Dysfunkcja regionu frontolimbicznego podczas przekłamywania edytowanych tekstów u młodych nastolatków z zaburzeniami gier internetowych (2015)

1. ¹Oddział Psychiatrii, Szpital St Mary's w Seulu, Katolicki Uniwersytet Koreański College of Medicine, Seul, Korea
2. ²Klinika Psychiatrii, Hallym University College of Medicine, Chuncheon Sacred Heart Hospital, Chuncheon, Korea

Korespondencja: Profesor DJ Kim, Oddział Psychiatrii, Szpital St Mary's w Seulu, College of Medicine Katolickiego Uniwersytetu Koreańskiego, 222 Banpo-daero, Seocho-gu, Seoul 137-701, Korea. E-mail: [email chroniony]

Otrzymano 5 października 2014 r.; Zaktualizowano 13 maja 2015 r.; Przyjęto 14 czerwca 2015 r

Abstrakcyjny

Chociaż Internet jest ważnym narzędziem w naszym codziennym życiu, kontrola korzystania z Internetu jest konieczna, aby rozwiązać trudne problemy. Badanie to miało na celu ocenę kontroli poznawczej zdarzeń afektywnych w zaburzeniach związanych z grami internetowymi (IGD) i zbadało wpływ IGD na aktywność neuronową w odniesieniu do przekleństw u młodych nastolatków. Pokazaliśmy różnice między nastolatkami z IGD a zdrową młodzieżą kontrolną (HC) w zakresie przekleństw, negatywnych i neutralnych słów. Przekleństwa indukowały większą aktywację w obszarach związanych z interakcjami społecznymi i przetwarzaniem emocjonalnym, takich jak bruzda skroniowa górna, prawe połączenie skroniowo-ciemieniowe i kora oczodołowo-czołowa (OFC) w porównaniu ze słowami negatywnymi. W tym badaniu młodzież z IGD wykazywała zmniejszoną aktywację w prawym OFC związaną z kontrolą poznawczą oraz w grzbietowej przedniej części kory obręczy (dACC) związaną z odrzuceniem społecznym podczas przekleństwa. Ponadto młodzież z IGD była ujemnie skorelowana z aktywnością prawego ciała migdałowatego w kierunku przekleństw, co wskazuje na ważną rolę ciała migdałowatego w kontrolowaniu agresji u młodzieży z IGD. Odkrycia te pogłębiają naszą wiedzę na temat percepcji społeczno-emocjonalnej u nastolatków z IGD.

Wprowadzenie

W ciągu ostatnich dwudziestu lat nastąpił coraz szybszy postęp w Internecie jako medium umożliwiającym wykonywanie czynności, które ułatwiają nam codzienne życie i które uważamy za ważne części naszego życia, takich jak bankowość, kupowanie biletów do kina, dokonywanie rezerwacji, czytanie wiadomości i mnóstwo innych. Jednakże wraz z rozwojem Internetu znacznie wzrosła liczba osób doświadczających negatywnych skutków nadmiernego korzystania z Internetu, takich jak utrata kontroli nad korzystaniem z Internetu oraz problemy społeczne, w tym trudności w szkole i/lub pracy.^{1, 2} W poprzednich badaniach uzależnienie od Internetu i patologiczne korzystanie z Internetu definiowano jako kompulsywne i nadmierne korzystanie z Internetu, objawiające się objawami odstawienia, zwiększoną tolerancją i negatywnymi konsekwencjami, w tym izolacją społeczną oraz słabymi wynikami w nauce lub pracy.^{3, 4}

Na podstawie danych z 2012 r. rząd Korei Południowej oszacował, że około 754 000 południowokoreańskich nastolatków (10.7% w wieku 10–19 lat) było dotkniętych tą chorobą i wymagało leczenia, a uzależnienie od Internetu w okresie dojrzewania jest poważniejsze niż w jakimkolwiek innym przedziale wiekowym.⁵ Ustalono także, że 78% nastolatków korzysta z gier internetowych. Pomimo rosnących obaw związanych z problematycznym korzystaniem z Internetu/gier internetowych, badacze i klinicyści nie osiągnęli jeszcze konsensusu w sprawie diagnozy i oceny danego zaburzenia. Zaburzenie gier internetowych (IGD) zostało uwzględnione w sekcji 3 dodatku badawczego do Podręcznika diagnostycznego i statystycznego w wersji 5 (ref. 6) i stanowi problem z zakresu uzależnień behawioralnych. IGD, podtyp uzależnienia od Internetu,⁴ jest związane z kompulsywnym korzystaniem z gier online. W poprzednich badaniach wykazano, że głównym kryterium zachowania IGD jest utrata kontroli nad korzystaniem z Internetu i jest przedstawiana jako uporczywe korzystanie z gier online pomimo świadomości, że jest to bezpośrednio szkodliwe dla sprawności psychospołecznej.^{7, 8, 9}

Uzależnienie od Internetu jest szczególnie szkodliwe dla rozwoju mózgu w okresie dojrzewania. Adolescencja to czas znacznego rozwoju zachowania, funkcji poznawczych i mózgu, dlatego po okresie dojrzewania wydaje się, że koordynacja funkcji wykonawczych i społecznych zdolności poznawczych w sieciach mózgowych jest znacznie trudniejsza.¹⁰ Jeśli chodzi o funkcje wykonawcze, nastolatki z IGD mają tendencję do bycia wysoce impulsywnymi, pozbawionymi umiejętności rozwiązywania problemów i łatwo rozpraszają się w komunikowaniu się z innymi.^{11, 12} W poprzednim badaniu dotyczącym funkcji wykonawczych osoby uzależnione od Internetu podejmowały większy wysiłek w obliczu złożonych sytuacji związanych z podejmowaniem decyzji lub gdy konieczna była elastyczność poznawcza.¹³ Upośledzenie monitorowania błędów u osób uzależnionych od Internetu wiąże się z większą aktywnością przedniej części kory obręczy (ACC),¹⁴ a funkcje wykonawcze i decyzyjne mogą ulec jeszcze pogorszeniu, gdy zostaną zaprezentowane bodźce związane z Internetem.^{1, 11} Rzeczywiście, donoszono, że nastolatki uzależnione od Internetu wykazywały niższą gęstość istoty szarej w ACC i niższą anizotropię frakcyjną w istocie białej oczodołowo-czołowej i obręczy w porównaniu ze zdrową grupą kontrolną (HC).^{15, 16} Ponadto u nastolatków uzależnionych od Internetu znacznie zmniejszono grubość kory w prawej bocznej korze oczodołowo-czołowej (OFC),¹⁷ obszar mózgu zaangażowany w głód i kompulsywne, powtarzalne zachowania, które odzwierciedlają wspólne tendencje behawioralne w przypadku uzależnienia i zaburzeń obsesyjno-kompulsywnych.^{18, 19} Dlatego uważa się, że grzbietowa przednia kora obręczy (dACC) i OFC są uważane za apriorycznie regiony związane z kontrolą poznawczą i funkcjami wykonawczymi.

Młodzież uzależniona od Internetu częściej wykazuje także agresywne zachowania,²⁰ a agresja jest dodatnio skorelowana z uzależnieniem od gier online.^{21, 22} Różne badania pokazują, że nastolatki, które spędzają więcej czasu przed komputerem lub w środowisku internetowym, są częściej kojarzone z cyberprzemocą²³ oraz zachowania agresywne werbalnie, takie jak obrażanie i przeklinanie.^{24, 25} W Korei Południowej cyberprzemoc w środowisku internetowym stała się problemem społecznym. Około 75% nastolatków w wieku 12–19 lat przyznało, że doświadczyło przemocy w Internecie, a 87.6% użytkowników Internetu w szkołach podstawowych zgłosiło używanie w Internecie przekleństw, jednego z rodzajów cyberprzemocy.²⁶ Dlatego zrozumienie, w jaki sposób gry internetowe wpływają na agresywne zachowanie nastolatków, jest ważne w opracowywaniu i wdrażaniu strategii zapobiegawczych przeciwko cyberprzemocy wśród nastolatków.²⁷ W szczególności dochodzenia dotyczące przemocy w Internecie, takiej jak używanie przekleństw, są ważne w środowiskach, w których pośredniczy Internet.

W szczególności przekleństwa wyrażają silne emocje, najczęściej po to, aby ujawnić złość i frustrację.²⁸ Chociaż przeklinanie ma funkcje adaptacyjne, takie jak oznaka solidarności grupowej²⁹ i zwiększenie tolerancji bólu,^{30, 31} donoszono, że przekleństwa są powiązane z groźbami społecznymi³² i są silną reakcją fizjologiczną wywołaną oddziaływaniem afektywnym.³³ Artykuł ten skupi się na poznawczej kontroli silnych reakcji emocjonalnych wywołanych przeklinaniem aktywności neuronalnej. Zatem ciało migdałowate, którego aktywność związana jest z silną reakcją afektywną^{34, 35} i jest skorelowany z kontrolą poznawczą, został wybrany jako apriorycznie region.

Podsumowując, celem tego badania jest zbadanie (1) aktywności neuronowej podczas przetwarzania przekleństw reprezentujących agresję oraz (2) korelacji między aktywnością neuronową w odpowiedzi na przekleństwa a kontrolą poznawczą u młodych nastolatków z IGD w porównaniu z HC. W tym badaniu obszary czołowo-limbiczne, w tym dACC, OFC i ciało migdałowate, uznano za apriorycznie regiony związane z kontrolą poznawczą w odpowiedzi na przekleństwa: dACC bierze udział w monitorowaniu, OFC w pragnieniu i kompulsywnych, powtarzalnych zachowaniach, a ciało migdałowate w reakcji afektywnej.

Materiały i metody

Uczestnicy

Badanie to skupiło się na nastolatków płci męskiej, ponieważ częstość występowania IGD jest znacznie wyższa u mężczyzn niż u nastolatków, a przeklinanie może powodować różnice między płciami. W badaniu wzięło udział łącznie 716 nastolatków w wieku 12–15 lat w dwóch szkołach średnich w Kangwon-do w Korei Południowej. Do badania funkcjonalnego rezonansu magnetycznego (fMRI) zrekrutowano dziewiętnastu nastolatków z IGD i dziewiętnastu HC. Ponadto wszyscy uczestnicy przeszli ustrukturyzowany wywiad przeprowadzony przez klinicystę w oparciu o koreański Kiddie-Schedule for Affective Disorders and Schizophrenia (K-SADS-PL).³⁶ Spośród nastolatków z IGD trzech uczestników zostało wykluczonych z powodu zaburzeń depresyjnych i zespołu nadpobudliwości psychoruchowej z deficytem uwagi, dlatego w tym badaniu wzięto pod uwagę dane 16 nastolatków z IGD (13.63 ± 1.03 lat) i 19 HC (13.37 ± 0.90 lat). badanie (Tabela 1). Kryteria wykluczenia obejmowały przebyte lub obecne poważne zaburzenia zdrowotne (na przykład cukrzycę), zaburzenia neurologiczne (na przykład zaburzenia napadowe, uraz głowy) lub zaburzenia psychiczne (na przykład duże zaburzenie depresyjne, zaburzenia lękowe). Wszyscy uczestnicy mieli wzrok normalny lub skorygowany do normalnego i byli praworęczni (jak oceniono na podstawie inwentarza ręczności w Edynburgu).³⁷ Cel i przebieg badania wyjaśniono uczestnikom i ich rodzicom. Każdy uczestnik wyraził pisemną świadomą zgodę, a badanie to zostało zatwierdzone przez Instytucjonalną Komisję Rewizyjną szpitala St Mary's w Seulu.

kwestionariusze

Uzależnienie od Internetu oszacowano za pomocą Koreańskiej Skali Skłonności do Uzależnienia od Internetu (skala K) opracowanej przez rząd Korei Południowej w 2002 roku. Skala K jest skalą samoopisową i obejmuje 15 pozycji ocenianych w czteropunktowej skali Likerta (1: wcale do 4: zawsze). Skala K ma sześć podskal: zakłócenia życia codziennego, testowanie zakłócenia rzeczywistości, automatyczne uzależniające myśli, wirtualne relacje międzyludzkie, zachowania dewiacyjne i tolerancja.³⁸ Rzetelność i trafność skali K została ustalona dla uczniów szkół podstawowych oraz gimnazjów i szkół średnich.³⁸ Ponadto wszyscy uczestnicy wypełnili skróconą wersję skali samoopisu młodzieży Connersa–Wellsa (CASS-S), aby ocenić objawy zespołu deficytu uwagi/nadpobudliwości.³⁹ Nasilenie objawów depresyjnych oceniano za pomocą Inwentarza Depresji Becka.⁴⁰ Wszystkich nastolatków z IGD w tym badaniu zaklasyfikowano jako uzależnionych od Internetu zgodnie ze skalą K, a czas korzystania z gier internetowych był znacznie dłuższy niż HC, mimo że czas korzystania z innego Internetu z wyłączeniem gier internetowych był porównywalny z HC.

Wszyscy uczestnicy ukończyli podtesty Block Design i Vocabulary Skali Inteligencji Koreańskiej-Wechslera dla Dzieci, 4. edycja (K-WISC-IV).⁴¹ Aby określić kontrolę poznawczą w przypadku przekleństw, uwzględniliśmy także podskalę Kontroli Złości w Koreańskim Inwentarzu Wyrażania Złości Stanu i Cechy (STAXI-K).⁴² STAXI-K to 44-elementowy kwestionariusz do samodzielnego wypełniania, oceniający cechy związane z gniewem, a podskala Kontroli Złości mierzy zdolność jednostki do kontrolowania uczuć złości w celu uniknięcia jej wyrażania. Wynik alfa Cronbacha w podskali Kontroli złości w STAXI-K wynosi 0.88.⁴³

Paradygmat eksperymentalny

Bodźce składały się z neutralnych słów pochodzących ze współczesnej listy częstotliwości słownictwa koreańskiego⁴⁴ (na przykład drzewo (namu), biurko (chaecksang), ołówek (tak)), negatywne słowa emocjonalne wybrane z koreańskiej listy słów afektywnych⁴⁵ (na przykład morderstwo (salin), samobójstwo (Jasal), brudny (ochmul)) i przekleństwa zaczerpnięte z ankiety dotyczącej obraźliwego języka koreańskiego wśród nastolatków⁴⁶ (na przykład kurwa (sibal), szalona suka (michinnuen), dupek (gaesaekki)). Neutralne bodźce słowne wykorzystano do kontrolowania potencjalnie zakłócających skutków cech językowych, a negatywne emocjonalne bodźce słowne uznano za warunek eksperymentalny w celu zbadania wpływu nieprzyjemnych emocji w porównaniu z bodźcami w postaci przekleństw. Sylaby bodźcowe składały się z więcej niż dwóch i mniej niż czterech. Podczas każdej próby na środku ekranu pojawiało się jedno słowo. Uczestnicy zostali poproszeni o rozróżnienie poziomu negatywnych uczuć wywołanych słowem, które zostało losowo zaprezentowane wśród trzech skategoryzowanych słów za pomocą trzech przycisków podczas wykonywania skanów fMRI (1: wcale nie negatywne, 2: raczej negatywne i 3: skrajnie negatywne). Sekwencje zadań składały się z szybkiego projektu związanego ze zdarzeniami, w którym czas trwania każdej próby wynosił 2500 ms, a odstęp między próbami był zmieniany od 500 do 4500 ms przy użyciu programu Optseq2 (http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/optseq/). W każdej próbie słowo bodziec trwało 1800 ms, a celownik pojawiał się przez 700 ms. Sesja rozpoczęła się od skanów manekinów przez 5 sekund, po których nastąpiło 120 zdarzeń składających się z 40 prób przekleństw, 40 przekleństw i 40 neutralnych słów, w związku z czym próba trwała łącznie 8 minut i 45 sekund.

Akwizycja obrazu

Funkcjonalne i strukturalne dane MRI uzyskano przy użyciu systemu 3T MRI (Siemens, MAGNETOM Verio, Erlangen, Niemcy) wyposażonego w 8-kanałową cewkę nagłowną. Głowy uczestników zabezpieczono dołączonymi nausznikami. Obrazy funkcjonalne uzyskano przy użyciu sekwencji obrazowania echoplanarnego z gradientem ważonym T2* (38 warstw, grubość 4 mm i bez przerw, czas powtarzania = 2500 ms, czas echa = 30 ms, kąt odwrócenia = 90°, matryca obrazu = 64 ×64, pole widzenia = 220 mm i rozdzielczość wokseli 3.75 × 3.75 × 3.85 mm). Obrazy strukturalne o rozdzielczości 0.5 × 0.5 × 1 mm uzyskano przy użyciu trójwymiarowej sekwencji echa gradientowego ważonego T1 (grubość 1 mm, czas powtarzania = 1780 ms, czas echa = 2.19 ms, kąt odwrócenia = 9°, matryca obrazu =512 × 512 i pole widzenia=240 mm).

Analiza danych

Dane behawioralne

Dane behawioralne analizowano według słów emocjonalnych (przekleństwa, słowa negatywne i neutralne) oraz grup (młodzież z IGD i HC). Zmierzono dyskryminację negatywności i czas reakcji (RT), a następnie przeanalizowano za pomocą analizy wariancji powtarzanych pomiarów w celu oceny głównych efektów i interakcji przy użyciu programu IBM SPSS Statistics dla Windows, wersja 20.0 (IBM SPSS, Armonk, NY, USA). Kolejne w parze t-testy dla post hoc przeprowadzono analizy w celu sprawdzenia istotności pomiędzy różnymi warunkami i grupami. Wszystkie poziomy istotności (alfa) dla danych behawioralnych ustalono na 0.05 po kontroli współczynnika fałszywych odkryć (FDR) dla wielokrotnych porównań.

Dane obrazu

Wstępne przetwarzanie obrazu i analizę statystyczną przeprowadzono za pomocą oprogramowania Statistical Parametric Mapping (SPM8; http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm8/; Wellcome Department of Cognitive Neurology, Londyn, Wielka Brytania). Naukowcy, którzy sprawdzili jakość wszystkich obrazów i przeprowadzili procedurę wstępnego przetwarzania danych, nie byli ślepi na tożsamość próbki. Obrazy ważone T1 podzielono na istotę białą, istotę szarą i płyn mózgowo-rdzeniowy, stosując obraz szablonu paska czaszki. Po odrzuceniu pierwszych dwóch obrazów ze skanu fikcyjnego, pozostałe 208 obrazów wykorzystano do dalszej obróbki. Skorygowano różnice w czasie pozyskiwania wycinków przeplatanej sekwencji i przeprowadzono ponowne wyrównanie w celu skorygowania błędów spowodowanych ruchem głowy. Skorygowane obrazy zostały współrejestrowane na segmentowanym obrazie T1-zależnym tego samego uczestnika. Współrejestrowany obraz T1 wykorzystano jako obraz źródłowy w normalizacji, a skorygowane obrazy znormalizowano do standardowego szablonu T1. Dane funkcjonalne wygładzono za pomocą jądra Gaussa o pełnej szerokości 8 mm w połowie maksimum.

Wstępnie przetworzone dane analizowano przy użyciu ogólnego modelu liniowego. Próby eksperymentalne modelowano oddzielnie, stosując kanoniczną funkcję odpowiedzi hemodynamicznej dla poszczególnych danych. Do uzyskania oszacowań parametrów zastosowano wielokrotną regresję liniową zaimplementowaną w SPM8 przy użyciu metody najmniejszych kwadratów. Szacunki te następnie przeanalizowano, testując określone kontrasty, wykorzystując uczestnika jako czynnik losowy. Na potrzeby analizy pierwszego poziomu zdefiniowaliśmy dwa warunki: SWEA (warunek słowa neutralny pod względem przekleństw) i NEGA (warunek słowa neutralny negatywnie). Obrazy oszacowań parametrów dla każdego warunku utworzono na podstawie analizy pierwszego poziomu, podczas której wprowadzono indywidualne parametry ponownego ustawienia jako regresory w celu kontrolowania wariancji związanej z ruchem. Ponadto przeprowadziliśmy parametryczną analizę modulacji, włączając RT każdej próby na poziomie pojedynczego przedmiotu, aby usunąć potencjalnie zakłócający wpływ procesów ruchowych.

W przypadku analizy drugiego poziomu parametry każdego warunku oszacowane w analizie pierwszego poziomu wprowadzono do elastycznego modelu czynnikowego, w którym przeanalizowano mapy kontrastu dla głównych efektów i interakcji. Wyniki mierzono przy użyciu schematu 2 (słowo emocjonalne: SWEA, NEGA) x 2 (grupa: młodzież z IGD, HC). Wynik w skali CASS-S i Skali Depresji Becka kontrolowano w analizie drugiego poziomu za pomocą regresorów. Dla porównania warunków i grup, istotne wyniki określono poprzez skorygowanie FDR P-preferencyjnie wartości mniejsze niż 0.05 i większe niż 50 wokseli. Bo mieliśmy czterech apriorycznie regionach, w tym OFC, dACC i obustronnym ciele migdałowatym związanym z kontrolą poznawczą i reakcją afektywną w przekleństwach, wygenerowaliśmy sferyczne obszary zainteresowania (ROI) (promień = 5 mm) wyśrodkowane na szczycie współrzędnych Instytutu Neurologii w Montrealu (MNI) na mapie aktywacji warunku SWEA–NEGA: lewe ciało migdałowate (−20, −4, −18), prawe ciało migdałowate (34, 4, –20), dACC (0, 0, 34) i prawe OFC (52, 30 , –6). Zmiany sygnału % BOLD w obszarach ROI wyodrębniono w każdym stanie przy użyciu narzędzia MarsBaR w wersji 0.41 (http://marsbar.sourceforge.net) i analizowano przy użyciu analizy wariancji powtarzanych pomiarów w celu zbadania różnic między grupami i warunkami w ramach skorygowanej FDR P<0.05. Korelację regionalną zbadano poprzez obliczenie korelacji % zmian sygnału BOLD pomiędzy ROI przy użyciu analiz korelacji Pearsona w warunku SWEA. Gdy istotna korelacja (skorygowana FDR P<0.05, dwustronny), przeprowadzono analizy moderacji w celu sprawdzenia, czy IGD wpływa na kierunek lub wielkość związku między dwoma ROI. Przeprowadzono również analizę korelacji Pearsona w celu zbadania związku między podskalą kontroli gniewu w STAXI-K a aktywnością prawego ciała migdałowatego w stanie SWEA – NEGA, a następnie zastosowano analizę moderacji w celu określenia wpływu uzależnienia od gier internetowych na to powiązanie.

Efekt

Dane demograficzne i kliniczne

Tabela 1 podsumowuje charakterystykę demograficzną i kliniczną obu grup. Obie grupy nie różniły się wiekiem, miesięcznym dochodem rodziny, podtestem Block Design i Vocabulary K-WISC oraz wynikiem podskali Kontroli złości w STAXI-K. Podczas gdy tygodniowy czas korzystania z Internetu, z wyłączeniem gier internetowych, nie różnił się pomiędzy grupami, tygodniowy czas korzystania z gier internetowych i wynik w skali K były znacząco różne.

Dane behawioralne

Wyniki behawioralne są pokazane w Tabela 2. W przypadku negatywnego rozróżniania słów główne efekty ujawniły warunki słowne (F_2,66= 71.73, P=0.0001). Uczestnicy zgłaszali, że przysięgają (t=9.61, stopnie swobody (df)=34, P=0.0002) i słowa negatywne (t= 9.75, df = 34, P =0.0002) były bardziej negatywne w porównaniu ze słowami neutralnymi. Nie było znaczącej różnicy między obiema grupami, a interakcja między słowami i grupami nie była znacząca.

W przypadku RT zaobserwowano istotną różnicę pomiędzy warunkami słownymi (F_2,66= 22.96, P=0.0001). Czas RT dla słów negatywnych był opóźniony w porównaniu z przekleństwami (t= 7.21, df = 34, P=0.0002) i słowa neutralne (t= 5.02, df = 34, P=0.0002). Interakcja między słowami i grupami dla RT ujawniła znaczącą różnicę (F_2,66= 3.78, P=0.03). Czas RT dla słów negatywnych był wolniejszy w porównaniu z przekleństwami w HC (t= 10.02, df = 18, P= 0.0003), podczas gdy różnica nie była istotna u młodzieży z IGD (t= 2.67, df = 15, P=0.06). W różnicy grupowej HC wykazywał wolniejszą reakcję na negatywne słowa niż młodzież z IGD (t= 2.04, df = 33, P=0.049), a opóźnioną reakcję na słowa negatywne w porównaniu do słów neutralnych wykazywała tylko HC (t= 6.16, df = 18, P= 0.0001).

Dane obrazowe

Przeklinanie a negatywne słowa

Wyniki analizy stanu słów przedstawiono w Tabela 3. W stanie SWEA, w porównaniu ze stanem NEGA, uczestnicy wykazali wyższą aktywność w obustronnym zakręcie językowym, prawej górnej bruździe skroniowej, prawym zakręcie postcentralnym, obustronnym zakręcie oczodołowo-czołowym, prawym biegunie skroniowym, prawym połączeniu skroniowo-ciemieniowym, lewym przedklinku i prawym wieczku rolniczym. Aktywność neuronowa w stanie NEGA nie różniła się istotnie w obu grupach w porównaniu ze SWEA po korekcie FDR.

Różnice grupowe

Wyniki porównań grupowych przedstawiono także w Tabela 3. W stanie SWEA młodzież z IGD wykazywała mniejszą aktywność w lewym dolnym zakręcie czołowym, lewym jądrze ogoniastym i prawym środkowym zakręcie skroniowym w porównaniu z HC. Jednak młodzież z IGD nie wykazywała znacząco większej aktywności niż HC w stanie SWEA. W stanie NEGA nastolatki z IGD wykazywały silniejszą aktywację w prawym górnym zakręcie skroniowym w porównaniu z HC.

Analiza ROI

Jeśli chodzi o aktywność lewego i prawego ciała migdałowatego oraz prawego OFC, główne efekty warunków słownych były znaczące (F_1,33= 15.65, P=0.0004; F_1,33= 7.21, P=0.015; F_1,33= 7.26, P= 0.015), a aktywność lewego i prawego ciała migdałowatego oraz prawego OFC była wyższa w warunku SWEA niż w stanie NEGA (t= 4.06, df = 34, P= 0.0004; t= 2.67, df = 34, P= 0.019; t= 2.60, df = 34, P= 0.019). Jak pokazano w Rysunek 1, istniały interakcje między stanem słowa a grupą w prawym ciele migdałowatym, dACC i prawym OFC (F_1,33= 8.46, P=0.008; F_1,33= 19.95, P=0.0004; F_1,33= 12.46, P= 0.002). W prawym OFC HC wykazywał większą aktywność w SWEA niż w stanie NEGA (t= 5.10, df = 18, P= 0.0004), ale młodzież z IGD nie wykazała istotnej różnicy. W dACC HC wykazywało istotnie większą aktywność w SWEA niż w warunku NEGA (t= 3.42, df = 18, P= 0.003), ale młodzież z IGD wykazywała silniejszą aktywność w stanie NEGA niż w stanie SWEA (t= 2.92, df = 18, P=0.044). W prawym ciele migdałowatym HC wykazywało większą aktywność w SWEA niż w stanie NEGA (t= 3.71, df = 18, P= 0.003), ale młodzież z IGD nie wykazała istotnej różnicy. W szczególności HC w porównaniu z nastolatkami z IGD wykazało znacznie większą aktywność w dACC i prawym OFC w stanie SWEA (t= 2.59, df = 18, P= 0.028; t= 3.58, df = 18, P=0.004). Nie było znaczących różnic między grupami w stanie NEGA.

Jak pokazano w Rysunek 2w warunku SWEA aktywacja w prawym OFC była dodatnio skorelowana z dACC (r= 0.64, P=0.006) i prawe ciało migdałowate (r= 0.62, P=0.006) w HC. Ponadto aktywacja w dACC była dodatnio skorelowana z prawym ciałem migdałowatym (r= 0.607, P=0.008) w HC; jednakże nie stwierdzono istotnej korelacji u młodzieży z IGD. Kiedy efekt grupowy IGD uznano za zmienną moderatora, okazało się, że wpływ dACC (ΔR²=0.112, ΔF_1,31= 7.08, P= 0.012, b= -0.547, t₃₁= -2.66, P= 0.012) po prawej stronie OFC spadło bardziej u nastolatków z IGA niż u HC.

Jak pokazano w Rysunek 3podskala kontroli złości w badaniu STAXI-K u młodzieży z IGD była ujemnie skorelowana z aktywnością prawego ciała migdałowatego (r= -0.64, P=0.008) w warunku SWEA–NEGA; korelacja ta nie była istotna w HC. Efekt łagodzący dla grupy ujawnił, że nastolatki z IGD wykazywały ujemną zależność między aktywnością prawego ciała migdałowatego a wynikiem podskali Kontroli złości w stanie SWEA – NEGA (ΔR²=0.115, ΔF_1,31= 4.85, P= 0.035, b= -0.412, t₃₁= -2.20, P= 0.035).

Ponieważ wyniki w Inwentarzu Depresji Becka i CASS znacząco różniły się w obu grupach, przeprowadziliśmy dodatkowo analizę kontrolną, dostosowując się do Inwentarza Depresji Becka i wyników CASS w analizie drugiego poziomu. Wyniki nie uległy znaczącym zmianom.

Dyskusja

W ciągu ostatnich kilku lat liczba badań nad IGD wzrosła.⁴⁷ Wcześniejsze badania donosiły o badaniach neuropsychologicznych i neuroobrazowych dotyczących nadmiernego i uzależniającego korzystania z Internetu¹ i zauważyli problemy związane z uzależnieniem od Internetu w okresie dojrzewania.^{11, 48, 49} W celu oceny kontroli poznawczej zdarzeń afektywnych w IGD zbadaliśmy wpływ IGD na aktywność neuronową podczas przetwarzania przekleństw u młodych nastolatków.

Wspólne przetwarzanie w odniesieniu do przekleństw

Powszechnie wiadomo, że przekleństwa wywołują negatywne lub agresywne uczucia.²⁸ Przekleństwa wiążą się z większą wrażliwością emocjonalną niż słowa negatywne, ponieważ głównym celem przekleństw jest wyrażenie gniewu, a okazywanie agresji, ponieważ ich podstawowe znaczenie ma charakter konotacyjny.⁵⁰ Uczestnicy obu grup szybciej reagowali na przekleństwa niż na te negatywne, co sugeruje, że przekleństwa podlegają bardziej automatycznemu przetwarzaniu w porównaniu ze słowami przeczącymi. W tym badaniu aktywność przyśrodkowego OFC w odpowiedzi na przekleństwa można wyjaśnić zaangażowaniem OFC w automatyczną regulację emocji związaną z monitorowaniem nagrody.⁵¹ W poprzednim badaniu aktywność przyśrodkowego OFC została skorelowana z monitorowaniem właściwości afektywnych⁵² oraz interakcja między pobudzeniem a wartościowością negatywnych słów.⁵³

Co więcej, w odpowiedzi na przekleństwa odkryliśmy aktywność w prawej górnej bruździe skroniowej, prawym połączeniu skroniowo-ciemieniowym i biegunie skroniowym, czyli obszarach mózgu zaangażowanych w poznanie społeczne.^{54, 55, 56, 57, 58, 59} Sugeruje to, że przekleństwa wpływają zarówno na stany emocjonalne, jak i kontekst społeczny. Obszary związane z interakcjami społecznymi, takie jak prawa bruzda skroniowa górna, prawe połączenie skroniowo-ciemieniowe i biegun skroniowy, były zaangażowane w percepcję społeczną podczas interakcji z innymi.^{60, 61} Ponadto zakręt językowy powiązano z negatywnymi bodźcami i uwagą wzrokową.⁶² Dlatego wyniki tego badania wskazują, że przekleństwa wywołują silną aktywność w obszarach mózgu związanych z przetwarzaniem emocjonalnym, emocjami poznawczo-społecznymi i uwagą emocjonalną.

Różnice między młodzieżą z IGD i HC w reakcji na przekleństwa

Na statystycznej mapie różnic grupowych nastolatki z IGD wykazywały mniejszą aktywację w regionach związanych z przetwarzaniem języka i emocji, takich jak lewy dolny zakręt czołowy i jądro ogoniaste, w porównaniu z HC. Te różnice w aktywacji wystąpiły przy braku różnic w zachowaniu między grupami, co wskazuje, że wzór aktywacji mózgu może zostać wykazany przez IGD bez różnic w reakcji behawioralnej. We wcześniejszych badaniach lewy dolny zakręt czołowy (BA 44 i 46) był powiązany z przetwarzaniem semantycznym^{63, 64} i ponowna ocena poznawcza.⁶² Mniejsza aktywacja jądra ogoniastego u nastolatków z IGD w porównaniu z HC potwierdza również automatyczne przetwarzanie przekleństw w mózgu, co jest zgodne z poprzednim badaniem, w którym badano emocje generowane przez siebie w jądrze ogoniastym.⁶⁵ Dlatego różnice grupowe w stanie SWEA sugerują, że nastolatki z IGD wykazują deficyty poznawcze i emocjonalne w aktywności nerwowej. Odkrycia te zgadzają się z innymi badaniami, w których osoby z IGD kontynuują grę, nawet jeśli bezpośrednio stają w obliczu powiązanych negatywnych konsekwencji.⁶⁶

Zmienione reakcje neuronalne w układzie czołowo-limbicznym na przeklinanie u młodzieży z IGD

W tym badaniu regiony czołowo-limbiczne, w tym boczne OFC, dACC i obustronne ciało migdałowate, uznano za ROI w badaniu różnic między nastolatkami z IGD i HC w ich reakcjach na przekleństwa i negatywne słowa. Wiadomo, że układ brzuszny, w tym ciało migdałowate i brzuszno-boczna kora przedczołowa, są powiązane z silnym przetwarzaniem emocjonalnym.⁶⁷

HC wykazał silniejszą aktywność w odpowiedzi na przekleństwa w dACC i prawym OFC w porównaniu z młodzieżą z IGD. Wykazali także znaczące różnice między przekleństwami i negatywnymi słowami w prawym ciele migdałowatym, dACC i prawym OFC w porównaniu z IGD. Te ustalenia dotyczące aktywacji były zgodne z wynikami korelacji regionalnej. Kiedy efekt grupowy IGD uznano za zmienną moderatora, nastolatki z IGD wykazywały niższe korelacje między prawym OFC i dACC oraz między prawym OFC a lewym ciałem migdałowatym w porównaniu z HC.

Wyniki tego badania sugerują, że prawy boczny OFC jest powiązany z kontrolą poznawczą w odpowiedzi na bodźce przekleństwa. Aktywność prawego OFC wiąże się z pobudzeniem od negatywnych słów⁵³ i jest skorelowany ze zmniejszeniem negatywnych doświadczeń emocjonalnych podczas regulacji emocjonalnej.⁶⁸ W szczególności prawy OFC odgrywa kluczową rolę podczas ukrytej regulacji emocjonalnej.⁶⁹ Odkrycie to sugeruje, że HC może ujawnić wrażliwość emocjonalną i kontrolę poznawczą prezentowanych przekleństw w porównaniu z nastolatkami z IGD.

Zmieniona korelacja między dACC i bocznym OFC pokazana u nastolatków z IGD jest markerem neurobiologicznym podobnym do obserwowanego w zaburzeniu obsesyjno-kompulsyjnym, które ma kompulsywne i niekontrolowane tendencje behawioralne.^{18, 19} Jednym z kryteriów diagnostycznych IGD jest kompulsywne i uporczywe korzystanie z gier online, nawet jeśli dana osoba musi zaprzestać z nich korzystać.^{6, 7, 8, 9} W jednym z poprzednich badań związanych z interakcjami społecznymi, dACC został aktywowany w odpowiedzi na nieoczekiwany ból spowodowany wykluczeniem społecznym, w wyniku którego jednostkom uniemożliwiano przyłączanie się do innych w aktywności społecznej.⁷⁰ Dlatego zwiększona aktywacja dACC w HC w kierunku stanu SWEA implikuje reakcję neuronalną związaną z bólem odrzucenia społecznego wynikającym z wykluczenia z ważnej relacji społecznej. Z kolei dezaktywacja dACC związana była z bólem społecznym wywołanym uczuciami wynikającymi z odrzucenia społecznego⁷¹ sugeruje, że nastolatki z IGD mogą wykazywać płaski afekt w społecznym przetwarzaniu emocjonalnym. We wcześniejszych badaniach dACC przyczyniło się nie tylko do bólu związanego z odrzuceniem społecznym^{72, 73, 74} ale także kontroli poznawczej⁷⁵ i monitorowanie konfliktów.^{76, 77} Dlatego te odkrycia sugerują, że HC przetwarzał przekleństwa poprzez regulację emocjonalną i monitorowanie poznawcze. Biorąc pod uwagę rolę dACC w monitorowaniu błędów, kontroli poznawczej i zarządzaniu konfliktami,¹⁴ obserwacje te wskazują, że kontrola poznawcza może nie interweniować w przetwarzaniu słów prowokujących emocjonalnie u nastolatków z IGD.

Te różnice w regionalnych korelacjach między nastolatkami z IGD i HC można przypisać zmienionej strukturze mózgu u nastolatków z IGD. Badania obrazowania strukturalnego wykazały, że młodzież z IAD miała znacznie niższą integralność istoty białej, mierzoną za pomocą anizotropii frakcyjnej, niż HC w istocie białej oczodołowo-czołowej i obręczy¹⁶ i niższa gęstość istoty szarej mózgu w ACC.¹⁵ Dlatego zmiany korelacji funkcjonalnej między dACC i OFC, obserwowane w naszym obecnym badaniu, mogą być powiązane z IGD, mimo że interpretacja przyczynowa powinna być ostrożna.

Ciało migdałowate odgrywa również ważną rolę w procesach emocjonalnych⁷⁸ a odpowiedź nerwowa oraz zwiększoną aktywację w ciele migdałowatym i zmniejszoną aktywację w OFC obserwuje się w odpowiedzi na zagrożenia społeczne u osób z impulsywną agresją.⁷⁹ Bechara i in.⁸⁰ sugerują, że ciało migdałowate i OFC biorą udział w przetwarzaniu emocjonalnym; jednakże emocje modulują pamięć w ciele migdałowatym i podejmowanie decyzji w OFC. Szczury z nienaruszonym OFC i uszkodzeniami ciała migdałowatego nie nauczyły się odpowiedniego powiązania bodziec-wynik i nie wykonywały zachowań ukierunkowanych na cel.⁸¹

W tym badaniu nastolatki z IGD zgłaszały wycofanie, niepokój i problemy z funkcjonowaniem w nauce spowodowane nadmiernym korzystaniem z gier internetowych. Dlatego nastolatki z IGD doświadczające trudności w kontrolowaniu gier internetowych mogą mieć deficyty poznawcze związane z regulacją negatywnych emocji w porównaniu z HC.

Negatywna korelacja między ciałem migdałowatym a kontrolą gniewu u młodzieży z IGD

Obecne badanie wykazało, że u nastolatków z IGD wynik w podskali kontroli gniewu w STAXI-K był ujemnie skorelowany z aktywnością prawego ciała migdałowatego. Do pomiaru zdolności jednostki do kontrolowania uczuć złości wykorzystano podskalę kontroli złości.⁴² Wynik ten wskazuje na ważną rolę ciała migdałowatego w kontroli agresji u młodzieży z IGD. Innymi słowy, nastolatki z IGD, które wykazywały wyższą aktywność prawego ciała migdałowatego, zgłaszały niższą zdolność kontrolowania gniewu wobec przekleństw w porównaniu z HC. Z poprzednich badań wynika, że ​​narażenie na wulgarny język i przestępstwa werbalne w Internecie zwiększało agresję werbalną u nastolatków,⁸² oraz ci, którzy grali w gry RPG typu Massively Multiplayer Online i zostali zidentyfikowani jako „problematyczni gracze”, osiągali wyższe wyniki w zakresie agresji werbalnej.⁸³ W szczególności młodzież uzależniona od Internetu częściej przejawiała zachowania agresywne, a związek ten był bardziej znaczący wśród młodzieży w gimnazjum niż w szkole średniej.²⁰

Podsumowując, niniejsze badanie dostarcza konkretnych dowodów na zmiany w przetwarzaniu emocjonalnym między nastolatkami z IGD i HC. Chociaż nie było różnic między grupami w reakcjach behawioralnych, nastolatki z IGD w porównaniu z HC wykazywały zmniejszoną aktywację w dACC, obszarze mózgu związanym z odrzuceniem społecznym, i prawym OFC, obszarze mózgu związanym z regulacją emocji, podczas przekleństwa . Odkrycia te sugerują, że reakcje neuronalne u nastolatków z IGD w porównaniu z HC odzwierciedlają deficyt w kontrolowanym przetwarzaniu przekleństw. Ponadto nastolatki z IGD wykazywały różne korelacje regionalne w regionach czołowo-limbicznych podczas przekleństwa, a w szczególności funkcjonalna aktywacja ciała migdałowatego była negatywnie powiązana z kontrolą gniewu u nastolatków z IGD. Wyniki te wskazują na ważną rolę ciała migdałowatego w kontroli agresji u młodzieży uzależnionej od Internetu. Odkrycia te pogłębiają naszą wiedzę na temat percepcji społeczno-emocjonalnej u nastolatków z IGD.

Ograniczenia

Wyniki tego badania podlegają co najmniej czterem ograniczeniom. Po pierwsze, w tym badaniu nie uwzględniono częstotliwości słów w różnych warunkach, a zatem nie można było kontrolować wpływu częstotliwości słów na reakcje behawioralne i neuronowe. Po drugie, nie wzięto pod uwagę pozytywnego aspektu przeklinania, związanego z tolerancją bólu, solidarnością grupową i zabawnymi słowami. Interesuje nas wpływ IGD na aktywność neuronalną podczas przetwarzania przekleństw. Mimo że w żadnej innej próbie nie użyto wcześniej słowa „przekleństwa bodźce”, uważamy, że badanie wpływu gier internetowych na zdolność kontroli poznawczej w obliczu nieprzyjemnych bodźców ma znaczenie, ponieważ cyberprzemocowe zachowanie jest charakterystyczne dla wielu koreańskich nastolatków, którzy granie w gry internetowe zgłoszone doświadczenie to przeklinanie. Po trzecie, chociaż nastolatki z IGD zgłaszały problemy psychologiczne i akademickie spowodowane grami internetowymi w skali K, w obecnym badaniu nie było w stanie przeanalizować obiektywnych zmiennych związanych z grami internetowymi, takich jak czas logowania i pieniądze wydane na samą grę. Wreszcie, chociaż kontrolowaliśmy choroby współistniejące, takie jak zespół nadpobudliwości psychoruchowej z deficytem uwagi i depresję, na podstawie wywiadów klinicznych i kryteriów diagnostycznych, różnych zmiennych psychologicznych i środowiskowych uczestników nie można było uznać za czynniki. Sugeruje się, że w przyszłych badaniach należy zbadać związek tych czynników.

Konflikt interesów

Autorzy deklarują brak konfliktu interesów.

Referencje

1. Marka M, Young KS, Laier C. Kontrola przedczołowa i uzależnienie od Internetu: model teoretyczny i przegląd ustaleń neuropsychologicznych i neuroobrazowych. Front Hum Neurosci 2014; 8: 375. | Artykuł | PubMed |
2. OR M. Uzależnienie od Internetu: nowe zaburzenie wkracza do leksykonu medycznego. CMAJ 1996; 154: 1882–1883. | PubMed |
3. Broda KW, Wilk EM. Modyfikacja proponowanych kryteriów diagnostycznych uzależnienia od Internetu. Zachowanie Cyberpsycholu 2001; 4: 377–383. | Artykuł | PubMed | CAS |
4. Kwon JH, Chung CS, Lee J. Skutki ucieczki od siebie i relacji międzyludzkich na patologiczne wykorzystanie gier internetowych. Zdrowie psychiczne społeczności J 2011; 47: 113–121. | Artykuł | PubMed |
5. Koreańska Agencja ds. Internetu i Bezpieczeństwa Ankieta na temat korzystania z Internetu. Koreańska Agencja ds. Internetu i Bezpieczeństwa: Seul, Korea Południowa, 2012.
6. Amerykańskie Towarzystwo Psychiatryczne. Diagnostyczny podręcznik statystyczny zaburzeń psychicznych. Wydanie 5, Amerykańskie Towarzystwo Psychiatryczne: Arlington, VA, USA, 2013.
7. Lee JY. Różnice cech psychologicznych w zależności od podtypów uzależnienia od Internetu. Res Adolesc 2005; 12: 43–61.
8. Na EY, Park SR, Kim EM. Sposoby korzystania i zastosowania mediów w podtypach korzystania z Internetu przez młodzież. Koreański J Commun 2007; 51: 392–427.
9. Ko CH, Liu GC, Hsiao S, Yen JY, Yang MJ, Lin WC i wsp. Działania mózgu związane z popędem do gier w uzależnieniu od gier online. J Psychiatr Res 2009; 43: 739–747. | Artykuł | PubMed |
10. Blakemore SJ, Choudhury S. Rozwój mózgu nastolatka: implikacje dla funkcji wykonawczych i poznania społecznego. J. Psychiatria Dziecięca 2006; 47: 296–312. | Artykuł | PubMed |
11. Kim JE, Son JW, Choi WH, Kim YR, Oh JH, Lee S i wsp. Reakcje neuronowe na różne nagrody i informacje zwrotne w mózgach nastolatków uzależnionych od Internetu wykryte za pomocą funkcjonalnego rezonansu magnetycznego. Psychiatria Clin Neurosci 2014; 68: 463–470. | Artykuł | PubMed |
12. Lee SY, Kwon JH. Impulsywność, zdolność rozwiązywania problemów społecznych i styl komunikacji nastolatków uzależnionych od gier internetowych. Koreański J. Clin Psychol 2001; 20: 67–80.
13. Lin SSJ, Tsai CC. Poszukiwanie sensacji i uzależnienie od Internetu tajwańskiej młodzieży licealnej. Comput Hum Behav 2002; 18: 411–426. | Artykuł |
14. Dong G, Wang J, Yang X, Zhou H. Cechy osobowości ryzyka uzależnienia od Internetu: badanie podłużne chińskich studentów uniwersytetów uzależnionych od Internetu. Psychiatria Azji i Pacyfiku 2013; 5: 316–321. | Artykuł | PubMed |
15. Zhou Y, Lin FC, Du YS, Qin LD, Zhao ZM, Xu JR i wsp. Nieprawidłowości istoty szarej w uzależnieniu od Internetu: badanie morfometrii oparte na wokselach. Eur J Radiol 2011; 79: 92–95. | Artykuł | PubMed |
16. Lin F, Zhou Y, Du Y, Qin L, Zhao Z, Xu J i wsp. Nieprawidłowa integralność istoty białej u nastolatków z uzależnieniem od Internetu: badanie statystyki przestrzennej oparte na traktach. PLoS One 2012; 7: e30253. | Artykuł | PubMed |
17. Hong SB, Kim JW, Choi EJ, Kim HH, Suh JE, Kim CD i wsp. Zmniejszona grubość kory oczodołowo-czołowej u nastolatków płci męskiej uzależnionych od Internetu. Zachowanie funkcji mózgu 2013; 9:11. | Artykuł | PubMed |
18. Volkow ND, Fowler JS. Uzależnienie, choroba przymusu i popędu: zajęcie kory oczodołowo-czołowej. Kora Cereba 2000; 10: 318–325. | Artykuł | PubMed | ISI | CAS |
19. Robbins TW, Gillan CM, Smith DG, de Wit S, Ersche KD. Neurokognitywne endofenotypy impulsywności i kompulsywności: w kierunku psychiatrii wymiarowej. Trendy Cogn Sci 2012; 16: 81–91. | Artykuł | PubMed | ISI |
20. Ko CH, Yen JY, Liu SC, Huang CF, Yen CF. Związki między zachowaniami agresywnymi a uzależnieniem od Internetu i aktywnością online u nastolatków. J Adolesc Zdrowie 2009; 44: 598–605. | Artykuł | PubMed |
21. Erdur-Baker O. Cyberprzemoc i jej korelacja z tradycyjnym znęcaniem się, płeć oraz częste i ryzykowne korzystanie z narzędzi komunikacji internetowej. Stowarzyszenie Nowych Mediów 2010; 12: 109–125. | Artykuł |
22. Mehroof M, Griffiths MD. Uzależnienie od gier online: rola poszukiwania wrażeń, samokontroli, neurotyczności, agresji, lęku-stanu i lęku-cechy. Cyberpsychol Behav Soc Netw 2010; 13: 313–316. | Artykuł | PubMed |
23. Eastin MS, Griffiths RP. Unreal: wrogie oczekiwania wobec rozgrywki społecznościowej. Stowarzyszenie Nowych Mediów 2009; 11: 509–531. | Artykuł |
24. Caplan SE. Relacje między samotnością, lękiem społecznym i problematycznym korzystaniem z Internetu. Zachowanie Cyberpsycholu 2007; 10: 234–242. | Artykuł | PubMed |
25. Reinecke L. Gry w pracy: rekreacyjne korzystanie z gier komputerowych w godzinach pracy. Zachowanie Cyberpsycholu 2009; 12: 461–465. | Artykuł | PubMed |
26. Koreańska Agencja ds. Internetu i Bezpieczeństwa. Badanie dotyczące kultury etycznej w Internecie 2011 – raport podsumowujący. Koreańska Agencja ds. Internetu i Bezpieczeństwa: Seul, Korea Południowa, 2011.
27. Ko CH, Yen JY, Liu SC, Huang CF, Yen CF. Związki między zachowaniami agresywnymi a uzależnieniem od Internetu i aktywnością online u nastolatków. J Adolesc Zdrowie 2009; 44: 598–605. | Artykuł | PubMed |
28. Vingerhoets AJJM, Bylsma LM, de Vlam C. Przeklinanie: perspektywa biopsychospołeczna. Tematy psycholowe 2013; 22: 287–304.
29. Klątwa Pinkera S. Freedoma. Miesięcznik Atlantycki 2008; 302: 28–29.
30. Stephens R, Umland C. Przeklinanie jako odpowiedź na ból wynikający z codziennej częstotliwości przeklinania. J. Ból 2011; 12: 1274–1281. | Artykuł | PubMed |
31. Stephens R, Atkins J, Kingston A. Przeklinanie jako odpowiedź na ból. Neuroraport 2009; 20: 1056–1060. | PubMed |
32. Wabnitz P, Martens U, Neuner F. Reakcje korowe na przemoc werbalną: potencjały mózgu związane ze zdarzeniami odzwierciedlające przetwarzanie słów zagrażających społecznie. Neuroraport 2012; 23: 774–779. | Artykuł | PubMed |
33. Bowers JS, Pleydell-Pearce CW. Przekleństwa, eufemizmy i względność językowa. PLoS One 2011; 6: e22341. | Artykuł | PubMed |
34. Phan KL, Wager T, Taylor SF, Liberzon I. Neuroanatomia funkcjonalna emocji: metaanaliza badań aktywacji emocji w PET i fMRI. Neuroobraz 2002; 16: 331–348. | Artykuł | PubMed | ISI |
35. Kanske P, Kotz SA. Emocje wyzwalają uwagę wykonawczą: reakcje przedniej części kory obręczy i ciała migdałowatego na emocjonalne słowa w zadaniu konfliktowym. Mapa mózgu Hum 2011; 32: 198–208. | Artykuł | PubMed |
36. Kim YS, Cheon KA, Kim BN, Chang SA, Yoo HJ, Kim JW i wsp. Wiarygodność i ważność Kiddie-Schedule for Affective Disorders and Schizophrenia-Wersja obecna i dożywotnia – wersja koreańska (K-SADS-PL-K). Yonsei Med J 2004; 45: 81–89. | Artykuł | PubMed | ISI |
37. Oldfield RC. Ocena i analiza ręczności: inwentarz edynburski. Neuropsychologia 1971; 9: 97–113. | Artykuł | PubMed | ISI | CAS |
38. Conners CK, Wells KC, Parker JD, Sitarenios G, Diament JM, Powell JW i wsp. Nowa skala samoopisowa do oceny psychopatologii nastolatków: struktura czynników, wiarygodność, trafność i czułość diagnostyczna. J Abnorm Child Psychol 1997; 25: 487–497. | Artykuł | PubMed |
39. Beck AT. Systematyczne badanie depresji. Compr Psychiatria 1961; 2: 163–170. | Artykuł | PubMed | ISI |
40. Krajowa Agencja Społeczeństwa Informacyjnego Trzecia standaryzacja koreańskiej skali skłonności do uzależnienia od Internetu. Krajowa Agencja ds. Społeczeństwa Informacyjnego: Seul, Korea Południowa, 2011.
41. Kwak K, Oh S,, Kim C. Podręcznik koreańskiej skali inteligencji Wechslera dla dzieci - IV (K-WISC-IV) - Podręcznik. Hakjisa: Seul, Korea Południowa, 2011.
42. Chon KK, Hahn DW, Lee CH, Spielberger CD. Koreańska adaptacja Inwentarza Wyrażania Złości Stanu i Cechy. Koreański J Health Psychol 1997; 2: 60–78.
43. Chon KK. Opracowanie koreańskiego inwentarza wyrażania złości jako cechy stanu. Koreański J Rehabil Psychol 1996; 3: 53–69.
44. Narodowy Instytut Języka Koreańskiego Lista częstotliwości współczesnego słownictwa koreańskiego. Narodowy Instytut Języka Koreańskiego: Seul, Korea Południowa, 2003.
45. Kim BR, Lee E, Kim HH, Park JY, Kang JI, An SK. Rozwój koreańskiej listy słów afektywnych. J Koreański Neuropsychiatra Assoc 2010; 49: 468–479.
46. Ministerstwo Kultury, Sportu i Turystyki Badanie dotyczące obraźliwego języka koreańskiego wśród młodzieży. Ministerstwo Kultury, Sportu i Turystyki: Seul, Korea Południowa, 2010.
47. Kuss DJ, lekarz Griffiths. Uzależnienie od gier internetowych: systematyczny przegląd badań empirycznych. Int J Ment Uzależnienie od zdrowia 2012; 10: 278–296. | Artykuł |
48. Yuan K, Qin W, Wang G, Zeng F, Zhao L, Yang X i wsp. Nieprawidłowości mikrostruktury u nastolatków z uzależnieniem od internetu. PLoS One 2011; 6: e20708. | Artykuł | PubMed | CAS |
49. Yuan K, Cheng P, Dong T, Bi Y, Xing L, Yu D i wsp. Nieprawidłowości w grubości kory mózgowej w późnym okresie dojrzewania z uzależnieniem od gier online. PLoS One 2013; 8: e53055. | Artykuł | PubMed |
50. Stone TE, Hazelton M. Przegląd przekleństw i ich wpływu na praktykę pielęgniarską zajmującą się zdrowiem psychicznym. Int J. Pielęgniarstwo zdrowia psychicznego 2008; 17: 208–214. | Artykuł |
51. Elliott R., Dolan RJ., Frith CD. Funkcje dysocjacyjne w środkowej i bocznej korze oczodołowo-czołowej: dowody z badań neuroobrazowania u ludzi. Kora Cereba 2000; 10: 308–317. | Artykuł | PubMed | ISI | CAS |
52. Kringelbach ML. Ludzka kora oczodołowo-czołowa: łączenie nagrody z doświadczeniem hedonicznym. Nat Rev Neurosci 2005; 6: 691–702. | Artykuł | PubMed | ISI | CAS |
53. Lewis PA, Critchley HD, Rotshtein P, Dolan RJ. Neuronowe korelaty przetwarzania wartościowości i pobudzenia w słowach afektywnych. Kora Cereba 2007; 17: 742–748. | Artykuł | PubMed | ISI | CAS |
54. Gallagher HL, Frith CD. Funkcjonalne obrazowanie „teorii umysłu”. Trendy Cogn Sci 2003; 7: 77–83. | Artykuł | PubMed | ISI |
55. Kramer UM, Mohammadi B, Donamayor N, Samii A, Munte TF. Emocjonalne i poznawcze aspekty empatii oraz ich związek z poznaniem społecznym – badanie fMRI. Brain Res 2010; 1311: 110–120. | Artykuł | PubMed |
56. Olson IR, Plotzker A, Ezzyat Y. Enigmatyczny biegun czasowy: przegląd ustaleń dotyczących przetwarzania społecznego i emocjonalnego. Mózg 2007; 130: 1718–1731. | Artykuł | PubMed | ISI |
57. Ross Los Angeles, Olson IR. Poznanie społeczne i przednie płaty skroniowe. Neuroobraz 2010; 49: 3452–3462. | Artykuł | PubMed |
58. Saxe R, Kanwisher N. Ludzie myślący o myślących ludziach. Rola połączenia skroniowo-ciemieniowego w „teorii umysłu”. Neuroobraz 2003; 19: 1835–1842. | Artykuł | PubMed | ISI | CAS |
59. Schnell K, Bluschke S, Konradt B, Walter H. Funkcjonalne relacje empatii i mentalizacji: badanie fMRI na temat neuronalnych podstaw empatii poznawczej. Neuroobraz 2011; 54: 1743–1754. | Artykuł | PubMed |
60. Narumoto J, Okada T, Sadato N, Fukui K, Yonekura Y. Uwaga na emocje moduluje aktywność fMRI w prawej górnej bruździe skroniowej człowieka. Brain Res Cogn Brain Res 2001; 12: 225–231. | Artykuł | PubMed |
61. Zilbovicius M, Meresse I, Chabane N, Brunelle F, Samson Y, Boddaert N. Autyzm, górna bruzda skroniowa i percepcja społeczna. Trendy Neurosci 2006; 29: 359–366. | Artykuł | PubMed | CAS |
62. Goldin PR, McRae K, Ramel W, Gross JJ. Neuronowe podstawy regulacji emocji: ponowna ocena i tłumienie negatywnych emocji. Biol Psychiatria 2008; 63: 577–586. | Artykuł | PubMed |
63. Binder JR, Desai RH. Neurobiologia pamięci semantycznej. Trendy Cogn Sci 2011; 15: 527–536. | Artykuł | PubMed | ISI |
64. Bookheimer S. Funkcjonalny MRI języka: nowe podejście do zrozumienia korowej organizacji przetwarzania semantycznego. Annu Rev Neurosci 2002; 25: 151–188. | Artykuł | PubMed | ISI | CAS |
65. Damasio AR, Grabowski TJ, Bechara A, Damasio H, Ponto LL, Parvizi J i wsp. Aktywność podkorowa i korowa mózgu podczas odczuwania samogenerujących się emocji. Nat Neurosci 2000; 3: 1049–1056. | Artykuł | PubMed | ISI | CAS |
66. Jin M, Yang Z, Dong Z, Han J. Koreluje konsekwentne używanie prezerwatyw wśród mężczyzn uprawiających seks z mężczyznami rekrutowanymi przez Internet w mieście Huzhou: badanie przekrojowe. BMC Zdrowie Publiczne 2013; 13: 1101. | Artykuł | PubMed |
67. Dolcos F, McCarthy G. Systemy mózgowe pośredniczące w zakłóceniach poznawczych poprzez rozproszenie emocjonalne. J. Neurosci 2006; 26: 2072–2079. | Artykuł | PubMed | ISI | CAS |
68. Zakład TD, Davidson ML, Hughes BL, Lindquist MA, Ochsner KN. Ścieżki przedczołowo-podkorowe pośredniczące w skutecznej regulacji emocji. Neurona 2008; 59: 1037–1050. | Artykuł | PubMed | ISI | CAS |
69. Tupak SV, Dresler T, Guhn A, Ehlis AC, Fallgatter AJ, Pauli P. i wsp. Ukryta regulacja emocji w obecności zagrożenia: korelaty neuronowe i autonomiczne. Neuroobraz 2014; 85: 372–379. | Artykuł | PubMed |
70. Eisenberger NI, Lieberman MD. Dlaczego odrzucenie boli: powszechny neuronowy system alarmowy dla bólu fizycznego i społecznego. Trendy Cogn Sci 2004; 8: 294–300. | Artykuł | PubMed | ISI |
71. Eisenbergera NI. Metaanalityczne dowody na rolę przedniej części kory obręczy w bólu społecznym. Soc Cogn Affect Neurosci 2014; 10: 1–2. | Artykuł | PubMed |
72. Eisenberger NI, Lieberman MD, Williams KD. Czy odrzucenie boli? Badanie FMRI dotyczące wykluczenia społecznego. Nauka 2003; 302: 290–292. | Artykuł | PubMed | ISI | CAS |
73. Chester DS, Eisenberger NI, Pond RS Jr., Richman SB, Bushman BJ, Dewall CN. Interaktywny wpływ bólu społecznego i funkcjonowania wykonawczego na agresję: eksperyment fMRI. Soc Cogn Affect Neurosci 2014; 9: 699–704. | Artykuł | PubMed |
74. Eisenbergera NI. Ból rozłączenia społecznego: badanie wspólnych podstaw neuronowych bólu fizycznego i społecznego. Nat Rev Neurosci 2012; 13: 421–434. | Artykuł | PubMed | ISI | CAS |
75. Ochsner KN, Gross JJ. Poznawcza kontrola emocji. Trendy Cogn Sci 2005; 9: 242–249. | Artykuł | PubMed | ISI |
76. Kerns JG, Cohen JD, MacDonald AW 3rd, Cho RY, Stenger VA, Carter CS. Monitorowanie konfliktu przedniego obręczy i regulacja kontroli. Nauka 2004; 303: 1023–1026. | Artykuł | PubMed | ISI | CAS |
77. Botvinick MM, Cohen JD, Carter CS. Monitorowanie konfliktu i przednia kora obręczy: aktualizacja. Trendy Cogn Sci 2004; 8: 539–546. | Artykuł | PubMed | ISI |
78. Phelps EA, LeDoux JE. Wkład ciała migdałowatego w przetwarzanie emocji: od modeli zwierzęcych po zachowania ludzkie. Neurona 2005; 48: 175–187. | Artykuł | PubMed | ISI | CAS |
79. Coccaro EF, McCloskey MS, Fitzgerald DA, Phan KL. Ciało migdałowate i reakcja oczodołowo-czołowa na zagrożenie społeczne u osób z impulsywną agresją. Biol Psychiatria 2007; 62: 168–178. | Artykuł | PubMed |
80. Bechara A, Damasio H, Damasio AR. Emocje, podejmowanie decyzji i kora oczodołowo-czołowa. Kora Cereba 2000; 10: 295–307. | Artykuł | PubMed | ISI | CAS |
81. Schoenbaum G, Setlow B, Saddoris MP, Gallagher M. Kodowanie przewidywanego wyniku i uzyskanej wartości w korze oczodołowo-czołowej podczas próbkowania sygnału zależy od danych wejściowych z ciała podstawno-bocznego ciała migdałowatego. Neuron 2003; 39: 855–867. | Artykuł | PubMed | ISI | CAS |
82. Hwang JY, Choi JS, Gwak AR, Jung D, Choi SW, Lee J i wsp. Wspólne cechy psychologiczne powiązane z agresją między pacjentami uzależnionymi od Internetu a osobami uzależnionymi od alkoholu. Ann Gen Psychiatria 2014; 13: 6. | Artykuł | PubMed |
83. Kuss DJ, Louws J, Wiers RW. Uzależnienie od gier online? Motywy przewidują uzależniające zachowanie w grach RPG dla wielu graczy online. Cyberpsychol Behav Soc Netw 2012; 15: 480–485. | Artykuł | PubMed |

Podziękowania

Dziękujemy panu Wu-Jong Lee i pani Se-Jin Rye ze szpitala St Mary za wsparcie techniczne. Praca ta była wspierana przez grant Koreańskiej Narodowej Fundacji Badawczej ufundowany przez rząd Korei (NRF-2014M3C7A1062893).