Współwystępowanie zaburzeń związanych z korzystaniem z Internetu i zespół nadpobudliwości psychoruchowej z deficytem uwagi: dwa dorosłe studia przypadków (2017)

J Behav Addict. 2017 Dec 1; 6 (4): 490-504. doi: 10.1556 / 2006.6.2017.073.

Bielefeld M1, Drews M2, Putzig I3, Bottel L1, Steinbüchel T1, Dieris-Hirche J1, Szycik GR4, Müller A5, Roy M6, Ohlmeier M7, Theodor Te Wildt B1.

Abstrakcyjny

Cele

Istnieją dobre dowody naukowe, że zespół nadpobudliwości psychoruchowej (ADHD) jest zarówno predyktorem, jak i współwystępowaniem zaburzeń uzależniających w wieku dorosłym. Stowarzyszenia te skupiają się nie tylko na uzależnieniach związanych z substancjami, ale także na uzależnieniach behawioralnych, takich jak zaburzenia hazardu i zaburzenia korzystania z Internetu (IUD). W przypadku wkładki wewnątrzmacicznej systematyczne przeglądy wskazywały na ADHD jako jedną z najbardziej rozpowszechnionych chorób towarzyszących, oprócz zaburzeń depresyjnych i lękowych. Istnieje jednak potrzeba dalszego zrozumienia powiązań między oboma zaburzeniami, aby uzyskać implikacje dla konkretnego leczenia i zapobiegania. Dotyczy to zwłaszcza populacji klinicznej dorosłych, gdzie dotychczas niewiele wiadomo o tych relacjach. Badanie to miało na celu bardziej szczegółowe zbadanie tej kwestii w oparciu o ogólną hipotezę, że istnieje decydujące przecięcie psychopatologii i etiologii między wkładką wewnątrzmaciczną a ADHD.

Metody

Dwie próbki kontrolne zbadano w szpitalu uniwersyteckim. Dorośli pacjenci z ADHD i IUD przeszli przez wszechstronne badania kliniczne i psychometryczne.

Efekt

Znaleźliśmy poparcie dla hipotezy, że ADHD i IUD mają cechy psychopatologiczne. Wśród pacjentów z każdej grupy stwierdziliśmy znaczną częstość występowania współistniejącego ADHD w IUD i odwrotnie. Ponadto objawy ADHD były pozytywnie związane z czasem używania mediów i objawami uzależnienia od Internetu w obu próbkach.

Dyskusja

Lekarze kliniczni powinni być świadomi bliskich związków między tymi dwoma zaburzeniami zarówno diagnostycznie, jak i terapeutycznie. Jeśli chodzi o odzyskanie kontroli nad korzystaniem z Internetu podczas leczenia i rehabilitacji, należy pamiętać o potencjalnej zmianie uzależnienia po stronie lekarzy i pacjentów.

SŁOWA KLUCZOWE:Zaburzenia korzystania z Internetu; zespół nadpobudliwości psychoruchowej; uzależnienie od internetu

PMID: 29280392

DOI: 10.1556/2006.6.2017.073

Wprowadzenie

Istnieje mocny dowód naukowy, że zespół nadpobudliwości psychoruchowej (ADHD) jest zarówno predyktorem (Biederman i in., 1995) i charakterystyczna współwystępowanie wielu uzależnień (Gillberg i in., 2004). W dużej europejskiej próbie pacjentów z zaburzeniami zażywania substancji 13.9% zidentyfikowano z dorosłymi ADHD (van Emmerik-van Oortmerssen i in., 2014) z dużą zmiennością ze względu na kraj i zastosowaną substancję pierwotną (van de Glind i in., 2014). ADHD jest zaburzeniem psychicznym, które charakteryzuje się trudnościami w koncentrowaniu uwagi, nadmiernej aktywności i problemach z kontrolowaniem zachowania, które jest nieodpowiednie dla wieku danej osoby. Szczególnie, ale nie wyłącznie, gdy ADHD utrzymuje się przez cały okres dojrzewania i dorosłości, tak jak w przypadku 36.3% przypadków (Kessler i in., 2005), ryzyko rozwinięcia uzależnienia od alkoholu (Biederman i in., 1995), nikotyna (Wilens i in., 2008), a nawet nielegalne narkotyki, takie jak kokaina (Carroll i Rounsaville, 1993) jest wysoko. Ponieważ stymulanty takie jak metylofenidat (MPH) służą jako skuteczne leki (Van der Oord, Prins, Oosterlaan i Emmelkamp, ​​2008), używanie substancji psychoaktywnych i nadużywanie u pacjentów z ADHD były również interpretowane jako sposób samoleczenia (Han i wsp., 2009). Ponadto wysokie poziomy impulsywności są charakterystyczne dla obu pacjentów z ADHD (Winstanley, Eagle i Robbins, 2006) oraz z zaburzeniami używania substancji (De Wit, 2009).

ADHD jest również charakterystyczną chorobą współistniejącą dla hazardu patologicznego, która według ICD-10 (Światowa Organizacja Zdrowia, 1992) nadal należy zakwalifikować jako zaburzenie kontroli impulsów. Natomiast w 2013 piąta edycja Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM-5; Amerykańskie Towarzystwo Psychiatryczne, 2013) ustanowiła wspólną podstawę dla zaburzeń związanych z używaniem substancji i substancji innych niż substancje. W rozdziale „Zaburzenia związane z substancjami i uzależnieniami” obecnie nazywany „zaburzeniem hazardu” jest jedynym uznanym uzależnieniem behawioralnym. Jednak w części III DSM-5 zaburzenie gier internetowych (IGD) jest po raz pierwszy wspomniane jako warunek zapewniający więcej badań klinicznych i doświadczenia, zanim może zostać w pełni rozpoznane jako odrębne zaburzenie (Petry & O'Brien, 2013). IGD rzeczywiście jest jednym ze specyficznych wariantów uzależnienia od Internetu, które badano najbardziej (Young, 1996) i wykazały najwyższe rozpowszechnienie (Rehbein, Kliem, Baier, Mößle i Petry, 2015). Ten rozwój nie jest zaskoczeniem, zwłaszcza że gry online i hazard online mają coraz więcej wspólnych cech.

Niezależnie od Internetu, uzależnienie od gier wideo zostało już powiązane z psychopatologią ADHD na kilka sposobów (Arfi & Bouvard, 2008; Yen i in., 2017). Systematyczne przeglądy zidentyfikowały ADHD jako typowy predyktor (Weiss, Baer, ​​Allan, Saran i Schibuk, 2011) i współwystępowanie (Weinstein i Weizman, 2012) dla IGD, zwłaszcza u dzieci i młodzieży. Ponadto wykazano, że na poziomie subklinicznym nadpobudliwość, impulsywność, nieuwaga, niedostatki koncentracji i koncentracja na zadaniach poznawczych korelują z nadmiernym używaniem gier wideo, zarówno w trybie offline, jak i online (Swing, Gentile, Anderson i Walsh, 2010). Podobne wyniki stwierdzono wcześniej w przypadku nadmiernego korzystania z telewizji (Miller i in., 2007), przyczyniając się do ciągłej dyskusji na temat tego, czy nadmierne używanie mediów ekranowych w ogóle, aw szczególności gier wideo, może być nie tylko objawem of ale także czynnik ryzyka dla rozwój ADHD (Weiss i in., 2011).

Związki między nadmiernym wykorzystaniem niektórych aplikacji internetowych a ADHD nie są w pełni zrozumiałe. Jednak przypuszcza się, że działania online, takie jak gry itp., Zapewniają ciągły strumień stymulacji i natychmiastowe nagrody, które z kolei są wysoko cenione przez osoby z ADHD, które łatwo się nudzą (Castellanos i Tannock, 2002) i niechęć do opóźnionych gratyfikacji (Diamond, 2005). W innych badaniach wysunięto hipotezę, że związek ten można wyjaśnić zaburzoną funkcją pamięci roboczej w ADHD, która została zidentyfikowana jako kluczowy endofenotyp ADHD (Castellanos i Tannock, 2002). Odnosząc się do tego, aplikacje internetowe, takie jak gry online dla wielu graczy, zapewniają pomoc na rękę poprzez wyświetlanie celów misji, aby przezwyciężyć to upośledzenie, a tym samym przezwyciężyć frustrację i słabe wyniki w prawdziwym życiu. W związku z tym osoby z ADHD mogą faworyzować złożone aplikacje do gier online, co czyni je bardziej podatnymi na rozwój patologicznych zastosowań mediów (Yen, Yen, Chen, Tang i Ko, 2008). Co ciekawe, Koepp i wsp. (1998) zgłosił, że gry wideo prowadzą do uwalniania dopaminy z prążkowia, co może skutkować lepszą koncentracją i wydajnością, co może być postrzegane jako ulga przez osoby, których zdolności poznawcze są osłabione w prawdziwym życiu. To pasuje do zastosowania specjalnie zaprojektowanych poważne gry do leczenia w trybie offline pacjentów z ADHD, w tym aplikacje do neurofeedbacku (Lau, Smit, Fleming i Riper, 2017). Obecnie gry wideo są głównie odtwarzane na urządzeniach online iw trybach online. Ponadto gry online stopniowo integrują aspekty hazardu, zakupów i sieci społecznościowych (Gainsbury, Hing, Delfabbro i King, 2014), które zawierają dalsze uzależniające cechy. Analogiczne uzależnienia behawioralne, takie jak zaburzenia hazardu, kupowanie patologii i zaburzenia hiperseksualne, które są również powiązane z ADHD (Blankenship & Laaser, 2004; Brook, Chenshu, Brook i Leukefeld, 2016), manifestują się coraz bardziej w Internecie i zyskują w ten sposób nową dynamikę i fenomenologię (Dittmar, Long i Bond, 2007; Young, 2008). Biorąc pod uwagę te ciągłe zmiany w zakresie transferu cyfrowego i fuzji, ważne jest, aby mieć na uwadze inne specyficzne i ogólne formy nadmiernego lub uzależnionego korzystania z Internetu poza IGD. Ostatnio eksperci mają tendencję do stosowania terminu „zaburzenie korzystania z Internetu” (IUD; Amerykańskie Towarzystwo Psychiatryczne, 2013), która odnosi się do niekontrolowanego nadmiernego korzystania z Internetu, które negatywnie wpływa na codzienne życie. W rzeczywistości IUD była już związana z ADHD. Poza zaburzeniami depresyjnymi i lękowymi stwierdzono, że ogólnie występuje współwystępowanie IUD (Ko, Yen, Yen, Chen i Chen, 2012). Co więcej, pacjenci cierpiący zarówno na ADHD, jak i IUD wydają się mieć większe ryzyko rozwinięcia innego uzależnienia od formy. W kontekście klinicznym jest to godne uwagi odkrycie, ponieważ pacjenci ci wymagają wyraźnej świadomości dotyczącej potencjalnej zmiany patologii uzależnień w trakcie wycofywania i rehabilitacji. Jednak niewiele wiadomo na temat nakładania się i powiązań między IUD a ADHD, zwłaszcza w populacjach dorosłych pacjentów. Dlatego sensowne jest dalsze badanie związków między ADHD i IUD z perspektywy klinicznej. Przeprowadzono kilka badań z dużymi kohortami zajmującymi się tymi zagadnieniami głównie na poziomie subklinicznym (Yen i in., 2008). Jednak przeprowadzono tylko kilka badań próbek klinicznych składających się z ADHD (Han i wsp., 2009) lub problematyczni pacjenci korzystający z Internetu (PIU) (Bernardi i Pallanti, 2009). Według naszej wiedzy jest to pierwsze badanie porównujące grupę dorosłych pacjentów z ADHD z grupą dorosłych pacjentów z IUD, nie tylko z grupą kontrolną, ale także ze sobą, aby dalej badać ich podobieństwa i różnice. Badanie wywodzi się z hipotezy, że istnieje decydujące skrzyżowanie psychopatologii, które musi być rozwiązane wyraźnie zarówno w medycynie terapeutycznej, jak i profilaktycznej. Dokładniej, oczekujemy, że miary ADHD korelują w znacznym stopniu ze środkami uzależnienia od Internetu.

Metody

Dwie grupy kliniczne (ADHD i IUD) i dwie grupy kontrolne zostały zrekrutowane w Hannover Medical School (MHH). Procedura ta, składająca się z uczestników 25, pozwoliła na porównanie każdej grupy klinicznej z odpowiednią grupą kontrolną i obiema grupami klinicznymi. Podczas pierwszej wizyty pacjenci z zamiarem leczenia byli dokładnie oceniani za pomocą wywiadu diagnostycznego. Osoby, które spełniły kryteria ADHD lub IUD, zostały zaproszone do udziału w badaniu przeprowadzanym podczas drugiej wizyty.

Grupa ADHD i jej grupa kontrolna

Uczestnicy grupy ADHD byli rekrutowani wyłącznie z poradni dla dorosłych ADHD MHH. Pacjenci otrzymali dokładną ocenę diagnostyczną dotyczącą objawów ADHD i chorób współistniejących. W ramach procesu diagnostycznego osoby zostały zaproszone na główny instrument diagnostyczny, wywiad kliniczny Conners 'Adult ADHD Diagnostic Interview dla DSM-IV (CAADID; Epstein, Johnson i Conners, 2001). W tym przypadku kryteria ADHD w 18 DSM-IV podzielono na dwie domeny kliniczne nieuwagi (dziewięć elementów) oraz nadpobudliwość / impulsywność (elementy 6 / 3) dotyczące zarówno dzieciństwa, jak i dorosłości, oceniano za pomocą dokładnej eksploracji. ADHD rozpoznano tylko wtedy, gdy spełnione były kryteria DSM-IV, co oznacza, że ​​co najmniej sześć z dziewięciu objawów musiało być obecne w jednej lub obu domenach w dzieciństwie i dorosłości. Uzupełnieniem oceny były kwestionariusze samooceny (patrz poniżej). W latach 1.5 zestawy do badań 50 były dystrybuowane do pacjentów, u których zdiagnozowano ADHD, w wieku między 18 a 65 lat, i wykazywali średni poziom inteligencji werbalnej [test inteligencji słownictwa wielokrotnego wyboru (MWT-B) IQ 100 ± 15]. Łącznie pacjenci 25 zwrócili swoje badania, co odpowiada odsetkowi odpowiedzi 50%. W tym samym okresie grupa kontrolna została zrekrutowana za pomocą ogłoszeń w dopasowaniu MHH pod względem rozkładu płci, wieku i edukacji szkolnej. Kryteriami włączenia do grupy kontrolnej były: średni poziom wywiadu werbalnego i brak historii choroby psychicznej. Kontrole były badane pod kątem ADHD i IUD.

Grupa IUD i jej grupa kontrolna

Grupa IUD została zwerbowana w poradni MHH w zakresie zaburzeń związanych z mediami, specjalizując się w uzależnieniu od Internetu. Kryteriami włączenia były: diagnoza wkładki wewnątrzmacicznej zgodnie z kryteriami Younga (1996) i Beard (Beard & Wolf, 2001) (Stół 1) i zamiar leczenia, wiek między 18 a 65, a średni poziom inteligencji werbalnej. Jeśli kryteria włączenia zostały spełnione, uczestnicy zostali zaproszeni na wywiad kliniczny, który zawierał zbiór informacji anamnestycznych. Uczestnicy grupy kontrolnej zostali zrekrutowani w ramach MHH i zostali dopasowani do odpowiedniego podziału płci, wieku i edukacji szkolnej. Kryteriami włączenia do grupy kontrolnej były: średni poziom wywiadu werbalnego i brak historii choroby psychicznej. Kontrole były badane pod kątem ADHD i IUD. W sumie zrekrutowano uczestników 25 z kontrolami IUD i 25, a tym samym włączono do badania.

Stół

Tabela 1. Kryteria diagnostyczne zaburzeń w korzystaniu z Internetu
 

Tabela 1. Kryteria diagnostyczne zaburzeń w korzystaniu z Internetu

Wszystkie następujące elementy (1 – 5) muszą być obecne:
1. Zajmuje się Internetem (pomyśl o wcześniejszej aktywności online lub przewiduj następną sesję online).
2. Musi korzystać z Internetu przez dłuższy czas, aby osiągnąć satysfakcję.
3. Podjął nieudane próby kontrolowania, ograniczania lub zaprzestania korzystania z Internetu.
4. Jest niespokojny, nastrojowy, przygnębiony lub poirytowany podczas próby ograniczenia lub zaprzestania korzystania z Internetu.
5. Pozostał online dłużej niż pierwotnie planowano.
Co najmniej jedno z następujących:
1. Zagroziła lub ryzykowała utratą ważnego związku, możliwości zatrudnienia, edukacji lub kariery.
2. Okłamał członków rodziny, terapeuty lub inne osoby, aby ukryć stopień zaangażowania w Internet.
3. Wykorzystuje Internet jako sposób na ucieczkę od problemów lub złagodzenie nastroju dysforycznego (np. Poczucia bezradności, winy, lęku i depresji).

Notatka. Dostosowane z Younga (1996) i Beard and Wolf (2001).

Uczestnicy wszystkich czterech grup zostali poinformowani o poufnym przetwarzaniu ich danych i celu badania. Stół 2 zawiera przegląd danych demograficznych próbek.

Stół

Tabela 2. Środki kliniczne. Średnia wartość (SD)
 

Tabela 2. Środki kliniczne. Średnia wartość (SD)

 

Grupa ADHD (n = 25)

Grupa kontrolna (n = 25)

Statistics

Grupa IUD (n = 25)

Grupa kontrolna (n = 25)

Statistics

Statystyki (ADHD vs. IUD)

ISS36.36 (17.45)23.00 (4.34)U = 117.0 **53.28 (12.99)24.88 (6.62)U = 28.0 **U = 135.0 *
Utrata kontroli9.68 (4.09)4.84 (1.41)U = 72.0 **11.92 (3.49)5.28 (2.01)U = 41.0 **U = 216.0, ns
Objawy odstawienia6.56 (3.66)4.24 (0.72)U = 72.0 *10.12 (3.27)4.28 (0.74)U = 34.0 **U = 140.50 *
Rozwój tolerancji7.92 (4.06)5.72 (2.51)U = 208.0, ns12.64 (3.29)6.56 (2.95)U = 64.0 **U = 114.50 **
Związki międzyludzkie6.32 (3.73)4.12 (0.44)U = 192.0 *10.28 (3.61)4.36 (1.08)U = 50.0 **U = 137.50 *
Wpływ na wydajność pracy5.88 (3.66)4.08 (0.40)U = 221.50, ns8.32 (3.57)4.40 (1.44)U = 76.0 **U = 164.50 *
WURS-k41.68 (16.52)10.20 (9.97)U = 26.0 **27.29 (17.30)13.84 (11.35)U = 131.50, nsU = 125.0, ns
CAARS (średnie wartości T)       
Problem z nieuwagą / pamięcią80.05 (11.82)46.56 (8.91)U = 2.50 **61.77 (13.55)45.08 (8.36)U = 67.50 **U = 69.50 **
Nadpobudliwość / niepokój69.86 (18.19)48.32 (10.68)U = 93.00 **49.77 (13.81)49.38 (10.13)U = 254.50, nsU = 93.00 *
Impulsywność / labilność emocjonalna77.29 (14.21)47.36 (10.96)U = 33.00 **58.48 (16.55)48.13 (10.44)U = 153.00, nsU = 84.00 *
Problemy z koncepcją siebie67.14 (12.11)44.40 (10.80)U = 44.00 *58.68 (13.93)43.13 (9.82)U = 95.50 **U = 146.00, ns
DSM-IV: nieuważny80.43 (11.91)45.16 (7.48)U = 4.50 **57.41 (14.69)43.79 (7.47)U = 112.00 *U = 53.00 **
DSM-IV: hiperaktywny-impulsywny73.29 (14.34)50.48 (8.90)U = 50.00 **53.14 (14.96)51.21 (8.83)U = 255.00, nsU = 76.50 **
DSM-IV: Objawy ADHD80.29 (12.95)47.76 (8.51)U = 17.50 **56.27 (14.51)47.42 (8.40)U = 161.00, nsU = 56.00 **
Wskaźnik ADHD82.00 (10.19)47.56 (9.92)U = 13.00 **61.09 (15.47)48.08 (10.95)U = 127.50 *U = 60.00 **
DSM-IV Skala samooceny ADHD       
Mieszany9 (% 36)- 3 (% 12)-  
Nieuważny8 (% 38)-χ2 (3) = 31.28 **2 (% 8)2 (% 8)χ2 (3) = 4.03, nsχ2 (3) = 14.05 *
Hiperaktywny-impulsywny1 (% 4)1 (% 4)2 (% 8)2 (% 8)
Nie3 (% 12)23 (% 92) 15 (% 60)15 (% 60)  
BDI16.96 (9.91)2.76 (3.66)U = 46.50 **18.54 (8.40)2.92 (3.42)U = 16.50 **U = 277.0, ns
SCL-90-R / wartość korelacji T       
GSI0.94 (0.50) / 630.23 (0.35) / 49U = 61.0 **0.88 (0.45) / 620.25 (0.36) / 50U = 74.0 **U = 269.00, ns
PST42.20 (16.92) / 5914.28 (15.78) / 48U = 70.0 **40.68 (19.48) / 5915.40 (16.23) / 48U = 99.50 **U = 301.0, ns
PSDI1.89 (0.43) / 631.19 (0.33) / 49U = 59.50 **1.82 (0.43) / 621.25 (0.31) / 52U = 63.50 **U = 258.0, ns
MWT-B29.71 (3.54)29.40 (3.49)U = 287.50, ns28.65 (3.66)26.84 (4.39)U = 236.50, nsU = 236.0, ns

Notatka. Dołączone zestawy danych w grupie ADHD sięgają od n = 20–25 iw swojej grupie kontrolnej od n = 24–25. W grupie IUD uwzględniono zbiory danych sięgające od n = 20–25, aw grupie kontrolnej od 24 do 25. Obszary zacieniowane na szaro reprezentują porównanie statystyczne między odpowiednią grupą kliniczną i kontrolną. Ostatnia kolumna przedstawia porównanie statystyczne między obiema grupami klinicznymi. ADHD: zespół nadpobudliwości psychoruchowej z deficytem uwagi; IUD: zaburzenie korzystania z Internetu; ISS: Internetsuchtskala; WURS-k: Skala ocen Wender Utah; CAARS: Skale oceny ADHD dorosłych Connersa; BDI: Inwentarz depresji Becka; SCL-90-R: Lista kontrolna objawów-90 - zmieniona; GSI: Global Severity Index; PST: pozytywny objaw ogółem; MWT-B: test na inteligencję słownictwa wielokrotnego wyboru; SD: odchylenie standardowe; ns: nieistotne.

*p <01. **p <001.

kwestionariusze

Kwestionariusz ogólny

Ogólny kwestionariusz został specjalnie zaprojektowany do badań. Pierwsza część zawierała pytania związane z informacjami demograficznymi dotyczącymi partnerstwa, edukacji i zawodu. Ponadto uczestnicy zostali poproszeni o zgłoszenie wcześniejszych chorób i dawnych metod leczenia. Druga część została zaprojektowana w celu oceny zachowania mediów. W tym miejscu uczestnicy mogli określić sposób korzystania z mediów pod względem treści, częstotliwości i czasu trwania. Ponadto zapytano ich o motywacyjne i apetyczne aspekty dotyczące ich wykorzystania w mediach i czy w końcu postrzegali siebie jako uzależnionych od konkretnego użycia mediów.

DSM-IV Skala samooceny ADHD

Lista objawów DSM-IV jest retrospektywnym narzędziem do diagnozowania ADHD w dzieciństwie i okresie dojrzewania. Zasadniczo jest to adaptacja kryteriów diagnostycznych DSM-IV (Amerykańskie Towarzystwo Psychiatryczne, 2000). Składa się z elementów 18 podzielonych na domeny nieuwagi klinicznej (dziewięć przedmiotów), nadpobudliwość (sześć elementów) i impulsywność (trzy elementy). Narzędzie pozwala diagnozować mieszany, głównie nieuważny lub głównie hiperaktywny podtyp ADHD. Aby zdiagnozować ADHD, co najmniej sześć z dziewięciu objawów jest stale obecnych w miesiącach 6 w wieku 6 – 12. Jako że jest to bezpośrednia adaptacja kryteriów DSM-IV, ten instrument wykazuje wysoką ważność kryteriów.

Wender Utah Rating Scale (WURS-k)

Skala ocen Wender Utah (WURS) jest popularnym narzędziem retrospektywnej oceny wymiarowej ADHD w dzieciństwie u dorosłych i jest szeroko stosowana w tym kontekście. Retz-Junginger i in. (2002) opracował niemiecką krótką wersję (WURS-k) WURS zawierających elementy 25 reprezentującą ekonomiczną retrospektywną ocenę objawów ADHD w dzieciństwie. Uczestnicy otrzymują listę oświadczeń, z których proszeni są o ocenę, jak silne opisywane zachowanie, atrybut lub problem były wymawiane w wieku między 8 a 10 (np. Jako dziecko między 8 a 10 miałem problemy z koncentracją lub łatwo się rozpraszałem). Tutaj odpowiedzi mogą być podane na 5-punkt Skala Likerta od [0] nie dotyczy silnie wymawianych [4]. Dla ogólnego wyniku odcięcie punktów 30 wskazuje na istniejący wcześniej ADHD w dzieciństwie. Krótka wersja wykazała zadowalające właściwości psychometryczne pod względem struktury czynnikowej, niezawodności (pół-połowa: r12 = .85) i wewnętrzna spójność (α = 0.91) (Retz-Junginger i in., 2003).

Skale ADHD dla dorosłych Conners (CAARS)

Opracowany w 1999 przez Conners [patrz Macey (2003) szczegółowy opis], CAARS stały się jednym z najlepiej zwalidowanych instrumentów do diagnozowania i oceny symptomatologii ADHD w wieku dorosłym. W prezentowanych badaniach zastosowano długą wersję raportu z elementami 66. Respondenci proszeni są o ocenę, ile lub często dane oświadczenie (np. Jestem łatwo sfrustrowany) odnosi się do ich osobistych doświadczeń. Odpowiedzi udzielane są na czterostopniowej skali Likerta w zakresie: [4] wcale / nigdy, [0] mało / czasami, [1] mocne / często i [2] bardzo silne / bardzo często. Długa wersja samoopisu pozwala na podział na osiem podskal, np. Nieuwagi, nadpobudliwości / impulsywności i ogólnej symptomatologii ADHD w oparciu o kryteria DSM-IV dla ADHD. Niemiecka adaptacja Christiansena, Hirscha, Abdel-Hamida i Kis (2014) wykazał dobrą rzetelność i trafność.

Kryteria dla wkładki wewnątrzmacicznej

Ponieważ wkładka wewnątrzmaciczna jest stosunkowo nowym zjawiskiem i ze względu na wciąż oczekującą klasyfikację fenomenologiczną jako zaburzenie kontroli impulsów lub uzależnienie behawioralne, nie jest jeszcze w pełni rozpoznawana jako jednostka kliniczna w ICD-10 i / lub DSM-IV. Niemniej jednak coraz więcej badań pokazuje, że kryteria zaburzeń związanych z substancjami można również zastosować do uzależnienia od Internetu. Jedno podejście zgodne z tymi badaniami pochodzi od Younga (1996) który opracował osiem kryteriów, z których co najmniej pięć musi być obecnych, aby zdiagnozować uzależnienie od Internetu. Broda i Wilk (2001) wprowadził modyfikację wykorzystania ośmiu kryteriów. Zgodnie z ich definicją, obecność pierwszych pięciu elementów, koncentrując się na pierwotnym zachowaniu uzależniającym, jest obowiązkowa dla zdiagnozowania uzależnienia od Internetu. Co najmniej jedno z trzech ostatnich kryteriów musi być obecne, co raczej opisuje upośledzenie codziennego funkcjonowania z powodu uzależniającego zachowania. W ramach badania zastosowano surowsze kryteria zaproponowane przez Bearda i Wolfa (tabela 1).

Internetsuchtskala (ISS)

W krajach niemieckojęzycznych ISS [free translation: Internet Addiction Scale, nie należy mylić z skalą Internet Addiction Scale (IAS) Griffiths (1998)] przez Hahn i Jerusalem (2003) jest dość dobrze zatwierdzonym instrumentem do oceny wkładki wewnątrzmacicznej. Dwadzieścia elementów obejmuje pięć aspektów wkładki wewnątrzmacicznej: utrata kontroli (np. Spędzam więcej czasu w Internecie, jak pierwotnie planowano), objawy odstawienia (np. Kiedy nie mogę być online, czuję się zirytowany i niezadowolony), rozwój tolerancji (np. Moje codzienne życie jest coraz bardziej zdominowane przez Internet), negatywny wpływ na wydajność pracy (np. Na moje wyniki w szkole lub pracy negatywnie wpływa moje korzystanie z Internetu) oraz negatywny wpływ na relacje społeczne (np. Odkąd odkryłem Internet, podejmuję mniej działań z innymi). Każda podskala składa się z czterech pozycji. Odpowiedzi są dokonywane na 4-stopniowej skali Likerta, w zakresie [1] nie ma zastosowania, [2] prawie nie ma zastosowania, [3] ma raczej zastosowanie, a [4] ma zastosowanie dokładnie. Punkt odcięcia do identyfikacji wkładki domacicznej ustalono na> 59 (średnia odpowiedź 3), podczas gdy wynik pomiędzy 50 a 59 (średnia odpowiedź 2, 5) wskazuje na niewłaściwe użycie i ryzyko rozwoju wkładki. ISS wykazał zadowalające właściwości psychometryczne pod względem spójności wewnętrznej α = 0.93 dla wyniku ogólnego i α = 0.80 dla pięciu podskal, a także trafności z kryteriami zewnętrznymi, np. Impulsywnością (przegląd patrz Hahn i Jerozolima, 2010).

Inwentarz depresji Becka (BDI)

BDI oparty na DSM (Beck, Ward, Mendelson, Mock i Erbaugh, 1961) jest jednym z najczęstszych narzędzi do pomiaru depresji, zarówno w badaniach klinicznych, jak iw praktyce. Jego doskonałe właściwości psychometryczne pozwalają na wiarygodną i prawidłową ocenę ciężkości depresji. Niemiecka adaptacja (Hautzinger, Keller i Kühner, 2006) składa się z elementów 21 pozwalających obliczyć ogólny wynik. Odpowiedzi są wykonywane na skali Likerta w punkcie 4. Wartości od 0 do 13 reprezentują brak depresji, wartości z 14 do kodu 19 łagodną depresję, wartości z 20 do 28 wskazują na umiarkowaną depresję, a wartości powyżej 28 wskazują na ciężką depresję. Niemiecka adaptacja BDI wykazała wysoką wiarygodność i trafność kryteriów (Kühner, Bürger, Keller i Hautzinger, 2007).

Lista kontrolna objawów - 90 - poprawiona (SCL-90-R)

SCL-90-R (Derogatis, 1977) mierzy subiektywne osłabienie na podstawie objawów fizycznych i psychicznych w ciągu ostatnich 7 dni. Kwestionariusz składa się z 90 pozycji, z których 83 obejmuje dziewięć obszarów objawowych: somatyzację, obsesyjno-kompulsywność, wrażliwość interpersonalną, depresję, lęk, wrogość, lęk w postaci fobii, wyobrażenia paranoiczne i psychotyczność. Łącznie dziewięć pozycji składa się na kilka indeksów globalnych (patrz poniżej). Respondenci proszeni są o wskazanie, jak bardzo cierpieli z powodu określonego objawu w ciągu ostatnich 7 dni. Odpowiedzi dokonywane są na 5-stopniowej skali Likerta. Inwentaryzacja pozwala na utworzenie trzech globalnych indeksów: Global Severity Index, Positive Symptom Total i Positive Symptom Distress Index. Niemiecka adaptacja Franke (2016) wykazał wysokie wewnętrzne zgodności dla skali globalnej i wszystkich podskal oraz dobre zbieżne trafności (Schmitz i in., 2000).

Test inteligencji słownictwa wielokrotnego wyboru (MWT-B)

MWT-B autorstwa Lehrla, Triebiga i Fischera (1995) jest inwentarzem oceniającym ogólny poziom inteligencji pod względem krystalicznej inteligencji werbalnej wśród dorosłych w wieku od 20 do 64 lat. Składa się z 37 pozycji, z których respondenci proszeni są o znalezienie i zaznaczenie jedynego rzeczywiście istniejącego niemieckiego słowa z rzędu pięciu słów . Jest to bardzo ekonomiczne narzędzie, ponieważ wykonanie zajmuje zwykle tylko 5 minut. Surowy wynik (liczba poprawnych odpowiedzi) można przekształcić w wartość IQ, biorąc pod uwagę wiek osoby.

Analiza danych

Aby zbadać, czy dane pozwalają na parametryczne metody analizy, wybrano podejście mieszane. Po pierwsze, testy istotności (testy Kołmogorowa – Smirnova i Shapiro – Wilka) wykorzystano do zbadania normalności rozkładów. Ponadto do analizy normalności danych wykorzystano graficzne (histogramy, wykresy Q – Q i wykresy P – P) oraz podejścia numeryczne, które obejmują obliczanie skosu i kurtozy rozkładów. Do analizy pomiarów klinicznych wybrano proste porównania średnich. Tam, gdzie podejścia parametryczne były odpowiednie, niezależne próbki t-testy zostały przeprowadzone. Dla podejść nieparametrycznych, Mann-Whitney U przeprowadzono testy. Brakujące zestawy danych są wyróżnione w przypisach do tabel. Dla zmiennych kategorycznych χ2 testy zostały obliczone. Ze względu na małe rozmiary próbek i wielokrotne porównania w próbkach, poziom istotności został ustawiony na 0.01 (dwustronny) dla wszystkich analiz. Dlatego przedstawione statystyki reprezentują konserwatywne podejście analityczne.

Etyka

Procedury badawcze zostały przeprowadzone zgodnie z Deklaracją Helsińską i zgodnie z wymogami wszystkich obowiązujących lokalnych i międzynarodowych norm etycznych. Instytucjonalna komisja etyczna [Hannover Medical School] zatwierdziła badanie. Wszyscy pacjenci zostali poinformowani o badaniu i wszyscy udzielili świadomej zgody i nie otrzymali rekompensaty za swój udział.

Efekt

Środki kliniczne

Wszyscy pacjenci z ADHD zostali zdiagnozowani na podstawie CAADID, który został przeprowadzony przez doświadczonych specjalistów klinicznych. Stosowanie kwestionariuszy było dodatkowym uzupełnieniem. Należy wziąć pod uwagę, że diagnoza oparta głównie na ustrukturyzowanym wywiadzie klinicznym niekoniecznie oznacza, że ​​wszystkie osoby osiągają odrębne wartości graniczne w kwestionariuszach (tabela 3).

Stół

Tabela 3. Przykładowe dane demograficzne
 

Tabela 3. Przykładowe dane demograficzne

 

Grupa ADHD (n = 25)

Grupa kontrolna (n = 25)

Statistics

Grupa IUD (n = 25)

Grupa kontrolna (n = 25)

Statistics

Statystyki (ADHD vs. IUD)

Płeć (mężczyzna / kobieta)14/1114/11 19/619/6  
Wiek [średnia w latach (SD)]38.8 (10.22)38.16 (10.84)U = 301.0, ns29.36 (10.76)29.48 (9.96)U = 302.0, nsU = 158.5, ns
IQ [oznacza (SD)]109.92 (14.43)108.36 (11.22)U = 289.50, ns106.61 (13.11)101.72 (10.10)U = 236.50, nsU = 236.0, ns
Edukacja szkolna (%)       
Uczeń--χ2 (2) = 2.03, ns1 (% 4)1 (% 4)χ2 (3) = 0.36, nsχ2 (3) = 5.92, ns
Wtórna nowoczesna szkoła8 (% 32)5 (% 20)2 (% 8)2 (% 8)
Gimnazjum10 (% 40)15 (% 60)10 (% 40)12 (% 48)
Szkoła średnia / gimnazjum7 (% 28)5 (% 20)12 (48%)10 (% 40)
Profesjonalna edukacja (%)       
żaden4 (% 16)2 (% 8)χ2 (5) = 3.47, ns9 (% 36)-χ2 (6) = 13.61, nsχ2 (6) = 12.92, ns
W edukacji (praktyka)--3 (% 12)4 (% 16)
Ukończone praktyki14 (% 56)16 (% 64)6 (% 24)11 (% 44)
Technikum4 (% 16)2 (% 8)1 (% 4)2 (% 8)
Stopień naukowy2 (% 8)4 (% 16)5 (% 20)5 (% 20)
Inne---3 (% 12)
Status / praca zawodowa (%)       
Tak, dowiedziałem się9 (% 36)16 (% 64)χ2 (5) = 5.00, ns9 (% 36)15 (% 60)χ2 (6) = 12.41, nsχ2 (7) = 10.29, ns
Tak, inne6 (% 24)5 (% 20)2 (% 8)3 (% 12)
Tak, chroniony1 (% 4)---
Nie, przerwa rodzinna2 (% 8)1 (% 4)-2 (% 8)
Nie, bez pracy5 (% 20)2 (% 8)6 (% 24)1 (% 4)
Nie, stałe zwolnienie lekarskie--4 (% 16)-
Nie, w rencie--1 (% 4)-
Nikt inny2 (% 8)1 (% 4)3 (% 12)4 (% 16)
Współpraca (%)       
Jedna6 (% 24)4 (% 16)χ2 (3) = 3.09, ns11 (% 44)9 (% 36)χ2 (4) = 8.38, nsχ2 (4) = 12.77, ns
W partnerstwie7 (% 28)6 (% 24)12 (% 48)10 (% 40)
Żonaty8 (% 32)14 (% 56)-6 (% 24)
 Oddzielone / rozwiedzione3 (% 12)1 (% 4)1 (% 4)-
Wdowiec--1 (% 4)-
Istniejące choroby [n (%)]       
Depresja14 (% 56)0%-12 (% 48)0%-χ2 (1) = 0.32, ns
Zaburzenia lękowe7 (% 28)0%-6 (% 24)0%-χ2 (1) = 0.10, ns
OCD1 (% 4)0%-1 (% 4)0%-χ2 (1) = 0, ns
Zaburzenia jedzenia4 (% 16)0%-2 (% 8)0%-χ2 (1) = 0.76, ns
Zaburzenia adaptacyjne1 (% 4)0%--0%-χ2 (1) = 1.02, ns
Zaburzenie somatyzacji1 (% 4)0%--0%-χ2 (1) = 1.02, ns
Zaburzenie psychosomatyczne5 (20%)0%-3 (% 12)0%-χ2 (1) = 0.60, ns
PTSD2 (% 8)0%--0%--
Rozdwojenie jaźni-0%-2 (% 8)0%--
Granica osobowości1 (% 4)0%--0%- 
Inne zaburzenia osobowości1 (% 4)0%-2 (% 8)0%-χ2 (1) = 0.36, ns
Wciągająca choroba3 (% 12)0%-1 (% 4)0%-χ2 (1) = 1.09, ns
Schizofrenia1 (% 4)0%-1 (% 4)0%-χ2 (1) = 0, ns
ADHD10 (% 40)0%-0 (% 0)0%-χ2 (1) = 12.50 *
Inne0 (% 0)0% 4 (% 16)0% χ2 (1) = 4.35

Notatka. Obszary w odcieniach szarości reprezentują porównanie statystyczne między odpowiednią grupą kliniczną i kontrolną. Ostatnia kolumna przedstawia porównanie statystyczne między obiema grupami klinicznymi. SD: odchylenie standardowe; Wkładka wewnątrzmaciczna: zaburzenie korzystania z Internetu; ADHD: zespół nadpobudliwości psychoruchowej; OCD: zaburzenie obsesyjno-kompulsyjne; PTSD: zespół stresu pourazowego.

Brakuje czterech zestawów danych, brakuje jednego zestawu danych, brakuje trzech zestawów danych.

*p <01. **p <001.

DSM-IV Skala samooceny ADHD

O 18 pacjentów z 25 ADHD (72%) osiągnął punkt odcięcia w tej skali samooceny. Ta grupa spełniała głównie kryteria dla połączonego podtypu (36%), po którym bezpośrednio następował nieuważny podtyp (32%). W jednym przypadku stwierdzono podtyp hiperaktywno-impulsywny (4%), a trzech uczestników nie osiągnęło wartości odcięcia (12%). Brakowało czterech zestawów danych dotyczących informacji o kryteriach DSM (16%).

O 7 pacjentów z 25 IUD (28%) wykazało pozytywny wynik na ADHD w kryteriach DSM. W tym przypadku najbardziej rozpowszechniony był połączony podtyp (12%). Dwa przypadki zostały przebadane pozytywnie na podtyp nieuważny (8%) i podtyp hiperaktywny-impulsywny (8%). W przypadkach 15 (60%) nie osiągnięto psychometrycznego odcięcia dla ADHD i brakowało trzech zestawów danych (12%). Nie było znaczącej różnicy między grupą IUD a ich kontrolą w odniesieniu do kryteriów DSM. Wreszcie obie grupy kliniczne znacznie różniły się od siebie pod względem dystrybucji połączonego i nieuważnego podtypu na korzyść grupy ADHD. Nie stwierdzono istotnej różnicy w podtypie hiperaktywno-impulsywnym.

WURS-k

Wyniki na WURS-k wskazują na istniejący wcześniej ADHD dla grupy ADHD na podstawie średniego wyniku (M = 41.68, SD = 16.52). Na poziomie indywidualnym 18 (72%) uczestników wykazało wartość równą lub wyższą od progu 30. W sumie grupa z ADHD znacznie różniła się od kontrolnej (U = 26.00, p <001). Biorąc pod uwagę średni wynik, grupa IUD wykazała wysoką wartość WURS-k znajdującą się blisko proponowanego punktu odcięcia, wskazującą na podwyższoną symptomatologię ADHD w dzieciństwie (M = 27.29, SD = 17.30). Na poziomie indywidualnym osiem przypadków IUD (32%) osiągnęło wartość równą lub wyższą od wartości granicznej. Obie grupy kliniczne nie różniły się istotnie od siebie pod względem zgłaszanych przez siebie symptomatologii ADHD w dzieciństwie.

CAARS

Ponieważ CAARS nie zapewniają odcięcia na podstawie surowych wyników i mają tylko normy dotyczące płci, t- wyniki podręcznika Christiansena i in. (2014) są zgłaszane do oceny wymiarów obecnej symptomatologii ADHD. Tutaj, t-korety równe lub większe niż 65 są oceniane jako istotne klinicznie. The t-Przyczyny między 60 a 65 wskazują na podwyższoną symptomatologię, która jest powyżej normalnego poziomu i oznaczona jako graniczna z odpowiednimi wymiarami klinicznymi. Grupa ADHD wykazała bardzo wysokie i klinicznie istotne wyniki we wszystkich wymiarach CAARS i różniła się znacząco od kontroli. Na poziomie indywidualnym, osoby z 19 (76%) z grupy ADHD wykazały istotne klinicznie poziomy w DSM-IV, co sugerowało trwającą ADHD w większości przypadków. Grupa IUD wykazywała nieznaczne umiarkowane wyniki na CAARS. Istotnie różniły się one od kontroli na kilku wymiarach, z wyjątkiem nadczynności podskali, impulsywności, hiperaktywno-impulsywnych DSM-IV i objawów ADHD DSM-IV. Na poziomie indywidualnym pięć przypadków (20%) spełniło kryteria pomiaru CAHD w DSM-IV ADHD. W bezpośrednim porównaniu obu grup klinicznych, grupa ADHD znacznie różniła się w zdecydowanej większości wymiarów CAARS, z wyjątkiem problemów z pomiarem własnej koncepcji z grupy IUD.

ISS

Podsumowując, pacjenci z ADHD wykazali istotnie wyższy wynik całkowitej ISS ​​w porównaniu z grupą kontrolną [M = 36.36, SD = 17.45) vs. (M = 23.00, SD = 4.34)], podczas gdy średnia nie osiągnęła progu dla problematycznego lub patologicznego korzystania z internetu. Na poziomie podskali grupa ADHD wykazała istotnie wyższe poziomy utraty kontroli (M = 9.68, SD = 4.09), objawy odstawienia (M = 6.56, SD = 3.66) i negatywny wpływ na relacje społeczne (M = 6.32, SD = 3.73) w porównaniu z ich kontrolami. Na poziomie indywidualnym pięciu pacjentów (20%) uzyskało wyniki równe lub wyższe od wartości granicznej ryzyka uzależnienia od Internetu. Trzech pacjentów (12%) faktycznie wykazało wartości równe lub wyższe od wartości granicznej dla uzależnienia. W grupie IUD ISS wskazał na problematyczne korzystanie z Internetu przez 16 pacjentów (10%) i patologiczne korzystanie z Internetu przez 40 pacjentów (XNUMX%). Na poziomie podskali grupa IUD wykazała istotnie wyższą utratę kontroli (M = 11.92, SD = 3.49), objawy odstawienia (M = 10.12, SD = 3.27), rozwój tolerancji (M = 12.64, SD = 3.29), negatywny wpływ na relacje społeczne (M = 10.28, SD = 3.61) i wydajność pracy (M = 8.32, SD = 4.40) w porównaniu z ich kontrolami. W bezpośrednim porównaniu, grupa IUD znacznie przekroczyła grupę ADHD w każdym wymiarze ISS z wyjątkiem utrata kontroli podskala.

BDI i SCL-90-R

Ogólnie pacjenci z ADHD wykazywali wartości wskazujące na łagodną depresję (M = 16.96, SD = 9.91). Ponadto znacznie różniły się od swoich kontroli. Wśród pacjentów z ADHD 13 (52%) zostało ocenionych jako klinicznie depresja. Grupa IUD wykazała nieco cięższą symptomatologię depresji, która nadal była łagodna pod względem BDI (M = 18.54, SD = 8.40). W tym przypadku 15 pacjentów (60%) oceniono jako depresję kliniczną. Ponownie, ta grupa znacznie różniła się od kontroli. Nie było znaczącej różnicy między obiema grupami klinicznymi. W odniesieniu do SCL-90-R obie grupy kliniczne różniły się istotnie od swoich kontroli pod względem wszystkich wskaźników. W bezpośrednim porównaniu, obie grupy kliniczne nie wykazały istotnych różnic, ale wykazały podwyższone wyniki, które formalnie były na krawędzi, aby mieć znaczenie kliniczne. Ogólnie rzecz biorąc, obie grupy kliniczne wykazywały podwyższone obciążenie objawami, co wskazuje na odpowiedni poziom obciążenia.

Zmienne socjodemograficzne

W skrócie analiza wykazała, że ​​w większości przypadków nie można założyć normalnego rozkładu danych (patrz tabela 4). Wykazano, że tylko niewielka liczba zmiennych ma rozkład normalny, ale jako podejście nieparametryczne (np. Mann-Whitney U testy) można również zastosować do tych przypadków, dla całego zestawu danych wybrano podejście nieparametryczne.

Stół

Tabela 4. Wykorzystanie mediów. Oznaczać (SD)
 

Tabela 4. Wykorzystanie mediów. Oznaczać (SD)

 

Grupa ADHD (n = 25)

Grupa kontrolna (n = 25)

Statistics

Grupa IUD (n = 25)

Grupa kontrolna (n = 25)

Statistics

Statystyki (ADHD vs. IUD)

Gry wideo [n (%)]15 (60)9 (36)χ2 (1) = 2.89, ns21 (87.5)a10 (40)χ2 (1) = 11.89 **χ2 (1) = 4.75, ns
Korzystanie z gier wideo od (lat)9.3 (5.95)13.3 (6.98)U = 47.0, ns13.15 (6.26)12.9 (6.15)U = 93.00, nsU = 99.00, ns
Korzystanie z gier wideo (dni / tydzień)4.61 (2.34)2.31 (2.05)U = 55.0, ns5.90 (2.02)2.75 (2.53)U = 240.00, nsU = 88.50 *
Korzystanie z gier wideo (godziny / dzień)3.69 (3.12)1.81 (1.31)U = 32.50, ns6.47 (5.41)1.94 (0.95)U = 18.00 **U = 81.50, ns
Motywacja do grania w gry wideo [n (%)]       
Interest7 (46.7)4 (44.4) 10 (47.6)5 (50)  
rozrywka10 (66.7)7 (77.8) 16 (76.2)9 (90)  
Nuda5 (33.3)3 (33.3) 14 (66.7)4 (40)  
Relaks7 (46.7)1 (11.1) 5 (23.8)1 (90)  
Stymulacja1 (6.7)0 (0) 1 (4.8)0 (0)  
Samotność3 (20)0 (0) 3 (14.3)0 (0)  
Socjalizacja1 (6.7)0 (0) 5 (23.8)0 (0)  
Samozwańcze uzależnienie [n (%)]11 (73.3)0 (0)χ2 (1) = 12.76 **12 (57.1)1 (10)χ2 (1) = 7.60 *χ2 (1) = 0.52, ns
Internet [n (%)]24 (96)21 (84)χ2 (1) = 2.00, ns23 (95.8)23 (92)χ2 (1) = 0.31, nsχ2 (1) = 0.001, ns
Korzystanie z Internetu od (lat)5.08 (2.86)5.86 (2.20)U = 208.50, ns7.43 (3.67)5.65 (2.60)U = 203.50, nsU = 181.50, ns
Korzystanie z Internetu (dni / tydzień)4.96 (2.20)3.48 (2.52)U = 168.00, ns6.96 (0.21)3.96 (2.57)U = 143.00 **U = 121.00 **
Korzystanie z Internetu (godziny / dzień)2.50 (2.43)1.64 (1.97)U = 134.50, ns6.47 (4.07)a2.20 (2.52)U = 66.00 **U = 65.00 **
Motywacja do korzystania z Internetu [n (%)]       
Interest22 (91.7)21 (100) 16 (69.6)22 (95.7)  
rozrywka10 (41.7)4 (19) 14 (60.9)8 (34.8)  
Nuda5 (20.8)2 (9.5) 14 (60.9)4 (17.4)  
Relaks2 (8.3)0 (0) 4 (17.4)0 (0)  
Stymulacja6 (25)7 (33.3) 5 (21.7)6 (26.1)  
Samotność1 (4.2)0 (0) 6 (26.1)0 (0)  
Socjalizacja10 (41.7)2 (9.5) 11 (47.8)2 (8.7)  
Samozwańcze uzależnienie [n (%)]6 (25)2 (9.5)χ2 (1) = 2.02, ns17 (73.9)3 (13)χ2 (1) = 20.42 **χ2 (1) = 14.03 **

Notatka. Obszary w odcieniach szarości reprezentują porównanie statystyczne między odpowiednią grupą kliniczną i kontrolną. Ostatnia kolumna przedstawia porównanie statystyczne między obiema grupami klinicznymi. SD: odchylenie standardowe; Wkładka wewnątrzmaciczna: zaburzenie korzystania z Internetu; ADHD: zespół nadpobudliwości psychoruchowej; ns: nieistotne.

aBrak jednego zestawu danych, brak czterech zestawów danych.

*p <01. **p <001.

Grupa ADHD a grupa kontrolna

Analiza nie wykazała istotnych różnic pod względem płci, wieku, wykształcenia, statusu zawodowego i partnerstwa między grupą ADHD i jej grupą kontrolną. Przede wszystkim, zgodnie z kryteriami włączenia, grupa ADHD różniła się od grupy kontrolnej pod względem zgłaszanych wcześniej chorób. Tutaj depresja i zaburzenia lękowe były najczęstszymi schorzeniami. W mniejszym stopniu w grupie ADHD zgłaszano zaburzenia jedzenia i zaburzenia psychosomatyczne.

Grupa IUD a grupa kontrolna

Analiza nie wykazała istotnych różnic dotyczących zmiennych demograficznych między wkładką wewnątrzmaciczną a jej grupą kontrolną. Grupa IUD zgłosiła więcej wcześniejszych chorób jako ich kontroli. Ponownie depresja i zaburzenia lękowe były najczęstszymi schorzeniami.

ADHD a wkładka wewnątrzmaciczna

W zdecydowanej większości zmiennych socjodemograficznych nie znaleziono istotnych różnic między obiema grupami klinicznymi. Zgodnie z oczekiwaniami grupa ADHD znacznie częściej zgłaszała istniejący ADHD.

Wykorzystanie mediów

Grupa ADHD a grupa kontrolna

Nie było istotnych różnic między zmiennymi korzystania z Internetu między grupą ADHD a ich kontrolami. To samo dotyczy zmiennych dla gier wideo. Jeśli chodzi o motywację do korzystania z gier wideo, istniał jeden znaczący wzór. Pacjenci z ADHD zgłaszali się do korzystania z gier wideo w celu pobudzenia, przezwyciężenia samotności i / lub zaspokojenia potrzeb socjalizacyjnych, podczas gdy żadna z kontroli tego nie zrobiła. Inną ważną motywacją do korzystania z gier wideo wśród pacjentów z ADHD był relaks. Motywem korzystania z Internetu wśród osób z grupy ADHD było głównie zainteresowanie. Grupa ADHD znacznie częściej zgłaszała się w porównaniu z grupą kontrolną, aby postrzegać siebie jako uzależnionych od gier wideo [11 vs. 0, χ2 (1) = 12.76, p <.001].

IUD kontra grupa kontrolna

Grupa IUD korzystała z gier wideo znacznie częściej w porównaniu z kontrolkami [21 vs. 10, χ2 (1) = 11.89, p <.001]. Istniała również znacząca różnica dotycząca godzin spędzanych dziennie z grami wideo na korzyść grupy IUD [(M = 6.47, SD = 5.41) vs. (M = 1.94, SD = 0.95), U = 18.00, p <.001]. Jeśli chodzi o korzystanie z Internetu, grupa IUD spędzała znacznie więcej godzin dziennie korzystających z Internetu w porównaniu z ich kontrolami [(M = 6.47, SD = 4.07) vs. (M = 2.20, SD = 2.52), U = 66.0, p <.001]. Charakterystyczny wzorzec motywacyjny do korzystania z gier wideo, który można znaleźć wśród pacjentów z ADHD, stwierdzono również wśród pacjentów z wkładką wewnątrzmaciczną. Motywy korzystania z internetu wśród osób z wkładką wewnątrzmaciczną wynikały głównie z zainteresowania. Pacjenci z wkładką domaciczną zgłaszali, że postrzegają siebie jako uzależnionych od gier wideo [12 vs. 1, χ2 (1) = 7.60, p = 006] znacznie częściej jako kontrole.

ADHD a wkładka wewnątrzmaciczna

Uczestnicy grupy IUD spędzili znacznie więcej dni w tygodniu na grach wideo [(M = 5.90, SD = 2.02) vs. (M = 4.61, SD = 2.34), U = 88.50, p <05], chociaż nie spędzali z nim znacznie więcej godzin dziennie [(M = 6.47, SD = 5.41) vs. (M = 3.69, SD = 3.12), U = 81.50, p > 05]. Motywacja do korzystania z gier wideo w grupie IUD różniła się od grupy z ADHD większą skłonnością do unikania nudy. Ponadto potrzeby społeczne były bardziej dominującym motywem w grupie IUD. Korzystanie z gier wideo dla relaksu było bardziej widoczne w grupie osób z ADHD. W bezpośrednim porównaniu obu grup klinicznych nie stwierdzono istotnej różnicy w zakresie gier wideo postrzeganych jako uzależnienie. Grupa IUD rzeczywiście korzystała z Internetu przez znacznie więcej godzin dziennie [(M = 6.47, SD = 4.07) vs. (M = 2.5, SD = 2.43), U = 65.0, p <.001]. Motywacje do korzystania z internetu różniły się pod względem nudy, samotności, rozrywki i relaksu na korzyść grupy IUD.

Współwystępstwa

Aby dokładniej zbadać i wyjaśnić zbieżne linie i powiązania między obiema zaburzeniami, osobno przebadano pacjentów, którzy osiągnęli odpowiednie wartości graniczne dla pomiarów ADHD i IUD. Tutaj pacjenci, którzy wykazali wartość wyższą lub równą 50 na ISS i wartość T wyższą lub równą 65 na środku ADHD CAARS DSM-IV zostali włączeni do tej podgrupy. W wyniku tej procedury ośmiu pacjentów pochodziło z obu grup w równych częściach. Ta grupa składała się z pięciu mężczyzn i trzech kobiet o średnim wieku 41.6 lat (SD = 10.23). Około 75% było zatrudnionych, a 62.5% miało partnera. Według WURS-k 87.5% spełniało kryteria ADHD w dzieciństwie (głównie podtyp mieszany). W konsekwencji grupa ta wykazała wysoką wartość WURS-k (M = 49.88, SD = 16.19), co również wskazuje na występujące wcześniej ADHD w dzieciństwie. Jeśli chodzi o korzystanie z mediów, 62.5% tej grupy przyznało, że gra w gry wideo średnio przez 4.40 lat (SD = 2.07) przez 6 dni w tygodniu (SD = 1.73) po średnio 4.60 godz. (SD = 4.22) głównie dla rozrywki (60%) i relaksu (60%). Z internetu pacjenci z tej grupy korzystali średnio od 7.75 roku (SD = 3.77). Ponadto zgłaszali, że korzystają z internetu średnio przez 6 godz./dobę (SD = 5.90) głównie na rozrywkę (62.5%), odsetki (62.5%) i socjalizację (50%). Ogólnie grupa przekroczyła granicę uzależnienia na ISS (M = 61.50, SD = 9.53). Wartości w skali CAARS DSM-IV: ADHD można uznać za wysoce istotne klinicznie (M = 81.75, SD = 7.72). Wreszcie tę podgrupę można określić jako łagodnie przygnębioną (M = 17.13, SD = 7.10).

Korelacje

Ogólnie rzecz biorąc, zastosowane instrumenty wykazały wysoką wewnętrzną spójność i uchwyciły podstawowe konstrukcje w zadowalający sposób (tabela 5). W grupie ADHD WURS-k i godziny korzystania z Internetu wykazały silną i znaczącą relację (r = .630, p <01). Co ciekawe, związek ten był słaby tylko w próbce IUD i nie wykazał istotności (r = 264, ns). Zależność między korzystaniem z gier wideo w godzinach a WURS-k w próbie ADHD była wysoka, ale nieistotna (r = .564, p = 056). Co ciekawe, nie miało to miejsca w przypadku próbki IUD (r = 297, ns). W próbie ADHD wystąpiła umiarkowana, ale nieistotna korelacja między ISS a korzystaniem z Internetu w godzinach (r = .472, ns), co nie miało miejsca w przypadku próbki IUD (r = 171, ns). W próbce IUD miara nadpobudliwości CAARS była związana z korzystaniem z Internetu w godzinach w umiarkowanym, nieistotnym stopniu (r = 453, ns). W grupie pacjentów, u których zdiagnozowano zarówno ADHD, jak i wkładkę wewnątrzmaciczną, występowała silna i istotna korelacja między WURS-k a ISS (r = .884, p <01) (niewyświetlane w tabeli 5).

Stół

Tabela 5. Skaluj korelacje i wewnętrzne konsystencje (po lewej: ADHD i prawa IUD) po przekątnej dla ADHD (poniżej przekątnej) i próbki IUD (powyżej przekątnej)
 

Tabela 5. Skaluj korelacje i wewnętrzne konsystencje (po lewej: ADHD i prawa IUD) po przekątnej dla ADHD (poniżej przekątnej) i próbki IUD (powyżej przekątnej)

Skala

1

2

3

4

5

6

7

8

9

1. WURS-k0.9190.907-0.0220.6270.2230.715*0.2080.611*0.2640.297
2. ISS0.3940.9770.9180.2320.2180.1590.1690.2360.171-0.319
3. CAARS DSM-IV: ADHD0.5090.3640.9320.9290.771*0.830*-0.2810.4420.315-0.147
4. CAARS DSM-IV: nieuwaga0.3890.3960.891*0.8880.8660.285-0.3150.159-0.017-0.200
5. CAARS DSM-IV: hiperaktywny0.5230.2710.919*0.640*0.8380.898-0.1470.5250.453-0.077
6. BDI-0.0110.3570.1760.1430.1740.8810.8200.2940.216-0.050
7. SCL-90 (GSI)-0.2060.1040.2760.3040.2030.580*0.9620.9450.298-0.042
8. Korzystanie z internetu (godz.)0.630*0.4720.4180.3850.3920.025-0.223---0.078
9. Korzystanie z gier wideo (godz.)0.5640.4180.3130.2310.3420.209-0.1580.818*--
                   

Notatka. Korelacje Pearsona, w tym zestawy danych, sięgają od 12 do 25 (grupa ADHD) i 17 do 24 (grupa IUD). WURS-k: Wender Utah Rating Scale; ISS: Internetsuchtskala; Wkładka wewnątrzmaciczna: zaburzenie korzystania z Internetu; ADHD: zespół nadpobudliwości psychoruchowej; CAARS: Skale ADHD dla dorosłych Conners; BDI: Inwentarz depresji Becka; SCL-90-R: Symptom-checklist-90; GSI: Globalny wskaźnik istotności.

*p <01; p wartości są dwustronne.

Dyskusja

Poprzednia sekcjaNastępny rozdział

Grupa IUD

Zgodnie z oczekiwaniami pacjenci ze zdiagnozowaną wkładką wewnątrzmaciczną znacznie różnili się od wszystkich pomiarów uzależnienia od Internetu. Podobny wzorzec zaobserwowaliśmy w odniesieniu do niektórych miar dorosłego ADHD.

Diagnostyka ADHD w IUD

Wśród pacjentów, u których zdiagnozowano wkładkę domaciczną, stwierdziliśmy znaczne wskaźniki rozpowszechnienia ADHD. Wysoka częstość występowania ADHD u dzieci w grupie pacjentów z wkładką wewnątrzmaciczną wskazuje, że ADHD może stanowić istotny czynnik ryzyka wystąpienia i rozwoju wkładki wewnątrzmacicznej. Poparcie dla tego pojęcia wynika m.in. z obszaru uzależnienia od nikotyny i alkoholu. Tutaj Ohlmeier i wsp. (2007) stwierdzili, że prawie jedna czwarta w grupie pacjentów uzależnionych od alkoholu może być zdiagnozowana ADHD w dzieciństwie. Dodatkowe wsparcie z obszaru uzależnienia od Internetu pochodzi z Dalbudak i Evren (2014). W trakcie badania studentów uczelni znaleźli silną i znaczącą korelację między miarą WURS-25 a IAS. W tym badaniu 20% pacjentów z IUD zidentyfikowano z objawami dorosłego ADHD. Biorąc te liczby, widzimy poparcie dla naszego pojęcia silnych związków między oboma zaburzeniami. Ponieważ cała literatura na ten temat, zwłaszcza w kontekście klinicznym dorosłych, jest wciąż mała, tylko Bernardi i Pallanti (2009) dostarcz dane do porównania tych wyników. Tutaj odkryli, że 20% ich dorosłych pacjentów ambulatoryjnych, którzy zostali zidentyfikowani jako uzależnieni przez Internet pod względem Younga (1998) IAS, spełnia kryteria dla dorosłych ADHD. Ponieważ ich wyniki pasują do naszych wyników, jesteśmy przekonani o ważności naszych danych. Dodatkowe dane pochodzą z Ko, Yen, Chen, Chen i Yen (2008), który badał współwystępowanie chorób psychicznych w próbie dorosłych studentów z uzależnieniem od Internetu. Tutaj studenci przeszli wywiad psychiatryczny, a 32.2% zidentyfikowano jako cierpiących na ADHD. Pomimo kontekstu nieklinicznego wyniki te nadal pokazują, że ADHD i IUD wykazują istotne skojarzenia.

IUD - aspekty motywacyjne i korelacje

Jeśli chodzi o motywy korzystania z niektórych aplikacji internetowych, znaleźliśmy interesujący wzór w grupie pacjentów ze zdiagnozowaną IUD. Jak informowaliśmy, gry wideo były wykorzystywane do stymulowania, przezwyciężania samotności i nawiązywania kontaktów z innymi osobami w grupie IUD, podczas gdy żadna z ich kontroli nie zgłaszała takiej motywacji. Ponadto nuda była głównym motywem wśród pacjentów z rozpoznaną IUD. W próbce studentów uniwersyteckich, Skues, Williams, Oldmeadow i Wise (2016) zidentyfikował nudną skłonność jako predyktor PIU. Co więcej, samotność była związana zarówno z nudą, jak i PIU, ale nie była istotnym predyktorem w modelu. Stwierdzają, że studenci uniwersytetów skłonni do nudy mają tendencję do korzystania z Internetu w celu uzyskania stymulacji i satysfakcji jako rekompensaty. Opierając się na naszych danych, podzielamy ten pogląd, ponieważ uznaliśmy nudę i rozrywkę za główne motywy angażowania się w działania online, zarówno w przypadku gier wideo, jak i ogólnie Internetu. W odniesieniu do zależności liniowych odkryliśmy jedynie słabe lub nawet negatywne relacje między pomiarami klinicznymi a aspektami zewnętrznymi, takimi jak czas użycia mediów. W tym miejscu należy stwierdzić, że godziny korzystania z mediów nie są postrzegane jako ważne kryterium diagnozowania wkładki wewnątrzmacicznej. Kryteria kliniczne, takie jak kryteria Younga (1996) i Beard and Wolf (2001) są złotym standardem, w tym niekorzystnym wpływem wkładki wewnątrzmacicznej na prywatne i zawodowe aspekty życia. Ten aspekt podkreśla dochodzenie w sprawie Hahn i Jerozolimy (2010), który zgłosił korelację tylko o r = 40 między ISS a średnim czasem używania mediów w ciągu tygodnia. Należy jednak stwierdzić, że badanie to zostało przeprowadzone na próbie nieklinicznej.

Grupa ADHD

Jeśli chodzi o objawy uzależnienia od Internetu, pacjenci z ADHD znacznie różnili się od kontroli większości środków.

Diagnostyka wkładki wewnątrzmacicznej w ADHD

Analiza ISS wykazała, że ​​20% pacjentów, u których zdiagnozowano ADHD, wykazywało wartości, które były powyżej wartości granicznej dla problematycznego i patologicznego korzystania z Internetu. Według naszej wiedzy jest to pierwsze badanie, które dostarcza danych dotyczących korzystania z mediów w populacji dorosłych i klinicznej populacji ADHD. Dlatego bezpośrednie porównanie tych wyników jest trudne. Han i in. (2009) zbadali próbkę dzieci z rozpoznaniem ADHD i stwierdzili, że 45% jest uzależniony od Internetu pod względem podwyższonego poziomu w IAS. Chociaż nasza próbka różni się pod względem wieku i stosowanych instrumentów, nadal widzimy poparcie dla naszego poglądu, że wkładka wewnątrzmaciczna jest sprawą niepokojącą nie tylko u dzieci, ale także u dorosłych z ADHD. Potrzebne będą dalsze badania w większych populacjach dorosłych pacjentów, aby uzyskać więcej danych dotyczących wskaźników rozpowszechnienia. Wiadomo, że granice ISS w celu określenia problematycznego lub patologicznego użycia mediów są dość wysokie ze względu na nagłośnione normy. Dlatego wydaje się rozsądne przypuszczać, że wskaźnik IUD jest jeszcze wyższy wśród osób dorosłych z rozpoznaniem ADHD.

ADHD - aspekty motywacyjne i korelacje

Jeśli chodzi o motywacyjne aspekty korzystania z mediów u pacjentów ze zdiagnozowanym ADHD, znaleźliśmy znaczący wzór. Jednym z głównych motywów pacjentów z ADHD do grania w gry wideo był relaks. Oczywiście nie jest to samo w sobie patologiczne, ale wciąż interesujące, ponieważ motyw ten występował głównie u pacjentów z rozpoznaniem ADHD w porównaniu ze wszystkimi innymi grupami. Z biologicznego punktu widzenia dobrze wiadomo, że ADHD wiąże się z niską funkcją dopaminy (Friedel i in., 2007; Gold, Blum, Oscar-Berman i Braverman, 2014; Volkow i in., 2009). Ponieważ gra w gry wideo została powiązana z uwalnianiem dopaminy z prążkowia (Koepp i in., 1998) gry mogą być interpretowane jako sposób na samoleczenie pod względem relaksu. Zaproponowano również hipotezę dotyczącą samoleczenia w celu wyjaśnienia podwyższonej częstości występowania zaburzeń związanych z używaniem substancji wśród osób z ADHD (przegląd, patrz Biederman i in., 1995). Dlatego tutaj zgłaszany motyw korzystania z gier wideo dla relaksu można interpretować jako emocjonalny wpływ uwalniania dopaminy podczas gry. Jako że literatura wśród dorosłych i pacjentów z ADHD klinicznym jest niewielka, pomysł ten pozostaje spekulacyjny. Na poziomie korelacji znaleźliśmy znaczące powiązania między czasem WURS-k a czasem użycia mediów. Korelacja między WURS-k a używaniem gier wideo w godzinach nie była istotna, ale nadal wysoka. W tym przypadku mała wielkość próby i konserwatywny poziom istotności mogły zapobiec istotności. Niemniej jednak, te podwyższone stosunki są interesujące, ponieważ istnieją pewne dowody, że retrospektywnie zgłaszane objawy ADHD odnoszą się do konkretnych miar wyników uzależniających zachowań. W dużej, opartej na populacji próbie młodych dorosłych Kollins, McClernon i Fuemmeler (2005) stwierdzili istotną liniową zależność między retrospektywnie zgłaszanymi objawami ADHD w latach 5 – 12 a liczbą wypalanych papierosów dziennie. Bardziej szczegółowo, liczba zgłoszonych objawów nieuwagi korelowała dodatnio z liczbą wypalanych papierosów dziennie. Tutaj widzimy zbieżne linie do naszych danych, które mogą dodatkowo wspierać hipotezę o samoleczeniu.

Podwójna diagnoza - ADHD i IUD

W małej podgrupie pacjentów, którzy wykazali problematyczne wyniki patologiczne na ISS i klinicznie istotne wyniki w zakresie pomiaru CAARS ADHD, znaleźliśmy silną i istotną korelację między WURS-k a ISS. Ta zależność różniła tę podgrupę od grup klinicznych, u których zdiagnozowano ADHD lub IUD, gdzie ten sam związek był tylko słaby. Odkrycie to może dodatkowo podkreślić znaczenie ADHD w dzieciństwie jako predyktora początku i rozwoju wkładki wewnątrzmacicznej.

Mocne strony i ograniczenia

Jest to, według naszej wiedzy, pierwsze badanie mające na celu dokładniejsze zbadanie porównawcze próbek pacjentów z rozpoznaniem ADHD i IUD (i ich kontroli), dostarczając dalszych dowodów na współzależności i stymulując dalsze badania w tym zakresie. W badaniu wykorzystano kompleksowe podejście psychometryczne i kliniczne, które wykorzystywało wiele różnych zmiennych i dobrze ugruntowanych instrumentów wychwytujących kilka interesujących konstruktów, co pozwoliło nam zbadać i ocenić wiele skojarzeń. Ponieważ jest to badanie przekrojowe, nie możemy wnioskować o przyczynach skojarzeń, które znaleźliśmy. Ponieważ ADHD zwykle ma swój początek w wieku 7, można spekulować, czy przynajmniej niektóre ze znalezionych powiązań dotyczą objawów ADHD. Niemniej jednak nie może to zastąpić projektu podłużnego, który ma zasadnicze znaczenie dla badania i oceny zakłóceń rozwojowych między ADHD i IUD. Innym aspektem ograniczającym nasze interpretacje były stosunkowo małe próby, częściowo z powodu braku danych. Ponadto specyficzne kliniczne testy diagnostyczne dla pacjentów z ADHD i IUD nie były stosowane odwrotnie, co jest problematyczne, ponieważ wyniki kwestionariuszy samoopisowych niekoniecznie wskazują na diagnozę. Dlatego nasze wyniki należy interpretować ostrożnie, dopóki nie zostaną powtórzone w większych próbkach. Wreszcie grupa ADHD była starsza niż grupa IUD, chociaż różnica statystyczna była nieznaczna. Ponieważ korzystanie z mediów cyfrowych szczególnie wzrosło wśród młodszych pokoleń, starsza grupa ADHD może nie być reprezentatywna pod względem korzystania z Internetu. Niemniej jednak nasze badanie pokazuje, że problematyczne i patologiczne korzystanie z Internetu można również znaleźć wśród starszych osób, które mogą nie być narażone na media internetowe od wczesnego wieku. Jeśli wczesna nadmierna ekspozycja na media powinna korelować pozytywnie z rozwojem ADHD, nasze wyniki mogą być postrzegane jako konserwatywne oszacowanie tego wpływu w naszej próbie ADHD.

Implikacje kliniczne i naukowe

Z klinicznego punktu widzenia i ze względu na zwiększone wskaźniki współwystępowania, pacjenci z IUD powinni być badani na ADHD, gdy pojawią się objawy. Pacjenci z ADHD powinni stosować skromną konsumpcję Internetu i gier wideo jako strategię zapobiegawczą. Jako strategia leczenia, Park, Lee i Han (2016) może wykazać, że lek 12 na tydzień z atomoksetyną lub MPH może zmniejszyć nasilenie IGD, co korelowało ze zmniejszeniem impulsywności. Dlatego podejścia farmakologiczne, a także psychoterapeutyczne mające na celu zmniejszenie nieuwagi, nadpobudliwości i impulsywności mogą być najbardziej obiecującymi interwencjami. Ponieważ pacjenci z ADHD na ogół mają większe ryzyko rozwoju innych uzależnień, lekarze muszą być świadomi potencjalnego przesunięcia uzależnienia w trakcie leczenia i poza nim. Z drugiej strony nie można wykluczyć, że nadmierna konsumpcja mediów w dzieciństwie może być czynnikiem między innymi, który może powodować lub nasilać symptomatologię ADHD.

wnioski

Znaleźliśmy poparcie dla hipotezy, że nadmierne lub patologiczne użycie mediów wśród pacjentów z rozpoznaniem ADHD i / lub wkładki wewnątrzmacicznej jest rzeczywiście powszechnym i istotnym aspektem patologicznym i wymaga odpowiedniego uwzględnienia w leczeniu i rehabilitacji. Wśród pacjentów gry wideo wydają się służyć jako selektywne narzędzie w przezwyciężaniu dysforycznych stanów nastroju, podczas gdy Internet jest wykorzystywany z tych powodów również wśród zdrowych osób. Dotyczy to zwłaszcza pacjentów z ADHD, którzy wykorzystują gry wideo do relaksu w większym stopniu, co można przypisać ich niedoborom w funkcji dopaminy. Ponieważ wskaźniki współwystępowania są godne uwagi, przyszłe badania powinny zbadać mechanizmy między obydwoma zaburzeniami i dlatego muszą wykorzystywać projekty podłużne, zwłaszcza w populacjach klinicznych i dorosłych. Praktycy kliniczni powinni zdawać sobie sprawę z bliskich związków między obydwoma zaburzeniami, zarówno diagnostycznie, jak i terapeutycznie. Dobrze znane zasady leczenia ADHD mogą mieć również zastosowanie w leczeniu pacjentów z IUD. Ponadto, gdy dochodzi do odzyskania kontroli nad używaniem Internetu w trakcie leczenia i rehabilitacji, należy pamiętać o potencjalnym przesunięciu uzależnienia po stronie praktyków i pacjentów.

Wkład autorów

BTW: główny badacz; MB: analiza danych i pierwszy autor; MD i IP: badania na pacjentach z IUD; MR i MO: badania na pacjentach z ADHD; LB, TS, JD-H, GRS i AM: współautorzy z ekspertyzą dotyczącą IUD.

Konflikt interesów

Autorzy deklarują brak konfliktu interesów.

Referencje

 Amerykańskie Stowarzyszenie Psychiatryczne. (2000). Podręcznik diagnostyczny i statystyczny zaburzeń psychicznych (wyd. 4th, tekst rev.). Waszyngton: Amerykańskie Stowarzyszenie Psychiatryczne.
 Amerykańskie Stowarzyszenie Psychiatryczne. (2013). Podręcznik diagnostyczny i statystyczny zaburzeń psychicznych (wyd. 5th). Arlington, VA: American Psychiatric Association. CrossRef
 Arfi, L., & Bouvard, M. P. (2008). Deficyt uwagi / zespół nadpobudliwości i gry wideo: badanie porównawcze nadpobudliwych i kontrolnych dzieci. The Journal of the European Psychiatric Association, 23, 134–141. doi:https://doi.org/10.1016/j.eurpsy.2007.11.002 CrossRef, Medline
 Beard, K. W. i Wolf, E. M. (2001). Uzależnienie od Internetu. CyberPsychology & Behavior, 4 (3), 377–383. doi:https://doi.org/10.2165/00023210-200822050-00001 CrossRef, Medline
 Beck, A. T., Ward, C. H., Mendelson, M., Mock, J., & Erbaugh, J. (1961). Inwentarz do pomiaru depresji. Archives of General Psychiatry, 4 (6), 561–571. doi:https://doi.org/10.1001/archpsyc.1961.01710120031004 CrossRef, Medline
 Bernardi, S. i Pallanti, S. (2009). Uzależnienie od Internetu: opisowe badanie kliniczne skupiające się na chorobach współistniejących i objawach dysocjacyjnych. Kompleksowa psychiatria, 50 (6), 510–516. doi:https://doi.org/10.1016/j.comppsych.2008.11.011 CrossRef, Medline
 Biederman, J., Wilens, T., Mick, E., Milberger, S., Spencer, T. J., & Faraone, S. V. (1995). Zaburzenia używania substancji psychoaktywnych u dorosłych z zespołem nadpobudliwości psychoruchowej z deficytem uwagi (ADHD): skutki ADHD i chorób współistniejących. The American Journal of Psychiatry, 152 (11), 1652–1658. doi:https://doi.org/10.1176/ajp.152.11.1652 CrossRef, Medline
 Blankenship, R. i Laaser, M. (2004). Uzależnienie seksualne i ADHD: czy istnieje związek? Uzależnienie seksualne i kompulsywność, 11 (1–2), 7–20. doi:https://doi.org/10.1080/10720160490458184 CrossRef
 Brook, J. S., Zhang, C., Brook, D. W., & Leukefeld, C. G. (2016). Kompulsywne kupowanie: wcześniejsze używanie nielegalnych narkotyków, kupowanie pod wpływem impulsu, depresja i objawy ADHD u dorosłych. Psychiatry Research, 8 (5), 583–592. doi:https://doi.org/10.1002/aur.1474. Replikacja.
 Carroll, K. M., & Rounsaville, B. J. (1993). Historia i znaczenie zespołu deficytu uwagi w dzieciństwie u osób uzależnionych od kokainy. Kompleksowa psychiatria, 34 (2), 75–82. doi:https://doi.org/10.1016/0010-440X(93)90050-E CrossRef, Medline
 Castellanos, F. X. i Tannock, R. (2002). Neuronauka zaburzeń koncentracji / nadpobudliwości: poszukiwanie endofenotypów. Nature Reviews Neuroscience, 3 (8), 617–628. doi:https://doi.org/10.1038/nrn896 CrossRef, Medline
 Christiansen, H., Hirsch, O., Abdel-Hamid, M. i Kis, B. (2016). CAARS. Skale oceny Conners dla dorosłych. Berno, Szwajcaria: Huber.
 Dalbudak, E. i Evren, C. (2014). Związek nasilenia uzależnienia od Internetu z objawami zespołu nadpobudliwości psychoruchowej z deficytem uwagi u studentów Uniwersytetu Tureckiego; wpływ cech osobowości, depresji i lęku. Kompleksowa psychiatria, 55 (3), 497–503. doi:https://doi.org/10.1016/j.comppsych.2013.11.018 CrossRef, Medline
 Derogatis, L. R., & Cleary, P. A. (1977). Potwierdzenie struktury wymiarowej SCL-90: Badanie w zakresie walidacji konstrukcji. Journal of Clinical Psychology, 33, 981–989. doi:https://doi.org/10.1002/1097-4679(197710)33:4<981::AID-JCLP2270330412>3.0.CO;2-0 CrossRef
 De Wit, H. (2009). Impulsywność jako wyznacznik i konsekwencja zażywania narkotyków: przegląd podstawowych procesów. Biologia uzależnień, 14 (1), 22 – 31. doi:https://doi.org/10.1111/j.1369-1600.2008.00129.x CrossRef, Medline
 Diament, A. (2005). Zaburzenie uwagi z deficytem (zaburzenie uwagi / nadpobudliwość bez nadpobudliwości): Zaburzenie neurobiologicznie i behawioralnie odmienne od zaburzeń uwagi / nadpobudliwości (z nadpobudliwością). Rozwój i psychopatologia, 17 (3), 807 – 825. doi:https://doi.org/10.1017/S0954579405050388 CrossRef, Medline
 Dittmar, H., Long, K. i Bond, R. (2007). Gdy lepsze ja jest tylko jedno kliknięcie: Związki między wartościami materialistycznymi, emocjonalnymi i tożsamościowymi motywami zakupowymi oraz kompulsywną skłonnością do kupowania w Internecie. Journal of Social and Clinical Psychology, 26 (3), 334–361. doi:https://doi.org/10.1521/jscp.2007.26.3.334 CrossRef
 Epstein, J. N., Johnson, D. i Conners, C. K. (2001). Wywiad diagnostyczny dotyczący ADHD u dorosłych Connersa dla podręcznika technicznego DSM-IV (CAADID). North Tonawanda, NY: Multi-Health Systems.
 Franke, G. H. (2016). Symptom-Checklist-90-Revised (SCL-90-R), (styczeń 2002). Północny Stuttgart: Hogrefe.
 Friedel, S., Saar, K., Sauer, S., Dempfle, A., Walitza, S., Renner, T., Romanos, M., Freitag, C., Seitz, C., Palmason, H., Scherag, A., Windemuth-Kieselbach, C., Schimmelmann, BG, Wewetzer, C., Meyer, J., Warnke, A., Lesch, KP, Reinhardt, R., Herpertz-Dahlmann, B., Linder, M ., Hinney, A., Remschmidt, H., Schäfer, H., Konrad, K., Hübner, N., & Hebebrand, J. (2007). Skojarzenie i powiązanie allelicznych wariantów genu transportera dopaminy w ADHD. Molecular Psychiatry, 12 (10), 923–933. doi:https://doi.org/10.1038/sj.mp.4001986 CrossRef, Medline
 Gainsbury, S. M., Hing, N., Delfabbro, P. H., & King, D. L. (2014). Taksonomia gier hazardowych i kasynowych za pośrednictwem mediów społecznościowych i technologii online. International Gambling Studies, 14 (2), 196–213. doi:https://doi.org/10.1080/14459795.2014.890634 CrossRef
 Gillberg, C., Gillberg, I. C., Rasmussen, P., Kadesjö, B., Söderström, H., Råstam, M., Johnson, M., Rothenberger, A., & Niklasson, L. (2004). Współistniejące zaburzenia w ADHD - implikacje dla diagnozy i interwencji. Europejska Psychiatria Dzieci i Młodzieży, 13 (Dodatek 1), 80–92. doi:https://doi.org/10.1007/s00787-004-1008-4
 Gold, M. S., Blum, K., Oscar-Berman, M. i Braverman, E. R. (2014). Niska funkcja dopaminy w zespole z deficytem uwagi / nadpobudliwością: czy genotypowanie powinno oznaczać wczesną diagnozę u dzieci? Postgraduate Medicine, 126 (1), 153–177. doi:https://doi.org/10.3810/pgm.2014.01.2735 CrossRef, Medline
 Griffiths, M. D. (1998). Uzależnienie od Internetu: czy naprawdę istnieje? W J. Gackenbach (red.), Psychologia i Internet: implikacje intrapersonalne, interpersonalne i transpersonalne (str. 61–75). San Diego, Kalifornia: Academic Press.
 Hahn, A., & Jerusalem, M. (2003). Reliabilität und Validität in der Online-Forschung Marktforschung und Probleme Online [Niezawodność i trafność w badaniach online]. W Theobald, A., Dreyer, M., & Starsetzki, T. (red.), Online Market Research (2nd ed.). Wiesbaden, Niemcy: Gabler.
 Hahn, A., & Jerusalem, M. (2010). Die Internetsuchtskala (ISS): Psychometrische Eigenschaften und Validität [Skala uzależnienia od Internetu (ISS): cechy psychometryczne i trafność]. W Mücken, D., Teske, A., Rehbein, F., & te Wildt, BT (red.), Prävention, Diagnostik Und Therapie von Computerspielabhängigkeit [Prevention, Diagnostics and Treatment of Video Game Addiction] (str. 185–204 ). Lengerich, Niemcy: Pabst Science Publishers.
 Han, D. H., Lee, Y. S., Na, C., Ahn, J. Y., Chung, U. S., Daniels, M. A., Haws, C. A., & Renshaw, P. F. (2009). Wpływ metylofenidatu na rozgrywkę w internetowych grach wideo u dzieci z zaburzeniami koncentracji / nadpobudliwości. Kompleksowa psychiatria, 50 (3), 251–256. doi:https://doi.org/10.1016/j.comppsych.2008.08.011 CrossRef, Medline
 Hautzinger, M., Keller, F. i Kühner, C. (2006). Das Beck Depressions wynalazca II. Deutsche Bearbeitung und Handbuch zum BDI-II [Beck Depression Inventory II. Niemieckie wydanie i podręcznik dla BDI-II]. Londyn, Wielka Brytania: Pearson.
 Kessler, RC, Adler, LA, Barkley, R., Biederman, J., Conners, CK, Faraone, SV, Greenhill, LL, Jaeger, S., Secnik, K., Spencer, T., Ustün, TB i Zaslavsky, AM (2005). Wzorce i predyktory utrzymywania się deficytu uwagi / zespołu nadpobudliwości w wieku dorosłym: wyniki replikacji krajowego badania chorób współistniejących. Biological Psychiatry, 57 (11), 1442–1451. doi:https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2005.04.001 CrossRef, Medline
 Ko, C.-H., Yen, J.-Y., Chen, C.-S., Chen, C.-C. i Yen, C.-F. (2008). Psychiatryczne współwystępowanie uzależnienia od Internetu u studentów: badanie wywiadu. CNS Spectrums, 13 (2), 147–53. Pobrane z http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18227746 CrossRef, Medline
 Ko, C. H., Yen, J. Y., Yen, C. F., Chen, C. S. i Chen, C. C. (2012). Związek między uzależnieniem od Internetu a zaburzeniami psychicznymi: przegląd literatury. European Psychiatry, 27 (1), 1–8. doi:https://doi.org/10.1016/j.eurpsy.2010.04.011 CrossRef, Medline
 Koepp, M. J., Gunn, R. N., Lawrence, A. D., Cunningham, V. J., Dagher, A., Jones, T., Brooks, D. J., Bench, C. J. i Grasby, P. M. (1998). Dowody na uwalnianie dopaminy w prążkowiu podczas gry wideo. Naturę, 393 (6682), 266–268. doi:https://doi.org/10.1038/30498 CrossRef, Medline
 Kollins, S. H., McClernon, F. J., & Fuemmeler, B. F. (2005). Związek między paleniem a objawami deficytu uwagi / nadpobudliwości w populacji młodych dorosłych. Archives of General Psychiatry, 62 (10), 1142–1147. doi:https://doi.org/10.1001/archpsyc.62.10.1142 CrossRef, Medline
 Kühner, C., Bürger, C., Keller, F. i Hautzinger, M. (2007). Reliabilität und validität des revidierten Beck-Depressions-wynalazcy (BDI-II). Befunde aus deutschsprachigen stichproben [Rzetelność i ważność poprawionego Inwentarza Depresji Becka (BDI-II). Wyniki z kohorty niemieckiej]. Nervenarzt, 78 (6), 651–656. doi:https://doi.org/10.1007/s00115-006-2098-7 Medline
 Lau, H. M., Smit, J. H., Fleming, T. M. i Riper, H. (2017). Poważne gry dla zdrowia psychicznego: czy są dostępne, wykonalne i skuteczne? Systematyczny przegląd i metaanaliza. Frontiers in Psychiatry, 7, 209. doi:https://doi.org/10.3389/fpsyt.2016.00209 CrossRef, Medline
 Lehrl, S., Triebig, G. i Fischer, B. (1995). Test słownictwa wielokrotnego wyboru MWT jako ważny i krótki test do oceny inteligencji przedchorobowej. Acta Neurologica Scandinavica, 91 (5), 335–345. doi:https://doi.org/10.1111/j.1600 CrossRef, Medline
 Macey, K. (2003). Skale oceny ADHD dla dorosłych Conners (CAARS). Autorzy: CK Conners, D. Erhardt i MA Sparrow. Nowy Jork: Multihealth Systems, Inc., 1999. Archives of Clinical Neuropsychology, 18 (4), 431–437. doi:https://doi.org/10.1016/S0887-6177(03)00021-0 CrossRef
 Miller, C. J., Marks, D. J., Miller, S. R., Berwid, O. G., Kera, E. C., Santra, A., & Halperin, J. M. (2007). Krótki raport: Oglądanie telewizji i ryzyko problemów z uwagą u dzieci w wieku przedszkolnym. Journal of Pediatric Psychology, 32 (4), 448–452. doi:https://doi.org/10.1093/jpepsy/jsl035 CrossRef, Medline
 Ohlmeier, M. D., Peters, K., Kordon, A., Seifert, J., te Wildt, B., Wiese, B., Ziegenbein, M., Emrich, H. M., & Schneider, U. (2007). Uzależnienie od nikotyny i alkoholu u pacjentów ze współistniejącymi zaburzeniami koncentracji uwagi / nadpobudliwości (ADHD). Alkohol i alkoholizm, 42 (6), 539–543. doi:https://doi.org/10.1093/alcalc/agm069 CrossRef, Medline
 Park, J. H., Lee, Y. S. i Han, D. H. (2016). Skuteczność atomoksetyny i metylofenidatu w problematycznych grach online u nastolatków z zespołem nadpobudliwości psychoruchowej z deficytem uwagi. Human Psychopharmacology, 31 (6), 427–432. doi:https://doi.org/10.1002/hup.2559 CrossRef, Medline
 Petry, N. M., & O'Brien, C. P. (2013). Zaburzenie gier internetowych i DSM-5. Uzależnienie, 108 (7), 1186–1187. doi:https://doi.org/10.1111/add.12162 CrossRef, Medline
 Rehbein, F., Kliem, S., Baier, D., Mößle, T. i Petry, N. M. (2015). Częstość zaburzeń gier internetowych u niemieckiej młodzieży: wkład diagnostyczny dziewięciu kryteriów DSM-5 w ogólnokrajowej reprezentatywnej próbie. Uzależnienie, 110 (5), 842–851. doi:https://doi.org/10.1111/add.12849 CrossRef, Medline
 Retz-Junginger, P., Retz, W., Blocher, D., Stieglitz, R. D., Georg, T., Supprian, T., Wender, P. H., & Rösler, M. (2003). Reliabilitätt und Validität der Wender-Utah-Rating-Scale-Kurzform: Retrospektive erfassung von symptomen aus dem spektrum der aufmerksamkeitsdefizit / hyperaktivitätsstörung [Rzetelność i trafność Skali Oceny Wendera Utah w skrócie: Retrospektywna ocena objawów niedoboru uwagi] . Nervenarzt, 74 (11), 987–993. doi:https://doi.org/10.1007/s00115-002-1447-4 Medline
 Retz-Junginger, P., Retz, W., Blocher, D., Weijers, H. G., Trott, G. E., Wender, P. H., & Rössler, M. (2002). Wender Utah Rating Scale (WURS-k): Die deutsche kurzform zur retrospektiven erfassung des hyperkinetischen syndroms bei erwachsenen [Wender Utah Rating Scale (WURS-k): Niemiecka krótka wersja retrospektywnej oceny objawów zespołu nadpobudliwości u dorosłych]. Nervenarzt, 73 (9), 830–838. doi:https://doi.org/10.1007/s00115-001-1215-x Medline
 Schmitz, N., Hartkamp, ​​N., Kiuse, J., Franke, G. H., Reister, G., & Tress, W. (2000). Lista kontrolna objawów-90-R (SCL-90-R): niemieckie badanie walidacyjne. Quality of Life Research, 9 (2), 185–193. doi:https://doi.org/10.1023/A:1008931926181 CrossRef, Medline
 Skues, J., Williams, B., Oldmeadow, J. i Wise, L. (2016). Wpływ nudy, samotności i tolerancji na cierpienie na problematyczne korzystanie z Internetu przez studentów. International Journal of Mental Health and Addiction, 14 (2), 167–180. CrossRef
 Swing, E. L., Gentile, D. A., Anderson, C. A., & Walsh, D. A. (2010). Ekspozycja telewizji i gier wideo oraz rozwój problemów z uwagą. Pediatrics, 126 (2), 214–221. doi:https://doi.org/10.1542/peds.2009-1508 CrossRef, Medline
 van de Glind, G., Konstenius, M., Koeter, MW, van Emmerik-van Oortmerssen, K., Carpentier, PJ, Kaye, S., Degenhardt, L., Skutle, A., Franck, J., Bu , E.-T., Moggi, F., Dom, G., Verspreet, S., Demetrovics, Z., Kapitány-Fövény, M., Fatséas, M., Auriacombe, IM, Schillinger, IA, Møller, M ., Johnson, B., Faraone, SV, Ramos-Quiroga, A., Casas, M., Allsop, S., Carruthers, S., Schoevers, RA, Wallhed, S., Barta, C., Alleman, P ., Levin, FR, van den Brink, W., & IASP Research Group. (2014). Zmienność częstości występowania ADHD u dorosłych u pacjentów z zaburzeniami związanymi z używaniem substancji poszukujących leczenia: wyniki międzynarodowego wieloośrodkowego badania badającego kryteria DSM-IV i DSM-5. Uzależnienie od narkotyków i alkoholu, 134, 158–166. doi:https://doi.org/10.1016/j.drugalcdep.2013.09.026 CrossRef, Medline
 Van der Oord, S., Prins, P. J. M., Oosterlaan, J., & Emmelkamp, ​​P. M. G. (2008). Skuteczność metylofenidatu, terapie psychospołeczne i ich kombinacja u dzieci w wieku szkolnym z ADHD: metaanaliza. Clinical Psychology Review, 28 (5), 783–800. doi:https://doi.org/10.1016/j.cpr.2007.10.007 CrossRef, Medline
 van Emmerik-van Oortmerssen, K., Glind, G., Koeter, MW, Allsop, S., Auriacombe, M., Barta, C., Bu, ET, Burren, Y., Carpentier, PJ, Carruthers, S. , Casas, M., Demetrovics, Z., Dom, G., Faraone, SV, Fatseas, M., Franck, J., Johnson, B., Kapitány-Fövény, M., Kaye, S., Konstenius, M ., Levin, FR, Moggi, F., Møller, M., Ramos-Quiroga, JA, Schillinger, A., Skutle, A., Verspreet, S., IASP Research Group, van den Brink, W., & Schoevers , RA (2014). Współchorobowość psychiatryczna u pacjentów z zaburzeniami związanymi z używaniem substancji poszukujących leczenia z zespołem nadpobudliwości psychoruchowej z deficytem uwagi lub bez: wyniki badania IASP Uzależnienie, 109 (2), 262–272. doi:https://doi.org/10.1111/add.12370 CrossRef, Medline
 Volkow, ND, Wang, G.-J., Kollins, SH, Wigal, TL, Newcorn, JH, Telang, F., Fowler, JS, Zhu, W., Logan, J., Ma, Y., Pradhan, K., Wong, C. i Swanson, JM (2009). Ocena ścieżki nagrody dopaminy w ADHD: implikacje kliniczne. JAMA, 302 (10), 1084–1091. doi:https://doi.org/10.1001/jama.2009.1308 CrossRef, Medline
 Weinstein, A. i Weizman, A. (2012). Pojawiający się związek między uzależniającymi grami a zespołem z deficytem uwagi / nadpobudliwością. Current Psychiatry Reports, 14 (5), 590–597. doi:https://doi.org/10.1007/s11920-012-0311-x CrossRef, Medline
 Weiss, M. D., Baer, ​​S., Allan, B. A., Saran, K. i Schibuk, H. (2011). Kultura ekranów: wpływ na ADHD. ADHD z deficytem uwagi i nadpobudliwością, 3 (4), 327–334. doi:https://doi.org/10.1007/s12402-011-0065-z CrossRef
 Wilens, T. E., Vitulano, M., Upadhyaya, H., Adamson, J., Sawtelle, R., Utzinger, L., & Biederman, J. (2008). Palenie papierosów związane z zespołem nadpobudliwości psychoruchowej z deficytem uwagi. The Journal of Pediatrics, 153 (3), 414–419. doi:https://doi.org/10.1016/j.jpeds.2008.04.030 CrossRef, Medline
 Winstanley, C. A., Eagle, D. M. i Robbins, T. W. (2006). Behawioralne modele impulsywności w odniesieniu do ADHD: Tłumaczenie między badaniami klinicznymi i przedklinicznymi. Clinical Psychology Review, 26 (4), 379–395. doi:https://doi.org/10.1016/j.cpr.2006.01.001 CrossRef, Medline
 Światowa Organizacja Zdrowia. (1992). Klasyfikacja zaburzeń psychicznych i behawioralnych ICD-10: opisy kliniczne i wytyczne diagnostyczne. Genewa, Szwajcaria: Światowa Organizacja Zdrowia.
 Yen, J., Liu, T., Wang, P., Chen, C., Yen, C. i Ko, C. (2017). Związki zachowań uzależniających między zaburzeniami gier internetowych a deficytem uwagi dorosłych i zespołem nadpobudliwości i ich korelacjami: impulsywność i wrogość. Zachowania uzależniające, 64, 308–313. doi:https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2016.04.024 CrossRef, Medline
 Yen, J.-Y., Yen, C.-F., Chen, C.-S., Tang, T.-C. i Ko, C.-H. (2008). Związek między objawami ADHD u dorosłych a uzależnieniem od Internetu wśród studentów: różnica płci. CyberPsychology & Behavior, 12 (2), 187–191. doi:https://doi.org/10.1089/cpb.2008.0113 CrossRef
 Young, K. (1996). Uzależnienie od Internetu: pojawienie się nowego zaburzenia klinicznego. CyberPsychology & Behavior, 1 (3), 237–244. CrossRef
 Young, K. S. (1998). Złapany w sieci: jak rozpoznać oznaki uzależnienia od Internetu i zwycięską strategię powrotu do zdrowia. Nowy Jork, NY: John Wiley & Sons.
 Young, K. S. (2008). Czynniki ryzyka uzależnienia od seksu w Internecie, etapy rozwoju i leczenie. American Behavioral Scientist, 52 (1), 21–37. doi:https://doi.org/10.1177/0002764208321339 CrossRef