Wyniki leczenia u pacjentów z uzależnieniem od Internetu: badanie pilotażowe kliniczne dotyczące wpływu programu terapii poznawczo-behawioralnej (2014)

Uzależnienie od Internetu jest uważane za rosnący problem zdrowotny w wielu częściach świata, przy czym wskaźniki rozpowszechnienia 1-2% w Europie i do 7% w niektórych krajach azjatyckich. Badania kliniczne wykazały, że uzależnieniu od Internetu towarzyszy utrata zainteresowań, zmniejszenie funkcjonowania psychospołecznego, odwrót społeczny i zwiększone cierpienie psychospołeczne. Aby sprostać temu problemowi, który został ostatnio dodany do dodatku do DSM-5, potrzebne są specjalistyczne programy leczenia. Chociaż istnieje wiele badań oceniających charakterystykę kliniczną pacjentów z uzależnieniem od Internetu, wiedza na temat skuteczności programów leczenia jest ograniczona. Chociaż niedawna metaanaliza wskazuje, że programy te wykazują efekty, potrzebnych jest więcej badań klinicznych. Aby dodać wiedzę, przeprowadziliśmy badanie pilotażowe nad efektami znormalizowanego programu terapii poznawczo-behawioralnej dla IA. Zaproszono dorosłych mężczyzn 42 spełniających kryteria uzależnienia od Internetu. Ich stan IA, objawy psychopatologiczne i oczekiwana samoocena były oceniane przed i po leczeniu. Wyniki pokazują, że 70.3% pacjentów regularnie kończył terapię. Po leczeniu objawy IA zmniejszyły się znacząco. Objawy psychopatologiczne uległy zmniejszeniu, podobnie jak związane z tym problemy psychospołeczne. Wyniki tego badania pilotażowego podkreślają wyniki jedynej dotychczas przeprowadzonej metaanalizy.

1. Wstęp

Liczne badania z ostatniej dekady wskazują na uzależniające zachowanie Internetu jako rosnący problem zdrowotny w różnych częściach populacji. Szacunki dotyczące rozpowszechnienia wahają się do 6.7% wśród młodzieży i młodych dorosłych w południowo-wschodniej Azji [1], 0.6% w Stanach Zjednoczonych [2] oraz między 1 i 2.1% w krajach europejskich [3, 4] z młodzieżą wykazującą nawet zwiększone wskaźniki rozpowszechnienia (np. [4]). Opierając się na tych obserwacjach, APA postanowiło włączyć Internet Gaming Disorder - jeden wspólny podtyp uzależnienia od Internetu (IA) - do sekcji III DSM-5 „jako warunek gwarantujący więcej badań klinicznych i doświadczenia, zanim będzie można je rozważyć do włączenia w książce głównej jako zaburzenie formalne ”[5].

Osoby dotknięte IA wykazują objawy podobne do tych, które są znane z zaburzeń uzależnienia związanych z substancjami i innymi związanymi z niesubstancją (np. Zaburzeniami hazardu). Wykazują silną troskę o działania w Internecie, odczuwają nieodpartą potrzebę korzystania z Internetu, wykazują rosnące godziny spędzane online (tolerancja), czują się zirytowani i dysforyczni, gdy ich dostęp online jest ograniczony lub odmówiony (wycofanie), kontynuuj pracę w sieci pomimo negatywnych konsekwencji w różne obszary życia (np. konflikty z członkami rodziny i zmniejszanie osiągnięć w szkole, na uczelni lub w pracy) i nie są w stanie odciąć się od ich zachowania (utrata kontroli). Ponieważ odnotowano dalsze podobieństwa dotyczące wspólnych cech neurobiologicznych (np. [6]; do przeglądu patrz [7]) i podobieństw w podstawowych cechach osobowości (np. [8, 9]), zaproponowano postrzeganie IA jako innego rodzaj zaburzenia uzależnienia związanego z niesubstancją. Ponadto, zwiększone wskaźniki współwystępującej IA u pacjentów cierpiących na inne formy uzależnienia, które zostały zgłoszone, utrwalają to założenie [6, 10].

Badania kliniczne wspierają nasilone objawy psychopatologiczne i obniżony poziom funkcjonowania u pacjentów [11], pogorszenie jakości życia [12], odwrót społeczny i izolację, odpowiednio [13], a także wysoki poziom objawów psychospołecznych i psychopatologicznych [14, 15 ]. Na przykład Morrison i Gore [16] zgłaszali wysoki poziom depresji w próbce uczestników badania 1319. Podobnie Jang i współpracownicy [17] udokumentowali zwiększone obciążenie psychospołeczne, zwłaszcza dotyczące objawów obsesyjno-kompulsyjnych i depresyjnych u młodzieży cierpiącej na IA.

Ponieważ IA jest coraz bardziej uznawana za poważną chorobę psychiczną powodującą niepokój i obniżony poziom funkcjonowania u osób nią dotkniętych, pojawiły się coraz większe wysiłki na rzecz opracowania i udokumentowania różnych strategii leczenia, w tym interwencji psychoterapeutycznych i psychofarmakologicznych dla IA [18]. Chociaż trzeba przyznać, że obecne badania kliniczne są pozbawione jakości metodologicznej lub opierają się na porównywalnie małych próbkach pacjentów (do przeglądu badań dotyczących wyników leczenia w IA patrz King i wsp. [18]), pierwsze ustalenia dotyczące odpowiedzi i remisji po leczenie w IA jest obiecujące.

Jedno badanie, które spełniło kilka standardów jakości badań klinicznych zgodnie z przeglądem analitycznym King et al. [18] zbadał efekty multimodalnego programu poznawczo-behawioralnego u młodzieży z IA [19]. Pacjenci 32 leczeni z powodu IA byli statystycznie porównani do grupy kontrolnej z listą oczekujących nie otrzymującej żadnego leczenia (pacjenci 24). Pierwszorzędowymi punktami końcowymi tego badania była miara samooceny dla IA (Internet Overuse Self-Rating Scale autorstwa Cao i Su [20]), a także pomiary samoopisowe oceniające umiejętności zarządzania czasem i objawy psychospołeczne. Zmiany w tych pomiarach wyników oceniano przed, natychmiast po i na końcu leczenia. Kontynuacja była przeprowadzana sześć miesięcy po zabiegu. Wyniki pokazały, że w obu grupach zauważalny był znaczny spadek objawów IA, a także stabilny przez okres sześciu miesięcy. Jednak tylko grupa leczona wykazywała znaczną poprawę w zakresie umiejętności zarządzania czasem i zmniejszania problemów psychospołecznych dotyczących niższego lęku i problemów społecznych.

Podobnie, badania z zastosowaniem leczenia psychofarmakologicznego wykazały obiecujące wyniki wskazujące, że pacjenci z IA odnoszą korzyści z SSRI i metylofenidatu [21, 22], dopasowując wyniki z dowodów klinicznych w leczeniu pacjentów z zaburzeniami hazardu [23].

Co więcej, niedawno opublikowane badanie metaanalityczne Winklera i współpracowników [24], które obejmowało badania kliniczne 16 z różnymi podejściami terapeutycznymi opartymi na pacjentach 670, wskazuje na wysoką skuteczność leczenia IA: szczegółowe wyniki sugerują, że istniały znaczne różnice w zależności od typu leczenia terapeutycznego za pomocą programów poznawczo-behawioralnych wykazujących większe rozmiary efektu () w odniesieniu do zmniejszonych objawów IA niż inne podejścia psychoterapeutyczne (). Jednak ogólne wyniki wskazują, że każde przeanalizowane podejście do leczenia przyniosło znaczące efekty.

Jednak literatura na temat wyników leczenia w IA jest wciąż słabo rozwinięta i niejednorodna pod wieloma względami, jak twierdzą również autorzy wyżej wspomnianej metaanalizy [24, strona 327]: „Jednak to badanie ilustruje brak metodologiczne badania nad leczeniem dźwięku, dają wgląd w aktualny stan badań nad leczeniem uzależnień od Internetu, łączą badania naukowe ze „Wschodu” i „Zachodu” i stanowią pierwszy krok w opracowaniu opartego na dowodach zalecenia terapeutycznego. ”Podkreśla to potrzebę więcej badań klinicznych opartych na dokładnie zdefiniowanych programach terapeutycznych. W świetle tych okoliczności wprowadzimy krótkoterminowy program leczenia psychoterapeutycznego dla IA i przedstawimy pierwsze dane z badania pilotażowego dotyczące jego przydatności i jego skutków. Chociaż to badanie pilotażowe może opierać się na porównywalnie małej wielkości próby i nie zawiera grupy kontrolnej listy oczekujących, uważamy za pomocne opublikowanie tych wstępnych danych.

1.1. Krótkoterminowe leczenie uzależnienia od gier internetowych i gier komputerowych (STICA)

Od czasu 2008 grupa robocza ambulatoryjnej kliniki uzależnienia behawioralnego w Niemczech udzielała porad pacjentom cierpiącym na różne rodzaje IA. W międzyczasie, o pacjentach 650 - głównie mężczyznach w wieku 16 i 35 - przedstawili się jako osoby poszukujące leczenia. W świetle rosnących kontaktów z pacjentami opracowano standardowy program psychoterapeutyczny dla IA i opracowano podręcznik terapii (STICA) [25], który opiera się na technikach poznawczo-behawioralnych znanych z programów leczenia innych form uzależniających zachowań. STICA jest przeznaczona do leczenia ambulatoryjnego i składa się z sesji grupowych 15 oraz dodatkowych ośmiu sesji terapii indywidualnej.

Podczas gdy poszczególne sesje dotyczą poszczególnych treści, sesje grupowe mają jasną strukturę tematyczną. W pierwszej trzeciej części programu główne tematy dotyczą rozwoju indywidualnych celów terapeutycznych, identyfikacji aplikacji internetowej, która jest związana z objawami IA, oraz prowadzenia całościowego badania diagnostycznego objawów psychopatologicznych, deficytów, zasobów i choroby współistniejące. Stosuje się również techniki motywacyjne, aby zwiększyć chęć pacjentów do ograniczenia dysfunkcjonalnego zachowania. W drugiej trzeciej części wprowadzono elementy psychoedukacyjne i pogłębione analizy zachowania korzystania z Internetu, koncentrując się na jego czynnikach wyzwalających i reakcjach pacjenta na poziomy poznawcze, emocjonalne, psychofizjologiczne i behawioralne w tej sytuacji (schemat SORKC, [18]) , są wykonywane. Jednym z kluczowych celów na tym etapie jest opracowanie spersonalizowanego modelu IA dla każdego pacjenta, opartego na interakcji wykorzystywanej aplikacji internetowej, predysponujących i utrzymujących czynniki pacjenta (np. Cechy osobowości) i środowisku społecznym pacjentów. Na ostatnim etapie terapii określane są sytuacje z podwyższonym pragnieniem uzyskania dostępu do Internetu i opracowywane są strategie zapobiegania nawrotom. Szczegółowy przegląd struktury STICA znajduje się w tabeli 1.
tab1
Tabela 1: Elementy terapeutyczne programu terapeutycznego „Krótkotrwałe leczenie uzależnienia od internetu i gier komputerowych” (STICA).
1.2. Pytania badawcze

W tym badaniu staraliśmy się zebrać pierwsze dane na temat skuteczności STICA. Zamierzaliśmy również scharakteryzować pacjentów, w tym objawy psychospołeczne, choroby współistniejące i cechy osobowości, które mogą odgrywać rolę w leczeniu terapeutycznym w zakresie budowania sojuszu terapeutycznego i różnic w odpowiedzi na leczenie [13]. Ponadto odnotowuje się wpływ napięć psychospołecznych na początku terapii i cech osobowości na wynik leczenia. Na koniec chcemy przedstawić porównanie pacjentów regularnie kończących terapię (osoby kończące) i tych, którzy zrezygnowali z programu (rezygnacje).

2. Materiały i metody
2.1. Plan gromadzenia danych i analiz statystycznych

W tym badaniu zebrano dane od pacjentów 42 kolejno przedstawiających się w Poradni ambulatoryjnej w celu uzależnienia behawioralnego w Niemczech z powodu IA (próbka wygody klinicznej). Tych pacjentów włączono do wstępnej próbki klinicznej osób poszukujących leczenia 218. Z tego, 74 (33.9%) musiał zostać wykluczony z powodu niespełnienia kryteriów IA. 29 (13.3%) więcej przedmiotów musiało zostać wykluczonych z powodu bycia w wieku 17. Dalsze wykluczenia 73 (33.5%) były spowodowane ciężkimi chorobami współistniejącymi, odmową leczenia psychoterapeutycznego lub ciężkością IA wymagającymi leczenia szpitalnego. Pacjenci zostali poproszeni o dostarczenie danych osobowych do przetwarzania naukowego i udzielili pisemnej świadomej zgody. Dochodzenie było zgodne z deklaracją helsińską. Ze względu na brakujące lub niekompletne dane w podstawowych punktach końcowych w T1, podmioty 5 musiały zostać wyłączone z ostatecznych analiz danych.

Kryteriami włączenia była obecność IA według AICA-S (Skala oceny uzależnienia od gier internetowych i komputerowych, AICA-S [26]; zob. Paragraf 2.2) oraz standardowy wywiad kliniczny z IA (AICA-C, Lista kontrolna dla Ocena uzależnienia od gier internetowych i komputerowych, [15]). Co więcej, płci męskiej i wieku powyżej 16 lat były kolejne wymagania.

Kryteria wykluczenia odnosiły się do ciężkich chorób współistniejących (inne zaburzenia uzależnienia, zaburzenia psychotyczne, duża depresja, zaburzenie osobowości typu borderline i antyspołeczne zaburzenie osobowości). Również pacjenci zgłaszający bieżące leczenie z powodu zaburzeń psychicznych i zgłaszający się na leczenie psychoterapeutyczne zostali wykluczeni z analiz danych.

Jako pierwszorzędowe punkty końcowe zdefiniowano remisję IA zgodnie ze standardowym kwestionariuszem samoopisowym (AICA-S). Jako drugorzędne punkty końcowe oceniano zmiany w następujących zmiennych wymiarowych: nasilenie objawów psychospołecznych, czas spędzony w Internecie, negatywne konsekwencje związane z korzystaniem z Internetu i oczekiwanie własnej skuteczności.

Dane oceniano na samym początku terapii (T0) i bezpośrednio po zakończeniu terapii (T1). Analizuje się dane dla obu stanów, zamiaru leczenia (w tym pacjentów rezygnujących z leczenia) i osób uzupełniających. W analizach z intencją leczenia zastosowano ostatnią metodę obserwacji LOCF. LOCF zaleca wykorzystanie ostatnich dostępnych danych u osób, które nie kończą regularnie leczenia. W niniejszym badaniu wykorzystano dane z T0 dla tych osób, które wypadły z programu leczenia przed oceną T1.

Do analiz statystycznych zastosowano testy chi-kwadrat do porównania zmiennych dychotomicznych z cramerem-v jako miarą wielkości efektu. Zmiany pierwotnych i wtórnych punktów końcowych mierzono za pomocą sparowanych testów dla porównania przed i po jednej próbce, jako miarę wielkości efektu dla próbek zależnych. Zgodnie z propozycją Dunlap i in. [27], dostosowany został obliczony, jeśli korelacja między wynikami przed i po zmiennych zależnych była większa niż 0.50. Wszystkie analizy przeprowadzono za pomocą SPSS 21.

2.2. Instrumenty

Do klasyfikacji IA zastosowano dwa środki w T0. W przypadku Skali oceny uzależnienia od gier internetowych i komputerowych (AICA-S, [26]) zastosowano standaryzowany wskaźnik samooceny oceniający IA zgodnie z dostosowanymi kryteriami zaburzeń hazardu i zaburzeń związanych z substancjami (np. Zaabsorbowanie, tolerancja , wycofanie i utrata kontroli). Każde kryterium wskazujące IA jest oceniane w pięciopunktowej skali Likerta (nigdy do bardzo często) lub w formacie dychotomicznym (tak / nie), a ważony wynik sumy można uzyskać z akumulacji elementów diagnostycznych. Stwierdzono, że wartość graniczna punktów 7 (która odpowiada całkowitej liczbie spełnionych kryteriów 4) ma najlepszą dokładność diagnostyczną w wykrywaniu IA (czułość = 80.5%; specyficzność = 82.4%) w badaniu pacjentów wchodzących do naszego ambulatorium klinika. Według wcześniejszych badań, AICA-S można uznać za wykazujące dobre właściwości psychometryczne (Cronbacha), trafność konstruktu i wrażliwość kliniczną [11]. Ponieważ AICA-S był również głównym punktem końcowym, oceniano go również w T1.

Aby dodatkowo zapewnić diagnozę IA, podano również ocenę eksperta klinicznego. W tym celu wykorzystano listę kontrolną dotyczącą uzależnienia od gier internetowych i komputerowych (AICA-C, [15]). AICA-C zawiera sześć podstawowych kryteriów oceny oddziaływania (zaabsorbowanie, utrata kontroli, wycofanie, negatywne konsekwencje, tolerancja i głód), które muszą być ocenione przez przeszkolonego eksperta w sześciostopniowej skali od 0 = kryterium niespełnione do 5 = kryterium w pełni spełnione. Według analiz dokładności diagnostycznej, punkt odcięcia punktów 13 daje najlepsze wartości (czułość = 85.1%; specyficzność = 87.5%). Z powodzeniem sprawdzono jego właściwości psychometryczne (Cronbacha) i jego dokładność kliniczną [15].

W celu oceny konstrukcji ogólnej oczekiwanej skuteczności własnej przez dziesięć elementów użyto Ogólnej Skali Skuteczności (GSE; [28]). GES rozumiany jest jako ilość subiektywnych ocen ilości osobistych zdolności do pokonania problemów i codziennych wyzwań. Liczne badania donoszą, że GSE należy uznać za ważny czynnik odpornościowy, z wysokim GSE przewidującym zmiany w zachowaniu funkcjonalnym i motywującym osoby do aktywnego stawienia czoła wciągającym sytuacjom [29]. GSE podawano w T0 i T1.

Inwentaryzacja pięcioczynnikowa NEO [30] została skonstruowana w celu zmierzenia pięciu domen modelu pięcioczynnikowego. Składa się z elementów 60, na które odpowiedziano w skalach Likerta w 5-point i jest jednym z najczęściej używanych miar samoopisowych w badaniach osobowości. Liczne badania podkreślają jego dobrą jakość psychometryczną i trafność [4]. NEO-FFI został użyty tylko w T0, aby zbadać moc predykcyjną pięciu czynników na wynik terapii i zgodność.

W punktach pomiarowych, T0 i T1, objawy psychopatologiczne oceniano za pomocą listy kontrolnej objawów 90R [31], szeroko stosowanego kwestionariusza klinicznego z dźwiękowymi właściwościami psychometrycznymi [32]. Zaburzenia psychopatologiczne ocenia się za pomocą elementów 90 (0 = brak objawów na 4 = silne objawy) w dziewięciu podskalach. SCL-90R odnosi się do stopnia, w jakim podmiot doświadczył objawów w ciągu ostatniego tygodnia. Globalny wskaźnik dotkliwości (GSI) - globalny wynik sumy w dziewięciu podskalach - reprezentuje ogólny niepokój.

3. Wyniki
3.1. Opis próbki

Statystyki socjodemograficzne osób poszukujących leczenia można znaleźć w tabeli 2.
tab2
Tabela 2: Dane socjodemograficzne osób poszukujących leczenia uwzględnionych w tym badaniu.

Jak wynika z tabeli 2, większość pacjentów nie była w związku partnerskim, a prawie połowa z nich nadal mieszka w domu z rodzicami. Większość osób poszukujących leczenia nie była jeszcze zatrudniona, ale posiadała wykształcenie średnie.

Większość pacjentów wykazywała uzależniające używanie gier komputerowych online (78.4%). 10.8% uzależniał się od różnych aplikacji internetowych, 8.1% korzystał z portali społecznościowych, a 2.7% prowadził nadmierne badania w bazach danych.

Jeśli chodzi o cechy subkliniczne, znaleziono następujące wskaźniki dla NEO-FFI: () dla neurotyczności, () dla ekstrawersji, () dla otwartości, () dla ugodowości i () dla sumienności.

3.2. Zmiany w pierwotnych i wtórnych punktach końcowych

70.3% (26) zakończył terapię regularnie (osoby uzupełniające), pacjenci 29.7% (11) odpadli podczas kursu (przerwanie). Wyniki pokazują, że osoby ukończone miały znaczącą poprawę w podstawowym i większości drugorzędnych punktów końcowych. Wstępne i końcowe wyniki głównych i drugorzędnych punktów końcowych dla osób, które ukończyły szkolenie, można uzyskać z

Tabela 3: Zmiany pierwotnych i wtórnych punktów końcowych u osób kończących.

Jak widać w tabeli 3, znaczny spadek wyniku AICA-S można zaobserwować po zabiegu. Ponadto zaobserwowano znaczne zmniejszenie liczby godzin spędzanych online w ciągu weekendu i zmniejszenie konfliktów z powodu korzystania z Internetu w pięciu z sześciu ocenianych obszarów. Podobnie stwierdzono znaczny spadek GSI, przy czym osoby badane wykazywały znacząco zmniejszone wyniki po leczeniu w siedmiu z dziewięciu podskal SCL-90R.

Zgodnie z oczekiwaniami efekty terapii były do ​​pewnego stopnia mniejsze podczas dodawania przerywników do analiz. Jednak analizy intent-to-treat ujawniają również, że po zabiegu wynik w AICA-S znacznie się zmniejszył (,;). To samo można było zaobserwować dla średniej ilości czasu spędzanego online w jednym dniu weekendu (,;) i ogólnych negatywnych konsekwencji związanych z korzystaniem z Internetu (,;). Również w objawach psychopatologicznych obserwowano istotne zmiany przed i po zmianach, dotyczące GSI (,;) i podskal SCL obsesyjno-kompulsywnych (,;), niepewności społecznej (,;), depresji (,;), lęku (,; ), agresja (,;), lęk fobiczny (,;) i psychotyzm (,;). Ponadto, oczekiwana samoocena wzrosła znacząco po leczeniu (,;).
3.3. Wpływ na odpowiedź na leczenie

Analizy różnic socjodemograficznych między osobami, które ukończyły studia i porzucone, nie wykazały istotnych wyników dotyczących wieku, partnerstwa, statusu rodzinnego, sytuacji życiowej lub statusu zatrudnienia. Jedyną różnicę wykazującą istotność trendu (;; cramer-v = .438) stwierdzono w edukacji, w której osoby kończące naukę wykazywały wykształcenie wyższe (76.9%) niż osoby porzucające (63.7%).

Jeśli chodzi o wpływ cech osobowości na zakończenie terapii, nie stwierdzono znaczących różnic grupowych, z wyjątkiem otwartości czynnika. Okazało się, że znaczenie trendu wskazuje, że osoby kończące (;) wyświetlały wyższe wyniki niż osoby porzucające (;;,). Podobnie nie stwierdzono różnic grupowych dotyczących objawów psychospołecznych w T0 (SCL-90R) lub stopnia oczekiwanej skuteczności własnej (GSE). Ponadto dotkliwość objawów IA nie rozróżniała osób, które ukończyły szkołę i przerwały naukę, ani liczby godzin spędzonych online (ocenianych przez AICA-S).

4. Dyskusja

W tym badaniu pilotażowym zbadaliśmy skutki standaryzowanej krótkoterminowej psychoterapii na próbie pacjentów ambulatoryjnych cierpiących na IA. W tym celu w sumie początkowo pacjenci 42 byli leczeni zgodnie z programem terapii, a ich stan zdrowia psychicznego był oceniany podczas rozpoczynania terapii i natychmiast po jej zakończeniu. Jako pierwszorzędowy punkt końcowy oceniliśmy objawy IA zgodnie z wiarygodnym i prawidłowym wskaźnikiem samoopisowym (AICA-S; [26]). Ponadto czas spędzony online, negatywne konsekwencje wynikające z działań online, oczekiwanie własnej skuteczności i objawy psychospołeczne zostały zdefiniowane jako drugorzędne punkty końcowe.

O 70% osób ubiegających się o leczenie przeszło pełny program terapeutyczny (osoby ukończone), a około jedna trzecia z nich odpadła w trakcie terapii. W związku z tym odsetek osób porzucających leczenie mieści się w zakresie liczby osób rezygnujących z leczenia ambulatoryjnego w ramach opieki zdrowotnej (patrz [33]; 19 – 51%), ale przekracza te zgłaszane przez Winklera i współpracowników (patrz [24]; 18.6%). Dalsze wyniki wskazują, że program leczenia ma obiecujące efekty. Po terapii można było zaobserwować znaczące zmniejszenie objawów IA. Znalezione tutaj rozmiary efektów dotyczyły osób, które ukończyły studia, oraz całkowitej próbki, w tym osób porzucających. Zgodnie z definicją Cohena [34] można to uznać za wskazanie dużych efektów. Co więcej, odpowiada rozmiarom efektów na status IA po psychoterapii (; z przedziałami ufności między .84 i 2.13) opisanymi w metaanalizach Winklera i in. [24]. Podobnie, czas spędzony online w weekendy był znacznie zmniejszony po terapii o porównywalnie dużym rozmiarze efektu (), który jest jednak mniejszy w porównaniu z danymi dostarczonymi przez najnowszą metaanalizę na ten temat (patrz [24];).

Ważne jest wyjaśnienie, że celem tego podejścia terapeutycznego nie jest uniemożliwienie pacjentom korzystania z Internetu jako takiego. Zamiast tego opracowywane są specyficzne cele terapii oparte na wynikach rozległych prób, w których objaśniono przyzwyczajenia pacjenta do korzystania z Internetu i zidentyfikowano problematycznie używane treści internetowe. Terapia ma na celu zmotywowanie pacjenta do rozpoczęcia abstynencji od aktywności internetowej zidentyfikowanej jako powiązana z podstawowymi objawami IA, takich jak utrata kontroli i głód. Zatem nie spodziewano się średniej wartości zero godzin spędzonych online. Rzeczywiście, średni czas online 2.6 godzin dziennie mieści się w zakresie średniej niemieckiej populacji. W reprezentatywnej ankiecie dotyczącej około 2500 niemieckich pacjentów, Müller i in. [35] poinformował, że średni czas spędzony online w dniu weekendu to godziny 2.2 wśród zwykłych użytkowników Internetu.

Co więcej, większość drugorzędnych punktów końcowych zmieniła się znacząco podczas terapii. Po pierwsze, problemy wynikające z uzależniającego korzystania z Internetu zmniejszyły się w kilku obszarach, dotyczących częstości konfliktów rodzinnych, zaprzeczania innym zajęciom rekreacyjnym, częstości problemów zdrowotnych, zmagań z przyjaciółmi i negatywnych skutków dla wydajności szkoły lub pracy. Oczekiwana skuteczność we własnym zakresie wzrosła przy średniej wielkości efektu, a średni wynik w GSE po leczeniu jest porównywalny z tym uzyskanym z ogólnej populacji niemieckiej [28]. Wskazuje to, że optymistyczne oczekiwanie na zdolność jednostki do przezwyciężenia pojawiających się trudności i wyzwań osiąga akceptowalny poziom po zabiegu. Jeśli różnice w oczekiwaniu własnej skuteczności u pacjentów po leczeniu mogą być postrzegane jako predyktor dla średnio- i długotrwałej terapii, efekty powinny być badane w badaniach kontrolnych.

Wreszcie objawy psychospołeczne związane z IA znacznie się zmniejszyły po leczeniu. Tak było w przypadku globalnego wskaźnika dotkliwości oraz siedmiu z dziewięciu podskal SCL-90R. Duże rozmiary efektów uzyskano dla wskaźnika nasilenia globalnego oraz objawów obsesyjno-kompulsyjnych i depresyjnych, a także dla niepewności społecznej.

Co zaskakujące, nie znaleźliśmy żadnych zmiennych odróżniających pacjentów przechodzących kompletną terapię od pacjentów, którzy zrezygnowali z programu, co mogło służyć jako cenne markery sukcesu terapii. Istniał trend statystyczny wskazujący, że pacjenci z wyższym poziomem wykształcenia częściej kończą terapię. Odkryliśmy również - ponownie jako trend - że pacjenci kończący terapię wykazują wyższe wyniki w otwartości cech osobowości. W literaturze osobowości wysoka otwartość jest opisywana jako interesująca się alternatywami dla tradycyjnego myślenia i działania oraz wykazująca ciekawość wobec nowych aspektów i sposobów myślenia [36]. Można z tego wywnioskować, że pacjenci, którzy osiągają wysokie wyniki w tym czynniku, mogą mieć bardziej przychylne nastawienie do psychoterapii, a zatem częściej wpadają w zmiany psychoterapii. Jednak relacje tutaj opisane były tylko nieznacznie istotne. Można to wytłumaczyć niewielką liczebnością próby, zwłaszcza w przypadku pacjentów porzucających leczenie. Oczywiście potrzebne są dalsze badania, aby zidentyfikować predyktory zakończenia terapii u pacjentów z IA.

To badanie ma wiele ograniczeń, które należy rozwiązać. Główną wadą musi być brak grupy kontrolnej, czy to kontrola listy oczekujących (WLC), czy terapia jak zwykle grupa (TAU). Ponieważ istniał tylko pojedynczy stan grupy terapeutycznej, oczywiste są ograniczenia statystyczne (poprzez porównania indywidualne) i ograniczenia interpretacyjne. Nie można ostatecznie określić, czy skutki zmniejszenia objawów IA i napięcia psychopatologicznego wynikają z interwencji psychoterapeutycznej lub pochodzenia ze zmiennych, które nie były kontrolowane. Po drugie, próba wygody osób poszukujących leczenia została zbadana bez procedury randomizacji. Rodzi to pytanie, czy uczestników tego badania należy uznać za selektywne. Co więcej, badana próbka kliniczna została uzupełniona tylko przez pacjentów płci męskiej 42. Jest to dość mała wielkość próby, która nie pozwalała na jakiekolwiek pogłębione analizy statystyczne (np. Wpływ różnych rodzajów IA na wynik terapii). Ponieważ próba składała się tylko z mężczyzn, wyniki nie mogą być uogólnione na pacjentki. Wreszcie projekt badania nie obejmował obserwacji, dlatego nie można wyciągnąć wniosków na temat stabilności efektów terapii, które zaobserwowano bezpośrednio po leczeniu. Aby skorygować te niedociągnięcia, autorzy prowadzą obecnie dalsze badanie kliniczne [17]. Ten projekt, którego celem jest włączenie pacjentów 193 cierpiących na IA, składa się z wieloośrodkowego randomizowanego i kontrolowanego badania z oceną kontrolną 12 miesięcy po zakończeniu terapii.
5. Wniosek

Na podstawie danych przedstawionych w niniejszym badaniu pilotażowym uzasadnione jest przypuszczenie, że leczenie psychoterapeutyczne pacjentów cierpiących na IA jest skuteczne. Po zastosowaniu znormalizowanego leczenia poznawczo-behawioralnego stwierdziliśmy znaczące zmiany w objawach IA, czas spędzony online, negatywne reperkusje po korzystaniu z Internetu i związane z tym objawy psychopatologiczne, co miało największy wpływ na objawy depresyjne i kompulsywne. To badanie pilotażowe, którego celem było zapoczątkowanie większego, randomizowanego i kontrolowanego badania klinicznego, potwierdza wnioski, które Winkler i współpracownicy [24] wyciągnęli z danych z ich metaanaliz: IA wydaje się być zaburzeniem psychicznym które można skutecznie leczyć strategiami psychoterapeutycznymi - przynajmniej w odniesieniu do natychmiastowych efektów terapii.
Konflikt interesów

Autorzy deklarują, że nie ma konfliktu interesów w odniesieniu do publikacji tego artykułu.

Referencje

    K.-W. Fu, WSC Chan, PWC Wong i PSF Yip, „Uzależnienie od Internetu: rozpowszechnienie, trafność dyskryminacyjna i korelacja wśród młodzieży w Hong Kongu”, The British Journal of Psychiatry, tom. 196, nie. 6, str. 486 – 492, 2010. Zobacz na Wydawca · Zobacz na Google Scholar · Zobacz na Scopus
    E. Aboujaoude, LM Koran, N. Gamel, MD Large i RT Serpe, „Potencjalne markery do problematycznego korzystania z Internetu: badanie telefoniczne dorosłych 2,513”, widma CNS, tom. 11, nie. 10, str. 750 – 755, 2006. Zobacz na Scopus
    G. Floros i K. Siomos, „Nadmierne korzystanie z Internetu i cechy osobowości”, Raporty Current Behavioral Neuroscience, tom. 1, str. 19 – 26, 2014.
    G. Murray, D. Rawlings, NB Allen i J. Trinder, „Neo pięcioczynnikowe wyniki inwentaryzacji: właściwości psychometryczne w próbie zbiorowej”, Pomiar i ocena w poradnictwie i rozwoju, obj. 36, nie. 3, str. 140 – 149, 2003. Zobacz na Scopus
    American Psychiatric Association, Diagnostic and Statistical Manuał of Mental Disorders, (DSM-5), American Psychiatric Publishing, 5th edition, 2013.
    CH Ko, JY Yen, CF Yen, CS Chen, CC Weng i CC Chen, „Związek między uzależnieniem od internetu a problemowym używaniem alkoholu u młodzieży: model zachowań problemowych”, Cyberpsychologia i zachowanie, obj. 11, nie. 5, str. 571 – 576, 2008. Zobacz na Wydawca · Zobacz na Google Scholar · Zobacz na Scopus
    CH Ko, GC Liu, JY Yen, CF Yen, CS Chen i WC Lin, „Aktywacje mózgu zarówno w związku z wywoływanym przez cue impulsem do gry, jak i pragnieniem palenia wśród pacjentów współwystępowały z uzależnieniem od gier internetowych i uzależnieniem od nikotyny”, Journal of Psychiatric Research, vol. 47, nie. 4, str. 486 – 493, 2013. Zobacz na Wydawca · Zobacz na Google Scholar · Zobacz na Scopus
    DJ Kuss i MD Griffiths, „Uzależnienie od Internetu i gier: systematyczny przegląd literaturoznawczych badań neuroobrazowych”, Brain Sciences, tom. 2, nie. 3, str. 347 – 374, 2012. Zobacz w Publisher · Zobacz w Google Scholar
    KW Müller, ME Beutel, B. Egloff i K. Wölfling, „Badanie czynników ryzyka zaburzeń gier internetowych: porównanie pacjentów z uzależniającymi grami, patologicznymi hazardzistami i zdrowymi kontrolami dotyczącymi wielkich cech osobowości”, European Addiction Research, vol. . 20, nie. 3, str. 129 – 136, 2014. Zobacz w Publisher · Zobacz w Google Scholar
    KW Müller, A. Koch, U. Dickenhorst, ME Beutel, E. Duven i K. Wölfling, „Zajęcie się kwestią czynników ryzyka uzależnienia od Internetu związanych z zaburzeniami: porównanie cech osobowości u pacjentów z zachowaniami uzależniającymi i współwystępowaniem Internetu uzależnienie ”, BioMed Research International, t. 2013, ID artykułu 546342, strony 7, 2013. Zobacz na Wydawca · Zobacz na Google Scholar · Zobacz na Scopus
    KW Müller, ME Beutel i K. Wölfling, „Wkład w charakterystykę kliniczną uzależnienia od Internetu w próbie osób poszukujących leczenia: trafność oceny, nasilenie psychopatologii i rodzaj współzachorowalności”, Comprehensive Psychiatry, tom. 55, nie. 4, str. 770 – 777, 2014. Zobacz w Publisher · Zobacz w Google Scholar
    G. Ferraro, B. Caci, A. D'Amico i MD Blasi, „Internet addiction disorder: an Italian study”, Cyberpsychology and Behavior, tom. 10, nie. 2, s. 170–175, 2007. Zobacz u wydawcy · Zobacz w Google Scholar · Zobacz w Scopus
    TR Miller, „Psychoterapeutyczna użyteczność pięcioczynnikowego modelu osobowości: doświadczenie klinicysty”, Journal of Personality Assessment, tom. 57, nie. 3, str. 415–433, 1991. Widok w Scopus
    M. Beranuy, U. Oberst, X. Carbonell i A. Chamarro, „Problematyczne korzystanie z Internetu i telefonów komórkowych oraz objawy kliniczne u studentów: rola inteligencji emocjonalnej”, Komputery w zachowaniu człowieka, obj. 25, nie. 5, str. 1182 – 1187, 2009. Zobacz na Wydawca · Zobacz na Google Scholar · Zobacz na Scopus
    K. Wölfling, ME Beutel i KW Müller, „Konstrukcja znormalizowanego wywiadu klinicznego w celu oceny uzależnienia od Internetu: pierwsze ustalenia dotyczące przydatności AICA-C”, Journal of Addiction Research and Therapy, tom. S6, artykuł 003, 2012. Zobacz w Publisher · Zobacz w Google Scholar
    EJ Moody, „Korzystanie z Internetu i jego związek z samotnością”, Cyberpsychologia i zachowanie, tom. 4, nie. 3, str. 393 – 401, 2001. Zobacz na Wydawca · Zobacz na Google Scholar · Zobacz na Scopus
    S. Jäger, KW Müller, C. Ruckes i in., „Efekty zmanipulowanego krótkotrwałego leczenia uzależnienia od Internetu i gier komputerowych (STICA): protokół badania dla randomizowanego badania kontrolowanego”, Próby, obj. 13, artykuł 43, 2012. Zobacz na Wydawca · Zobacz na Google Scholar · Zobacz na Scopus
    FH Kanfer i JS Phillips, Learning Foundations of Behavior Therapy, John Wiley & Sons, Nowy Jork, NY, USA, 1970.
    Y. Du, W. Jiang i A. Vance, „Długotrwały efekt randomizowanej, kontrolowanej terapii poznawczo-behawioralnej w grupie uzależnienia od Internetu u młodzieży w Szanghaju”, Australian and New Zealand Journal of Psychiatry, tom. 44, nie. 2, str. 129 – 134, 2010. Zobacz na Wydawca · Zobacz na Google Scholar · Zobacz na Scopus
    F. Cao i L. Su, „Czynniki związane z nadużywaniem Internetu w gimnazjum”, Chinese Journal of Psychiatry, tom. 39, str. 141 – 144, 2006.
    DH Han, YS Lee, C. Na i in., „Wpływ metylofenidatu na gry wideo w Internecie u dzieci z zaburzeniami uwagi i nadpobudliwości”, Comprehensive Psychiatry, tom. 50, nie. 3, str. 251 – 256, 2009. Zobacz na Wydawca · Zobacz na Google Scholar · Zobacz na Scopus
    B. Dell'Osso, S. Hadley, A. Allen, B. Baker, WF Chaplin i E. Hollander, „Escitalopram w leczeniu impulsywno-kompulsywnych zaburzeń związanych z korzystaniem z Internetu: otwarte badanie, po którym następuje podwójnie ślepa próba faza odstawienia ”, Journal of Clinical Psychiatry, vol. 69, nie. 3, s. 452–456, 2008. Zobacz w Scopus
    JE Grant i MN Potenza, „Leczenie Escitalopramu patologicznego hazardu współwystępującym lękiem: otwarte badanie pilotażowe z przerwaniem podwójnie ślepej próby”, International Clinical Psychopharmacology, tom. 21, nie. 4, str. 203 – 209, 2006. Zobacz na Wydawca · Zobacz na Google Scholar · Zobacz na Scopus
    A. Winkler, B. Dörsing, W. Rief, Y. Shen i JA Glombiewski, „Traktowanie uzależnienia od Internetu: metaanaliza”, Clinical Psychology Review, tom. 33, nie. 2, str. 317 – 329, 2013. Zobacz na Wydawca · Zobacz na Google Scholar · Zobacz na Scopus
    K. Wölfling, C. Jo, I. Bengesser, ME Beutel i KW Müller, Computerspiel-und Internetsucht - Ein kognitiv-behaviorales Behandlungsmanual, Kohlhammer, Stuttgart, Niemcy, 2013.
    K. Wölfling, KW Müller i ME Beutel, „Diagnostische Testverfahren: Skala zum Onlinesuchtverhalten bei Erwachsenen (OSVe-S)”, „Prävention”, „Diagnostik und Therapie von Computerspielabhängigkeit”, D. Mücken, A. Teske, F. Rehbein i B , te Wildt, red., str. 212 – 215, Pabst Science Publishers, Lengerich, Niemcy, 2010.
    WP Dunlap, JM Cortina, JB Vaslow i MJ Burke, „Metaanaliza eksperymentów z dopasowanymi grupami lub projektami powtarzanych pomiarów”, Metody psychologiczne, tom. 1, nie. 2, str. 170 – 177, 1996. Zobacz na Scopus
    R. Schwarzer i M. Jerusalem, „Generalized Self-Efficacy scale”, w: Measures in Health Psychology: A User's Portfolio. Causal and Control Beliefs, J. Weinman, S. Wright i M. Johnston, Eds., Str. 35–37, NFER-NELSON, Windsor, UK, 1995.
    M. Jerusalem i J. Klein-Heßling, „Soziale Kompetenz. Entwicklungstrends und Förderung in der Schule ”, Zeitschrift für Psychologie, tom. 210, nie. 4, str. 164 – 174, 2002. Zobacz w Publisher · Zobacz w Google Scholar
    PT Costa Jr. i RR McCrae, Zrewidowany inwentarz osobowości NEO (NEO-PI-R) i NEO pięcioczynnikowy inwentarz (NEO-FFI) Profesjonalny podręcznik, Zasoby oceny psychologicznej, Odessa, Fla, USA, 1992.
    LR Derogatis, SCL-90: Podręcznik administracji, punktacji i procedur - I for the R, (poprawiona) wersja i inne instrumenty z serii ocen psychopatologicznych, Johns Hopkins University School of Medicine, Chicago, Ill, USA, 1977.
    CJ Brophy, NK Norvell i DJ Kiluk, „Badanie struktury czynnikowej i zbieżnej i dyskryminacyjnej trafności SCL-90R w populacji kliniki ambulatoryjnej”, Journal of Personality Assessment, tom. 52, nie. 2, str. 334 – 340, 1988. Zobacz na Scopus
    JE Wells, M. Browne, S. Aguilar-Gaxiola i wsp., „Wypadnij z ambulatoryjnej opieki psychiatrycznej w ramach inicjatywy Światowego badania zdrowia psychicznego Światowej Organizacji Zdrowia”, The British Journal of Psychiatry, vol. 202, nie. 1, s. 42–49, 2013. Zobacz u wydawcy · Zobacz w Google Scholar · Zobacz w Scopus
    J. Cohen, Statystyczna analiza mocy dla nauk behawioralnych, Lawrence Erlbaum Associates, Hillsdale, NJ, USA, 2nd edition, 1988.
    KW Müller, H. Glaesmer, E. Brähler, K. Wölfling i ME Beutel, „Uzależnienie od Internetu w populacji ogólnej. Wyniki niemieckiego badania populacyjnego, „Behavior and Information Technology, vol. 33, nie. 7, str. 757 – 766, 2014. Zobacz w Publisher · Zobacz w Google Scholar
    RR McCrae i PT Costa Jr., Osobowość w dorosłości: pięcioczynnikowa perspektywa teorii, Guilford Press, Nowy Jork, NY, USA, 2003.