4) upośledzenie funkcjonalne i wyraźny stres, który należy uznać za istotny dla zachowań uzależniających. Rozwiązanie czteroczynnikowe wykazało lepsze dopasowanie w porównaniu z rozwiązaniem jednowymiarowym. Wielowymiarowość skali jest unikalną cechą w porównaniu z innymi skalami obejmującymi kryteria ICD-11 dotyczące zaburzeń gry (por. King i wsp., 2020Pontes i in., 2021). Co więcej, równie lepsze dopasowanie modelu czynnikowego drugiego rzędu (i częściowo modelu dwuczynnikowego) wskazuje, że pozycje oceniające cztery powiązane kryteria zawierają ogólny konstrukt „zaburzeń” i uzasadnia zastosowanie wyniku ogólnego. Wyniki były podobne w przypadku zaburzeń hazardu online i innych potencjalnych specyficznych zaburzeń korzystania z Internetu mierzonych za pomocą ACSID-11 w formacie multibehawioralnym na przykładzie ASSIST, a mianowicie zaburzenia zakupów online, zaburzenia korzystania z pornografii online, sieci społecznościowych używać zaburzenia. W przypadku tych ostatnich nie ma prawie żadnych narzędzi opartych na kryteriach WHO dla zaburzeń spowodowanych zachowaniami nałogowymi, chociaż badacze zalecają tę klasyfikację dla każdego z nich (Brand i wsp., 2020Müller i wsp., 2019Stark i in., 2018). Nowe kompleksowe środki, takie jak ACSID-11, mogą pomóc przezwyciężyć trudności metodologiczne i umożliwić systematyczną analizę cech wspólnych i różnic między tymi różnymi typami (potencjalnych) zachowań uzależniających.

Niezawodność ACSID-11 jest wysoka. W przypadku zaburzeń w grach spójność wewnętrzna jest porównywalna lub wyższa niż w przypadku większości innych instrumentów (por. King i wsp., 2020). Wiarygodność pod względem spójności wewnętrznej jest również dobra w przypadku innych specyficznych zaburzeń korzystania z Internetu mierzonych zarówno przez ACSID-11, jak i IGDT-10. Z tego możemy wywnioskować, że zintegrowany format odpowiedzi, taki jak ASSIST (Grupa robocza WHO ASSIST, 2002) nadaje się do wspólnej oceny różnych rodzajów uzależnień behawioralnych. W obecnej próbie całkowity wynik ACSID-11 był najwyższy w przypadku zaburzeń związanych z korzystaniem z sieci społecznościowych. Wpisuje się to w stosunkowo wysokie rozpowszechnienie tego zjawiska, które obecnie szacuje się na 14% dla krajów indywidualistycznych i 31% dla krajów kolektywistycznych (Cheng, Lau, Chan i Luk, 2021).

Trafność zbieżna jest wskazywana przez średnie i duże dodatnie korelacje między wynikami ACSID-11 i IGDT-10 pomimo różnych formatów wyników. Ponadto umiarkowane dodatnie korelacje między wynikami ACSID-11 a PHQ-4 mierzącymi objawy depresji i lęku potwierdzają trafność kryterialną nowego narzędzia oceny. Wyniki są zgodne z wcześniejszymi ustaleniami dotyczącymi powiązań między (współistniejącymi) problemami psychicznymi a określonymi zaburzeniami korzystania z Internetu, w tym zaburzeniami gry (Mihara i Higuchi, 2017; ale patrz; Zimniejsze Carras, Shi, Hard i Saldanha, 2020), zaburzenia związane z używaniem pornografii (Duffy, Dawson i Das Nair, 2016), zaburzenia kupowania-zakupów (Kyrios i in., 2018), zaburzenie korzystania z sieci społecznościowych (Andreassen, 2015) i zaburzenia hazardu (Dowling i in., 2015). Również ACSID-11 (zwłaszcza zaburzenie hazardu online i zaburzenie korzystania z sieci społecznościowych) było odwrotnie skorelowane z miarą zadowolenia z życia. Wynik ten jest zgodny z wcześniejszymi ustaleniami dotyczącymi związku między pogorszeniem samopoczucia a nasileniem objawów określonych zaburzeń związanych z korzystaniem z Internetu (Cheng, Cheung i Wang, 2018Duffy i in., 2016Duradoni, Innocenti i Guazzini, 2020). Badania sugerują, że samopoczucie jest szczególnie osłabione, gdy współwystępuje wiele specyficznych zaburzeń związanych z korzystaniem z Internetu (Charzyńska i in., 2021). Wspólne występowanie określonych zaburzeń korzystania z Internetu nie jest rzadkie (np. Burleigh i in., 2019Müller i wsp., 2021), co może częściowo wyjaśniać stosunkowo wysokie współkorelacje między zaburzeniami mierzonymi odpowiednio przez ACSID-11 i IGDT-10. Podkreśla to znaczenie jednolitego narzędzia do badań przesiewowych w celu dokładniejszego określenia cech wspólnych i różnic w różnych typach zaburzeń spowodowanych zachowaniami uzależniającymi.

Głównym ograniczeniem obecnego badania jest niekliniczna, stosunkowo mała i niereprezentatywna próba. Tak więc w tym badaniu nie możemy wykazać, czy ACSID-11 jest odpowiednim narzędziem diagnostycznym, ponieważ nie możemy jeszcze zapewnić jednoznacznych punktów odcięcia. Co więcej, projekt przekrojowy nie pozwalał na wnioskowanie na temat wiarygodności testu-retestu ani związków przyczynowych między ACSID-11 a zmiennymi walidacyjnymi. Przyrząd wymaga dalszej walidacji, aby zweryfikować jego wiarygodność i przydatność. Jednak wyniki tego wstępnego badania sugerują, że jest to obiecujące narzędzie, które może być warte dalszych testów. Należy zauważyć, że większa baza danych jest potrzebna nie tylko dla tego instrumentu, ale dla całego pola badań, aby określić, które z tych zachowań można uznać za jednostki diagnostyczne (por. Grant & Chamberlain, 2016). Struktura ACSID-11 wydaje się działać dobrze, co potwierdzają wyniki obecnego badania. Cztery konkretne czynniki i ogólna domena były odpowiednio reprezentowane w różnych zachowaniach, chociaż na każdą pozycję odpowiadano we wszystkich wskazanych czynnościach online wykonanych przynajmniej okazjonalnie w ciągu ostatnich dwunastu miesięcy. Omówiliśmy już, że określone zaburzenia związane z korzystaniem z Internetu mogą współwystępować, niemniej jednak musi to zostać potwierdzone w badaniach uzupełniających jako przyczyna umiarkowanych do wysokich korelacji wyników ACSID-11 między zachowaniami. Co więcej, sporadyczne wartości anomalne mogą wskazywać, że w przypadku niektórych zachowań specyfikacja modelu wymaga optymalizacji. Zastosowane kryteria niekoniecznie są jednakowo istotne dla wszystkich uwzględnionych typów potencjalnych zaburzeń. Możliwe, że ACSID-11 nie może odpowiednio pokryć cech specyficznych dla danego zaburzenia w objawach objawowych. Niezmienność pomiaru w różnych wersjach powinna zostać przetestowana na nowych, niezależnych próbach obejmujących pacjentów ze zdiagnozowanymi specyficznymi zaburzeniami korzystania z Internetu. Ponadto wyniki nie są reprezentatywne dla populacji ogólnej. Dane w przybliżeniu reprezentują użytkowników Internetu w Niemczech i nie było blokady w momencie zbierania danych; niemniej jednak pandemia COVID-19 ma potencjalny wpływ na poziom stresu i (problematyczne) korzystanie z Internetu (Király i in., 2020). Chociaż jednopunktowa skala L-1 jest dobrze zwalidowana (Beierlein i in., 2015), satysfakcję z życia (specyficzną dla danej domeny) można by ujmować bardziej kompleksowo w przyszłych badaniach z wykorzystaniem ACSID-11.

Podsumowując, ACSID-11 okazał się odpowiedni do kompleksowej, spójnej i ekonomicznej oceny objawów (potencjalnych) specyficznych zaburzeń korzystania z Internetu, w tym zaburzeń związanych z grami, zaburzeniami zakupów online, zaburzeniami korzystania z pornografii online, sieciami społecznościowymi -zaburzenie korzystania i zaburzenie hazardu online oparte na kryteriach diagnostycznych ICD-11 dla zaburzeń związanych z grami. Należy przeprowadzić dalszą ocenę narzędzia oceny. Mamy nadzieję, że ACSID-11 może przyczynić się do spójniejszej oceny zachowań uzależnieniowych w badaniach i że w przyszłości może okazać się pomocny także w praktyce klinicznej.

Źródła finansowania

Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Niemiecka Fundacja Badawcza) – 411232260.

Wkład autorów

SMM: Metodologia, Analiza formalna, Pisanie – oryginalny szkic; EW: konceptualizacja, metodologia, pisanie – recenzja i edycja; AO: Metodologia, Analiza formalna; RS: Konceptualizacja, Metodologia; AM: Konceptualizacja, Metodologia; CM: Konceptualizacja, Metodologia; KW: Konceptualizacja, Metodologia; HJR: Konceptualizacja, Metodologia; MB: Konceptualizacja, Metodologia, Pisanie – Recenzja i Redakcja, Nadzór.

Konflikt interesów

Autorzy nie zgłaszają żadnego finansowego lub innego konfliktu interesów związanego z tematem tego artykułu.

Podziękowania

Prace nad tym artykułem były prowadzone w kontekście Jednostki Badawczej ACSID, FOR2974, finansowanej przez Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Niemiecka Fundacja Badawcza) – 411232260.

Materiał uzupełniający

Dodatkowe dane do tego artykułu można znaleźć w Internecie pod adresem https://doi.org/10.1556/2006.2022.00013.