Uzależnienie od gier wideo w hazardzie: Korelacje kliniczne, psychopatologiczne i osobowościowe (2014)

 

Abstrakcyjny

Cel. Przeanalizowaliśmy rozpowszechnienie korzystania z gier wideo (VGU) i uzależnienia (VGA) u pacjentów z zaburzeniami hazardu (GD) i porównaliśmy je z przedmiotami z wykorzystaniem gier innych niż wideo (non-VGU) w odniesieniu do ich zachowania hazardowego, psychopatologii i osobowości cechy. Metoda wykonania. W badaniu wzięła udział próbka pacjentów z 193 GD (121 non-VGU, 43 VGU i 29 VGA) przyjęta kolejno do naszej patologicznej jednostki hazardowej. Ocena. Pomiary obejmowały test zależności od gier wideo (VDT), poprawioną listę kontrolną symptomów-90 oraz poprawioną inwentaryzację temperamentu i charakteru, a także szereg innych indeksów GD. Efekt. W GD obserwowana częstość VG (używanie lub uzależnienie) wynosiła 37.3% (95% CI: 30.7% ÷ 44.3), VGU 22.3% (95% CI: 17.0% ÷ 28.7) i VGA 15% (95% CI: 10.7% ÷ 20.7). Kontrast wielomianu ortogonalnego z regresją logistyczną wykazał dodatnie trendy liniowe poziomu VG i ciężkości GD oraz innych miar ogólnej psychopatologii. Po modelowaniu równań strukturalnych wyższe wyniki całkowite VG były związane z młodszym wiekiem, ogólną psychopatologią i określonymi cechami osobowości, ale nie z ciężkością GD. Płeć i wiek pacjentów były zaangażowane w ścieżki mediacyjne między cechami osobowości a upośledzeniem VG. wnioski. Pacjenci z GD z VG są młodsi i mają bardziej dysfunkcjonalne cechy osobowości i bardziej ogólną psychopatologię. Obecność VG nie wpływała na nasilenie GD.

1. Wstęp

Badania nad zaburzeniami hazardu (GD) są stosunkowo nowe. W rzeczywistości dopiero w 1980 podręcznik diagnostyczny i statystyczny zaburzeń psychicznych w trzecim wydaniu (DSM-III) formalnie rozpoznał to zaburzenie (nazywano je hazardem patologicznym) i włączono go do zaburzeń kontroli impulsów, gdzie indziej nie sklasyfikowano. Ostatnio w DSM-5 [], charakter nozologiczny zaburzenia został zmieniony po przejrzeniu istniejącej literatury i dowodów []; zmieniono jego nazwę na zaburzenie hazardu (GD) i sklasyfikowano w nowej sekcji o nazwie Zaburzenia związane z substancjami i uzależnieniami. Co więcej, kryterium nielegalnych działań zostało usunięte, odcięcie dla diagnozy GD zostało zmodyfikowane z pięciu do czterech kryteriów i określono, że objawy muszą być obecne przez okres 12 miesięcy [].

Podczas przeglądu podręcznika przeanalizowano wszystkie możliwe uzależnienia od nieistotnych substancji, tj. Hazard patologiczny, gry internetowe, powszechniejsze korzystanie z Internetu, zakupy, ćwiczenia i pracę. Wreszcie, tylko GD został sklasyfikowany jako uzależnienie od niesubstancji, ze względu na podobieństwa kliniczne, fenomenologię, chorobę współistniejącą i odpowiedź na leczenie z zaburzeniami używania substancji (SUD), a także ze względu na wspólne czynniki neurobiologiczne [, ].

Jednak komitet roboczy DSM-5 zdecydował się na umieszczenie zakłóceń w grach internetowych (IGD) Sekcja 3, który obejmuje potencjalne problemy wymagające dalszego badania. Decyzja ta opierała się na rosnącej liczbie badań klinicznych i populacyjnych dotyczących tego zaburzenia oraz jego poważnych konsekwencji indywidualnych i interpersonalnych []. Dodatkowo pewne podobieństwa w cechach neurobiologicznych [, ], ostatnio stwierdzono współwystępowanie zaburzeń psychicznych i cechy osobowości (poszukiwanie wrażeń, impulsywność i niska samoocena) między IGD z SUD i GD []. Biorąc pod uwagę, że w literaturze naukowej IGD zastosowano szeroki zakres narzędzi i kryteriów, postanowiono ustanowić zestaw dziewięciu kryteriów diagnostycznych, z których pięć lub więcej musi być obecnych przez okres 12 miesięcy w celu ujednolicenia definicji i diagnoza IGD [, ]. Włączenie tego warunku do DSM-5 niewątpliwie będzie miało znaczący wpływ nie tylko na przyszłe badania [], ale także na temat bardziej klinicznych aspektów, takich jak destygmatyzacja i poprawa diagnostyki i leczenia [].

Chociaż użytkownicy gier w krajach uprzemysłowionych mają tendencję do przekraczania 18 [], niewiele badań dotyczyło IGD w populacjach dorosłych. Większość z dotychczas przeprowadzonych została przeprowadzona w Europie [-]. Wszystko to zbiega się ze sobą, wskazując na związek między używaniem gier RPG online typu MMO a problematycznym lub uzależniającym zachowaniem. Wskaźniki rozpowszechnienia wahają się między 0.2% a 1.3% dla uzależniających, a 3.3% i 4.1% dla problematycznych zachowań [-]. Jednak badanie Achab i in. [] w populacji dorosłych, która dostosowała kryteria diagnostyczne DSM-IV-TR [] dla zaburzeń uzależnienia od substancji do MMORPG, zgłosił odsetek uzależnień tak wysoki jak 27.5%. Rozbieżność wyników może wynikać z różnic w narzędziach oceny stosowanych w badaniach lub w badanej populacji docelowej (jak sugeruje King i in. []); podczas gdy niektóre badania koncentrowały się na konkretnych dorosłych użytkownikach, bardziej podatnych na rozwój uzależnień [], inni skupili się na młodych populacjach [, ]. Jednak kilku autorów zauważyło specyficzne czynniki wspólne dla wszystkich uczestników (np. Wycofanie, utrata kontroli, wysoki poziom tolerancji, problemy społeczne i finansowe, problemy z krewnymi, a także wahania nastroju, lęk, drażliwość, siedzący tryb życia, zmniejszony sen, i porzucenie obowiązków, obowiązków i zajęć rekreacyjnych) [, , , ].

Inne zmienne socjodemograficzne i kliniczne związane z dorosłym IGD to wiek (stan częściej występujący u młodszych dorosłych), wykształcenie wyższe, miejsce zamieszkania na obszarach miejskich i wczesny wiek wystąpienia []. Te same funkcje zostały opisane w GD [, ]. Ponadto oba zaburzenia są związane z psychopatologią, taką jak depresja, lęk i zaburzenia kontroli impulsów [, , ] oraz z dysfunkcyjnymi cechami osobowości, takimi jak wysoka impulsywność i poszukiwanie wrażeń, neurotyzm, introwersja i wrogość [, , ].

Kilka badań, w których porównano GD z ogólnym uzależnieniem od nowej technologii [-] zbiegają się w zgłaszaniu wysokich poziomów psychopatologii i nieprzystosowawczych cech osobowości w obu zaburzeniach. Jednak większość z nich nie rozróżnia IGD od problemu bardziej powszechnego korzystania z sieci lub uzależnienia od Internetu (IA). Tonioni i in. [] zgłosił nie tylko podobieństwa w związku z depresją, lękiem i ogólnym funkcjonowaniem, ale także różnice we wzorcach społecznych. Umiejętności społeczne były niższe w grupie IA, która przedstawiała niższą akceptację społeczną, współpracę i ogólnie wsparcie społeczne. Jeśli chodzi o cechy osobowości, obie grupy miały niskie wyniki w zależności od nagrody i samokontroli oraz wysokie wyniki w transcendencji. Jednak Muller i in. [] zidentyfikowali wyższy neurotyczność, niższą sumienność i ekstrawersję u pacjentów z IGD, ostatnie dwa są statystycznymi predyktorami stanu. Dla Kussa [], pomimo istnienia czynników podatności wspólnych dla dwóch zaburzeń, takich jak zaangażowanie obwodów nagrody mózgowej, impulsywność, deficyty w funkcjach wykonawczych i uwaga, występowały także wyraźne różnice kliniczne, z wyjątkiem zainteresowania i obsesyjnego stosowania obserwowanego w obu.

Chociaż niektóre badania dotyczyły różnic i podobieństw między GD i IGD / VG, niewiele osób analizowało stosowanie i nadużywanie VG w GD. Na podstawie wyników poprzednich badań [], postawiliśmy hipotezę, że będzie więcej podobieństw niż różnice między trzema grupami pacjentów z GD podzielonymi według poziomu wykorzystania gier wideo: użytkownicy gier innych niż wideo (non-VGU), użytkownicy gier wideo (VGU) i uzależnieni od gier wideo ( VGA). Spodziewaliśmy się jednak, że grupa z GD plus VGA będzie wykazywać bardziej nasiloną psychopatologię i dysfunkcyjne cechy osobowości (tj. Wyższy poziom wytrwałości, definiowany jako wytrwałość w zachowaniu pomimo frustracji lub zmęczenia).

Biorąc pod uwagę obecny brak badań w próbkach klinicznych, zwłaszcza w populacjach dorosłych, niniejsze badanie miało trzy główne cele: (1), aby ocenić obecną obecność objawów uzależnienia od gier wideo (VGA) w GD, (2), aby ustalić, czy obecność objawów VGA wiąże się z większym nasileniem symptomatologii GD i ogólnej psychopatologii, oraz (3) do oceny, czy obecność większej liczby objawów VGA jest związana ze specyficznymi cechami temperamentu i charakteru osobowości u pacjentów z GD.

2. metoda

2.1. Uczestnicy

W obecnym badaniu wzięło udział łącznie 193 pacjentów z GD, którzy zgłosili się do leczenia (167 mężczyzn i 26 kobiet), kolejne skierowania na ocenę i leczenie ambulatoryjne w Zakładzie Hazardu Patologicznego na Oddziale Psychiatrycznym Szpitala Uniwersyteckiego Bellvitge, Barcelona, ​​Hiszpania, 2013. Wszyscy pacjenci zostali zdiagnozowani zgodnie z kryteriami DSM-IV za pomocą kwestionariusza diagnostycznego Stinchfielda dla patologicznego hazardu [, ], prowadzone przez doświadczonych psychologów i psychiatrów. Większość pacjentów z GD była hazardzistami na automatach (63.7%; N = 123). Zgodnie z testem zależności gier wideo (VDT), pacjenci z GD zostali przydzieleni post hoc do trzech grup: 121 (62.7%) z całkowitą punktacją VDT 0 do grupy użytkowników innych niż gry wideo (bez VGU), 43 (22.3%) ) z całkowitymi wynikami VDT pomiędzy 1 i 19 do grupy użytkowników gier wideo (VGU) i 29 (15%) z całkowitymi wynikami VDT 20 lub wyższymi do grupy uzależnionych od gier wideo (VGA). Wszyscy byli graczami w grach internetowych.

Jak pokazano w Tabela 1, średni wiek próbki wynosił 42.4 lat (SD = 13.4). Większość badanych była zatrudniona (51.3%), a 33.2% była samotna lub bez partnera. Problemowe spożywanie alkoholu odnotowano w 18.1%, a nadużywanie substancji w 7.3%.

Tabela 1 

Socjodemograficzne i kliniczne cechy próbki GD (N = 193) i porównania między grupami.

2.2. Instrumenty

Podano wyczerpującą baterię oceny, która mierzyła objawy GD i VGA, cechy socjodemograficzne, ogólną psychopatologię i cechy osobowości. Bateria zawierała instrumenty stosowane na arenie międzynarodowej, takie jak South Oaks Gambling Screen (SOGS) [, ] oraz kwestionariusz diagnostyczny Stinchfielda dotyczący patologicznego hazardu zgodnie z kryteriami DSM-IV [, ]. Sprawdzona skala hiszpańskojęzyczna zatytułowana test zależności od gier wideo (Test de Dependencia de Videojuegos—VDT] [], poprawiona lista kontrolna symptomów (SCL-90-R) [], a inwentaryzacja temperamentu i charakteru - zmieniona [] były również używane.

2.2.1. South Oaks Gambling Screen (SOGS) []

SOGS zawiera elementy 20, które dają całkowity wynik w zakresie od 0 do 20, z wyższymi wartościami wskazującymi na ostrzejszą psychopatologię, a wynik pięciu lub więcej wskazuje na prawdopodobny patologiczny hazard (PG - teraz zmieniony na „zaburzenie hazardu” w DSM-5 [, ]). Właściwości psychometryczne hiszpańskiej wersji kwestionariusza okazały się zadowalające. Niezawodność testu powtórnego testu wynosiła r = 0.98, a spójność wewnętrzna 0.94 (Cronbach α). Zbieżna trafność w odniesieniu do kryteriów DSM-III-R dla patologicznego hazardu [] został oszacowany na r = 0.92 []. Ponadto w kilku badaniach zarówno w próbkach klinicznych, jak i w populacji ogólnej stwierdzono, że SOGS przedstawia zadowalające właściwości psychometryczne jako wskaźnik nasilenia problemu hazardowego [-].

2.2.2. Kwestionariusz diagnostyczny Stinchfielda dotyczący patologicznego hazardu zgodnie z kryteriami DSM-IV [, ]

Ten kwestionariusz mierzy dziesięć kryteriów diagnostycznych DSM-IV dla PG z elementami 19 []. Skala ta wykazała zadowalające właściwości psychometryczne. Spójność wewnętrzna, mierzona alfa Cronbacha, dała wartości α = 0.81 dla populacji ogólnej i α = 0.77 dla grupy zajmującej się hazardem. Zbieżną trafność oszacowano z korelacją z SOGS as r = 0.77 dla próbki populacji ogólnej i r = 0.75 dla próby leczenia hazardu. Ta skala została dostosowana do populacji hiszpańskiej przez Jimenez-Murcia, Stinchfield i współpracowników [] i wykazał odpowiednie właściwości psychometryczne. Alfa Cronbacha w obecnej próbie była bardzo dobra (α =

Test zależności od gier wideo (Test de Dependencia de Videojuegos - VDT) [] to wiarygodna i ważna skala autoprezentacji 25, która ocenia uzależnienie od gier wideo i uzależnienie od gier wideo. Test obejmuje cztery czynniki, które składają się na główne cechy zależności: wycofanie, tolerancja, problemy spowodowane nadmiernym użyciem i brak kontroli. Spośród tych czynników, zgodnie z oczekiwaniami, wycofanie (zdefiniowane jako niepokój wynikający z braku możliwości grania w gry wideo i używanie gier jako środka radzenia sobie z niekorzystnymi stanami emocjonalnymi) stanowi największą część wariancji. Całkowity wynik VDT jest wskaźnikiem uzależnienia od gier wideo, z granicznym wynikiem 20. Spójność wewnętrzna całkowitego wyniku VG w próbce była doskonała (alfa = 0.97). Procedury ROC wybrały 20 jako najlepsze odcięcie dla surowego wyniku, z czułością 80.0% i specyficznością 86.7% (pole pod krzywą ROC = 0.80, P =

2.2.3. Zrewidowany inwentarz temperamentu i charakteru (TCI-R) []

To jest kwestionariusz przedmiotu 240 z opcjami odpowiedzi Likert 5-point []. Mierzy siedem wymiarów osobowości: cztery temperamenty (unikanie szkód, poszukiwanie nowości, zależność od nagrody i wytrwałość) oraz trzy postacie (kierowanie się sobą, kooperatywność i transcendencja). Hiszpańska wersja wykazu wykazała zadowalające właściwości psychometryczne, począwszy od 0.77 i 0.84 [, ].

2.2.4. Lista kontroli objawów Zmieniona pozycja 90 (SCL-90-R) []

SCL-90-R mierzy szeroki zakres problemów psychologicznych i objawów psychopatologicznych. Kwestionariusz zawiera elementy 90 i mierzy dziewięć podstawowych wymiarów symptomów: somatyzację, obsesję / kompulsywność, wrażliwość interpersonalną, depresję, lęk, wrogość, lęk fobiczny, paranoję i psychotyczność. Obejmuje on również trzy globalne wskaźniki: globalny wskaźnik dotkliwości (GSI), zaprojektowany do pomiaru ogólnego stresu psychicznego; dodatni wskaźnik stresu objawowego (PSDI), zaprojektowany do oceny intensywności objawów; oraz dodatni całkowity symptom (PST), który odzwierciedla zgłaszane przez siebie objawy. GSI może służyć jako podsumowanie podskal. Ocena poprawionej wersji w języku hiszpańskim wygenerowała wewnętrzną spójność (współczynnik alfa) 0.75 [, ].

Dodatkowe zmienne demograficzne, kliniczne i społeczne / rodzinne związane z hazardem oceniono na podstawie półstrukturyzowanego wywiadu klinicznego opisanego w innym miejscu [].

2.3. Procedura

Zgodnie z protokołem oceny naszego oddziału i modelem leczenia opublikowanym w innym miejscu [] przeprowadziliśmy specyficzny semistrukturalny wywiad i analizę funkcjonalną GD. Wszystkie informacje zostały zebrane podczas pierwszego wywiadu. Pozostałe oceny psychometryczne wymienione powyżej były podawane wszystkim uczestnikom w drugiej sesji. Oba wywiady zostały przeprowadzone w jednym tygodniu przez psychologa i psychiatrę (z których każdy miał więcej niż 15 doświadczenia zawodowego w tej dziedzinie). Pacjenci z GD zostali przypisani do trzech grup VG (non-VGU, VGU i VGA), jak opisano w Sekcja 2.1 powyżej. Komisja Etyki Szpitala Uniwersyteckiego w Bellvitge (Barcelona, ​​Hiszpania) zatwierdziła badanie, a wszyscy uczestnicy uzyskali świadomą zgodę.

2.4. Analiza statystyczna

Analizy przeprowadzono za pomocą SPSS20 dla Windows. Trzy grupy VG porównano za pomocą regresji logistycznej pod kątem wyników dychotomicznych i procedur ANOVA dla danych ilościowych. Dla obu modeli (regresja logistyczna i ANOVA) grupy VG wprowadzono jako zmienne niezależne, a zmienne mierzące miary związane z GD uznano za kryteria. Ortogonalne kontrasty wielomianowe (używane w przypadku czynników niezależnych uporządkowanych według grupowania) przeprowadziły analizę trendów w celu przetestowania wzorców w danych, obecności trendów liniowych i / lub kwadratowych (k - Oceniono kolejność 1 = 2, trendy liniowe i kwadratowe, ze względu na k = 3 poziomy zmiennej grupującej). Cohena d użyto do pomiaru wielkości efektu dla porównania par między grupami (wielkość efektu uznano za niską z |d| <0.50, umiarkowane z |d| > 0.50 i wysoka z |d| > 0.80).

Częściowe korelacje, dostosowane do płci i wieku uczestników, oceniały związek między całkowitym wynikiem VG (uważanym za zmienną wymiarowo-metryczną) a miarami klinicznymi.

Krokowa regresja wielokrotna i binarna regresja logistyczna wybrały najlepsze predyktory wyników VG (dla każdej skali i dla klasyfikacji binarnej opartej na odcięciu = 20), biorąc pod uwagę płeć, wiek, zatrudnienie, stan cywilny uczestników i profil osobowości (wyniki TCI-R).

Hipotezy mediacyjne przetestowano za pomocą modeli równania strukturalnego (SEM) za pomocą STATA13 dla systemu Windows. Oceniono ogólną statystykę dobroci dopasowania χ2 test, średni błąd kwadratowy aproksymacji (RMSEA), indeks porównawczy linii bazowej (indeks porównawczy CFI) i wielkość rezydualna (standaryzowana średnia kwadratowa resztkowa SMSR). Dopasowanie uznano za dobre, jeśli [] nieistotny wynik (P > 0.05) został osiągnięty w χ2 test, jeśli RMSEA był niższy niż .08, jeśli współczynniki CFI były wyższe niż 0.90, i gdyby SRMR był ograniczony do 0.08. Oszacowano również dobroć na poziomie równania i rozmiary efektu R2 współczynniki dla każdego równania i dla modelu globalnego (współczynniki te oszacowały ułamek wariancji wyjaśniony przez wskaźnik / wskaźniki), korelację wielokrotną (mc) i korelację wielokrotną Bentlera-Raykowa (mc2) []. Te dwa ostatnie współczynniki odzwierciedlają powiązanie każdej zmiennej zależnej z predykcją liniową modelu (w modelach nierekursywnych mc2 jest obliczany, aby uniknąć problemu uzyskania niespójnych ujemnych korelacji wielokrotnych).

3. Wyniki

3.1. Zmienne socjodemograficzne i kliniczne oraz rozpowszechnienie VG

Byli uczestnicy 121 niebędący uczestnikami VGU (62.7%, 95% CI: 55.7% –69.2%), użytkownicy gier wideo 43 (VGU) (22.3%, 95% CI: 17.0% –28.7%) oraz uzależnieni od gier wideo 29 ( VGA) (15.0%, 95% CI: 10.7% –20.7%). Tabela 1 zawiera dane opisowe całej próby i oddzielnych grup w oparciu o całkowite surowe wyniki z kwestionariusza gier wideo. Różnice statystyczne ujawniły się w odniesieniu do wieku pacjentów (przy czym pacjenci bez VGU byli starsi) i wieku wystąpienia problemu GD (przy czym pacjenci bez VGU również prezentowali starszy wiek zachorowania).

Nie było wystarczających dowodów, aby stwierdzić, że średnie wyniki całkowite VDT różniły się w zależności od płci uczestników, statusu zatrudnienia, stanu cywilnego, palenia tytoniu i używania substancji.

3.2. Porównanie między grupami VG dla pomiarów GD: Kwestionariusze SOGS i DSM-IV

Górna część Tabela 2 pokazuje porównanie wyników SOGS (dla każdej pozycji i całkowitego wyniku) między grupami VG. Częstość występowania pacjentów, którzy zgłaszali grę na automatach i innych grach, była wyższa w grupie VGA (P = 0.045 i P = 0.022). Stwierdzono pozytywny trend liniowy dla „kart do gry” (im wyższy poziom VG, tym większa częstość występowania pacjentów zgłaszających tę formę hazardu) oraz kwadratowa tendencja do występowania innych form zakładów (przewaga 15.4, 5.3 i 31.8 dla non-VGU, VGU i VGA, odpowiednio). Średni wynik SOGS-total prezentował pozytywny trend liniowy z poziomem VG (oznacza to, że wzrósł z 9.7 dla non-VGU do 10.1 do VGU i 11.2 do VGA, P =

Tabela 2 

Porównanie wyników SOGS i kryteriów DSM-IV.

Zgodnie z wynikami kwestionariusza DSM-IV (dolna część Tabela 2), VGA miała statystycznie większą częstość pacjentów zgłaszających obecność kryterium A2 („musi postawić więcej pieniędzy”, P = 0.002), i dla tego symptomu znaleziono liniowe i kwadratowe trendy. Stwierdzono pozytywny trend liniowy dla kryterium A6 („znowu gra po przegranej” P = 0.050) i dla środków dla kryteriów DSM-total (P =

Wielkość efektu mierzona przez Cohena d wykazali, że dla dychotomicznych elementów SOGS i kryteriów DSM najwyższe różnice występowały między pacjentami bez VGU i VGA (w zakresie umiarkowanym dla istotnych porównań grupowych, z wyjątkiem pozycji „inne formy hazardu” i kryterium „musi grać więcej pieniędzy ”), a najniższy między pacjentami VGU i VGA. Różnice między nie-VGA i VGA osiągnęły umiarkowane rozmiary efektów dla SOGS-total score i DSM-total kryteria, a inne porównanie par osiągnęło niski efekt.

3.3. Porównanie grup VG dla ogólnej psychopatologii i osobowości

Tabela 3 przedstawia wyniki procedur ANOVA porównujących SCL-90-R i średnie wyniki TCI-R między trzema grupami VG. Wszystkie skale SCL-90-R osiągnęły znacząco różne średnie między trzema grupami. Istotne trendy liniowe uzyskane w kontrastach wielomianów wskazywały, że im wyższe wyniki VG, tym wyższy średni wynik SCL-90-R (VGA> VGU> non-VGU). Dodatkowy istotny trend kwadratowy wskazywał, że podczas gdy średnie różnice między nie-VGU i VGU były niskie, różnice między VGU i VGA były wysokie. Cohena d pomiar wielkości efektu dla porównań parami SCL-90-R i TCI-R wykazał, że różnice między nie-VGU i VGU były niskie (z wyjątkiem wyniku trwałości TCI-R). Różnice parami dla pozostałych skal SCL-90-R uzyskano w rozmiarach efektu umiarkowanego do wysokiego. Dla wyników TCI-R uzyskano umiarkowane różnice dla wyniku samokierowania dla porównania par między pacjentami VGA i pozostałymi dwoma poziomami VG.

Tabela 3 

Porównanie wyników klinicznych.

Uzyskano również pozytywny trend liniowy dla związku między grupami VG a średnim wynikiem TCI-R dla trwałości i ujemnym trendem liniowym między grupami VG a średnimi wynikami TCI-R dla samokontroli. Dodatkowa tendencja kwadratowa dla samokierowania TCI-R ponownie wykazała niskie średnie różnice między nie-VGU i VGU oraz wyższe średnie różnice między VGU i VGA.

3.4. Związek między wynikami VG a wynikami klinicznymi

Częściowe korelacje skorygowane o współzmienne płeć i wiek pacjentów wykazały, że wyniki całkowite VG korelowały dodatnio ze wszystkimi wynikami SCL-90-R i ujemnie z wynikiem samokierowania TCI-R (Tabela 4). Wielkości efektów korelacji były w umiarkowanym zakresie.

Tabela 4 

Częściowe korelacje, dostosowane do płci i wieku uczestników, między całkowitym wynikiem VG a wynikami klinicznymi.

3.5. Przewidywalne możliwości cech socjodemograficznych i osobowościowych grup VG

Pierwsza krokowa regresja liniowa zawarta w Tabela 5 zawiera najlepszy model predykcyjny wybrany dla całkowitego wyniku VG, biorąc pod uwagę zmienne socjodemograficzne i profil osobowości mierzony za pomocą kwestionariusza TCI-R jako zmienne niezależne. Jedynym istotnym predyktorem był wynik samooceny TCI-R: im niższy wynik TCI-R samokierowania, tym wyższy był całkowity wynik VG.

Tabela 5 

Modele predykcyjne kwestionariusza do gier wideo uzyskują stopniową regresję.

Drugi model w Tabela 5 odpowiada stopniowej binarnej regresji logistycznej oceniającej najlepsze predyktory (wprowadzając w modelu ten sam zestaw zmiennych niezależnych jak w poprzedniej regresji wielokrotnej) o wyniku wyższym niż 0 w całkowitej skali VG (zmienna zależna została zakodowana 0 dla nie- Pacjenci VGU i 1 dla pacjentów VGU i VGA). Wyniki pokazały, że większe prawdopodobieństwo VG powyżej 0 (VGU i VGA) było związane z młodszym wiekiem i wysokimi wynikami trwałości TCI-R.

Trzeci model w Tabela 5 zawiera najlepszy model do rozróżniania całkowitego wyniku VG powyżej 20 (zmienna zależna została zakodowana 0 dla pacjentów bez VGU i VGU oraz 1 dla pacjentów VGA). Wyniki pokazały, że niskie wyniki samooceny TCI-R zwiększały ryzyko VGA.

3.6. Ścieżki poziomu VG i zachowania GD

Rysunek 1 pokazuje diagram dla SEM, który ocenia ścieżki dla nasilenia wyników VG (mierzone za pomocą całkowitego wyniku VG) i ciężkości GD (całkowity wynik SOGS). Tabela 6 zawiera statystyki dla znormalizowanych współczynników tego modelu. Zmienne uwzględnione w SEM wybrano z wyników uzyskanych w poprzednich modelach regresji krokowej, w których jako najistotniejsze predyktory dla VG wskazano wiek pacjentów oraz wyniki TCI-R i samokierowania (płeć została również uwzględniona jako zmienna niezależna). ze względu na jego silny związek z GD). Linie przerywane oznaczają nieistotne linki. Zmienne wybrane do dostosowania ścieżki były tymi, które miały najwyższe skojarzenia w poprzednich analizach. Wskaźniki mierzące dobroć dopasowania na poziomie modelu były odpowiednie: χ2 = 0.29 (P = 0.589), RMSEA = 0.01, CFI = 1 i SRMR = 0.008. Ogólny R2 dla ścieżki był 0.16.

Rysunek 1 

Model równania strukturalnego (SEM) wyceniający ścieżki dla gier wideo (VG) i poziomów zaburzeń hazardowych (GD). Linie przerywane oznaczają nieistotne skojarzenia.
Tabela 6 

Model równania strukturalnego.

Poziom VG (mierzony całkowitym wynikiem VG) był wysoki dla pacjentów z niską samooceną TCI-R i wysokimi wynikami TCI-R uporczywości. Ponadto utrzymywanie się cechy TCI-R pośredniczyło w związku między wiekiem a całkowitym wynikiem VG: młodsi pacjenci mieli wyższe wyniki trwałości TCI-R i stwierdzono pozytywny związek między tą cechą osobowości a wynikiem VG. Samokierność TCI-R pośredniczyła również w związku między seksem a całkowitym wynikiem VG. Mężczyźni uzyskali wyższe wyniki w tej cechy osobowości, która była negatywnie związana z poziomem VG.

Nasilenie GD (mierzone całkowitym wynikiem SOGS) nie było związane z całkowitym wynikiem VG, ale było związane z młodszym wiekiem, niskimi punktami samooceny TCI-R i wysokimi wynikami trwałości TCI-R. Ponownie, podobnie jak w przypadku VG, samokierowanie TCI-R pośredniczyło w szlaku między płcią a poziomem GD, a utrzymywanie TCI-R pośredniczyło w szlaku między wiekiem a poziomem GD.

4. Dyskusja

W bieżącym badaniu oceniono występowanie objawów VG w próbce klinicznej pacjentów z GD i zbadano różnice między grupami VG (VGU w porównaniu z VGA). Ponadto oceniliśmy związki między nasileniem objawów VG a symptomatologią GD, ogólną psychopatologią i cechami osobowości oraz zmiennymi klinicznymi, a następnie porównaliśmy je z pacjentami bez użycia VG (non-VGU).

Głównym odkryciem badania było to, że częstość występowania VGA w kolejnej próbce klinicznej osób z GD poszukujących leczenia wynosiła 15%. Jest to zgodne z literaturą, która opisuje związek między występowaniem problemów z hazardem a częstszym korzystaniem z gier wideo i ich udziałem []. Co więcej, nasze wyniki pokazują, że częstość używania problemu VG lub uzależnienia wśród pacjentów z GD jest wyższa niż w innych podobnych badaniach, które wahały się od 0.6% do 10%, mimo że nasza próbka była starsza [, ]. Jednak wskaźniki uzyskane w naszym badaniu są zgodne z tymi opisanymi w populacji dorosłych [].

Obecność stosowania VG (VGU i VGA) była związana ze specyficznymi zmiennymi klinicznymi, takimi jak młodszy wiek, ale nie z objawami GD mierzonymi za pomocą kryteriów SOCS lub DSM-IV. Poprzednie doniesienia literaturowe sugerują, że wiek i płeć są silnymi predyktorami problematycznego lub uzależniającego używania gier wideo [, , ], ale nie o powadze głównego GD [, ].

Drugim głównym odkryciem było to, że zarówno pacjenci VGU, jak i VGA mieli wyższą ogólną psychopatologię. Jest to zgodne z istniejącą literaturą [, ], który podaje związek między większą liczbą objawów VG a depresją, lękiem i fobią społeczną. Te zaburzenia emocjonalne i problemy społeczne mogą być nie tylko konsekwencjami uzależnienia od gier wideo [], ale mogą również być czynnikami, które przyczyniają się do utrzymywania się zaburzenia. Rzeczywiście, Kuss [] opisuje, w jaki sposób preferencje dotyczące relacji społecznych online, potrzeba eskapizmu i stosowanie nieprzystosowawczych strategii radzenia sobie z codziennymi stresorami stają się zachowaniem zmiennych. Podobnie King i Delfabbro [] uważają, że problematyczne korzystanie z gier wideo wiąże się z próbami osiągnięcia poczucia własnej wartości lub uzyskania akceptacji społecznej.

Trzecim głównym odkryciem było to, że pacjenci, którzy nadmiernie używali VG (zarówno VGU, jak i VGA), prezentowali bardziej dysfunkcyjne cechy osobowości, mianowicie niższą samokontrolę i wyższą trwałość. Inne badania wykazały również, że specyficzne cechy osobowości, takie jak drażliwość / agresja, impulsywność, neurotyczność, samotność i introwersja, są związane z VGA [, ].

Niniejsze badanie ma kilka ograniczeń metodologicznych, które należy wziąć pod uwagę. Po pierwsze, uczestnicy próby są reprezentatywni tylko dla pacjentów z GD, którzy szukają leczenia, a zatem uzyskane wyniki mogą nie mieć zastosowania do wszystkich osób z GD. Ponieważ tylko 7% do 12% osób z GD szuka pomocy na swoje zaburzenia, próbka GD dla społeczności może przynieść różne wyniki. Po drugie, zastosowanie znormalizowanego kwestionariusza samoistnego jako procedury oceny nie pozwoliło na dogłębną ocenę konkretnych chorób współistniejących osi I i osi II.

5. Wnioski

Badanie to uzupełnia ograniczoną literaturę na temat VGA w próbkach klinicznych GD i rozwija model szlaku, aby opisać powiązania między objawami VG, cechami klinicznymi i socjodemograficznymi, cechami osobowości i ogólną psychopatologią. Opierając się na odkryciach modelu, dochodzimy do wniosku, że zarówno VGU, jak i VGA są napędzane przez wysoki poziom trwałości i niski poziom samokontroli, a pacjenci mają tendencję do bycia mężczyznami i młodszym wieku. Zalecane są strategie interwencyjne, które koncentrują się na szkoleniu tych cech osobowości i systematycznym badaniu potencjalnych VGU / VGA.

Podziękowanie

Częściowe wsparcie finansowe otrzymano od Ministerio de Economía y Competitividad (PSI2011-28349) i AGAUR (2009SGR1554). CIBER Fisiopatología de la Obesidad y Nutrición (CIBERobn) i CIBER Salud Mental (CIBERsam) są inicjatywami ISCIII.

Konflikt interesów

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

Referencje

1. APA. Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders. Edycja 3rd. Waszyngton, DC, USA: Amerykańskie Stowarzyszenie Psychiatryczne; 1980.
2. Petry NM, O'Brien CP. Zaburzenia gier internetowych i DSM-5. Nałóg. 2013;108(7):1186–1187. [PubMed]
3. Petry NM, Blanco C, Stinchfield R, Volberg R. Empiryczna ocena proponowanych zmian w diagnostyce hazardu w DSM-5. Nałóg. 2013;108(3):575–581. [Artykuł bezpłatny PMC] [PubMed]
4. Leeman RF, Potenza MN. Podobieństwa i różnice między patologicznym hazardem a zaburzeniami związanymi z używaniem substancji: skupienie się na impulsywności i przymusie. Psychopharmacology. 2012;219(2):469–490. [Artykuł bezpłatny PMC] [PubMed]
5. Potenza MN. Jak centralna jest dopamina w patologicznych zaburzeniach hazardu lub hazardu? Frontiers in Behavioral Neuroscience. 2013; 23 (7): p. 206. [Artykuł bezpłatny PMC] [PubMed]
6. Petry NM, Rehbein F, Gentile DA, et al. Międzynarodowy konsensus dotyczący oceny zaburzeń w grach internetowych przy użyciu nowego podejścia DSM-5. Nałóg. 2014 [PubMed]
7. Bavelier D, Green CS, Han DH, Renshaw PF, Merzenich MM, Gentile DA. Mózgi w grach wideo. Nature Reviews Neuroscience. 2011;12(12):X763–X768. [Artykuł bezpłatny PMC] [PubMed]
8. Han DH, Bolo N, Daniels MA, Arenella L, Lyoo IK, Renshaw PF. Aktywność mózgu i chęć grania w gry wideo. Kompleksowa psychiatria. 2011;52(1):88–95. [Artykuł bezpłatny PMC] [PubMed]
9. Ko CH, Yen JY, Chen SH, Wang PW, Chenb CS, Yen CF. Ocena kryteriów diagnostycznych zaburzeń gier internetowych w DSM-5 wśród młodych dorosłych na Tajwanie. Journal of Psychiatric Research. 2014; 53: 103 – 110. [PubMed]
10. Cho H, Kwon M, Choi JH i in. Opracowanie skali uzależnienia od Internetu w oparciu o kryteria zaburzeń gier internetowych sugerowane w DSM-5. Wciągające zachowania. 2014;39(9):1361–1366. [PubMed]
11. Kuss DJ. Uzależnienie od gier internetowych: aktualne perspektywy. Psychologia Badania i zarządzanie zachowaniami. 2013; 6: 125 – 137. [Artykuł bezpłatny PMC] [PubMed]
12. Anand V. Badanie zarządzania czasem: korelacja między wykorzystaniem gier wideo a wskaźnikami wydajności akademickiej. Cyberpsychologia i zachowanie. 2007;10(4):552–559. [PubMed]
13. Achab S, Nicolier M, Mauny F, et al. Masowe multiplayerowe gry fabularne online: porównywanie cech uzależnionych i nieuzależnionych graczy online w dorosłej populacji Francji. BMC Psychiatry. 2011; 11, artykuł 144 [Artykuł bezpłatny PMC] [PubMed]
14. Festl R, Scharkow M, Quandt T. Problematyczne korzystanie z gier komputerowych wśród młodzieży, młodszych i starszych osób dorosłych. Nałóg. 2013;108(3):592–599. [PubMed]
15. Haagsma MC, Pieterse ME, Peters O. Rozpowszechnienie problematycznych graczy wideo w Holandii. Cyberpsychologia, zachowania i sieci społecznościowe. 2012;15(3):162–168. [PubMed]
16. Mentzoni RA, Brunborg GS, Molde H i in. Problematyczne korzystanie z gier wideo: szacowana częstość występowania i skojarzenia ze zdrowiem psychicznym i fizycznym. Cyberpsychologia, zachowania i sieci społecznościowe. 2011;14(10):591–596. [PubMed]
17. APA. Podręcznik diagnostyczny i statystyczny zaburzeń psychicznych: weryfikacja tekstu. 4th edycja. Waszyngton, DC, USA: Amerykańskie Stowarzyszenie Psychiatryczne; 2000.
18. King DL, Haagsma MC, Delfabbro PH, Gradisar M, Griffiths MD. W kierunku konsensusowej definicji patologicznych gier wideo: systematyczny przegląd narzędzi oceny psychometrycznej. Przegląd psychologii klinicznej. 2013;33(3):331–342. [PubMed]
19. Griffiths MD. Nieuzależniające używanie narkotyków psychoaktywnych: implikacje dla uzależnienia behawioralnego. Nauki behawioralne i mózgowe. 2011;34(6):315–316. [PubMed]
20. Griffiths MD, Meredith A. Uzależnienie od gier wideo i jej leczenie. Journal of Contemporary Psychotherapy. 2009;39(4):247–253.
21. Grant JE, Chamberlain SR. Zaburzenia hazardu i jego związek z zaburzeniami używania substancji: implikacje dla rewizji i leczenia nozologicznego. The American Journal on Addictions. 2013 [PubMed]
22. Johansson A, Grant JE, Kim SW, Odlaug BL, Götestam KG. Czynniki ryzyka dla problematycznego hazardu: krytyczny przegląd literatury. Journal of Gambling Studies. 2009;25(1):67–92. [PubMed]
23. Kessler RC, Hwang I, Labrie R i in. DSM-IV patologiczny hazard w replikacji National Comorbidity Survey. Psychological Medicine. 2008;38(9):1351–1360. [Artykuł bezpłatny PMC] [PubMed]
24. Álvarez-Moya EM, Jiménez-Murcia S, Granero R i in. Porównanie czynników ryzyka osobowości w bulimii i patologicznej grze hazardowej. Kompleksowa psychiatria. 2007;48(5):452–457. [PubMed]
25. Janiri L, Martinotti G, Dario T, Schifano F, Bria P. Profil osobowości hazardzisty i charakterystyka (TCI). Używanie i nadużywanie substancji. 2007;42(6):975–984. [PubMed]
26. Barry DT, Stefanovics EA, Desai RA, Potenza MN. Różnice w powiązaniach między nasileniem problemu hazardowego a zaburzeniami psychicznymi wśród dorosłych czarno-białych: wyniki z krajowego badania epidemiologicznego dotyczącego alkoholu i związanych z nim chorób. American Journal on Addictions. 2011;20(1):69–77. [Artykuł bezpłatny PMC] [PubMed]
27. Dowling NA, Brown M. Podobieństwa w czynnikach psychologicznych związanych z hazardem i uzależnieniem od Internetu. Cyberpsychologia, zachowania i sieci społecznościowe. 2010;13(4):437–441. [PubMed]
28. Tonioni F, Mazza M, Autullo G, et al. Czy uzależnienie od Internetu jest stanem psychopatologicznym odmiennym od patologicznego hazardu? Wciągające zachowania. 2014;39(6):1052–1056. [PubMed]
29. Muller KW, Beutel ME, Egloff B, Wölfling K. Badanie czynników ryzyka zaburzeń w grach internetowych: porównanie pacjentów z uzależniającymi grami, patologicznymi hazardzistami i zdrowymi kontrolami dotyczącymi wielkich pięciu cech osobowości. Europejskie badania nad uzależnieniami. 2014;20(3):129–136. [PubMed]
30. Stinchfield R. Niezawodność, trafność i dokładność klasyfikacji miary kryteriów diagnostycznych DSM-IV dla patologicznego hazardu. The American Journal of Psychiatry. 2003;160(1):180–182. [PubMed]
31. Jimenez-Murcia S, Stinchfield R, Alvarez-Moya E, et al. Rzetelność, trafność i dokładność klasyfikacji hiszpańskiego tłumaczenia miary kryteriów diagnostycznych DSM-IV dla patologicznego hazardu. Journal of Gambling Studies. 2009;25(1):93–104. [PubMed]
32. Brown BW, Russell K. Metody korygowania dla wielokrotnego testowania: charakterystyki operacyjne. Statystyki w medycynie. 1997;16(22):2511–2528. [PubMed]
33. Lesieur HR, Blume SB. Ekran hazardu dla południowych dębów (SOGS): nowy instrument do identyfikacji patologicznych hazardzistów. The American Journal of Psychiatry. 1987;144(9):1184–1188. [PubMed]
34. Chóliz M, Marco C. Patrón de uso y dependencia de videojuegos en infancia y adolescencia. Anales de Psicología. 2011;27(2):418–426.
35. Derogatis LR. SCL-90-R: Cuestionario de 90 Síntomas: Ręczny. Madryt, Hiszpania: Redakcja TEA; 2002.
36. Cloninger CR. Inwentarz temperamentu i charakteru - zmieniony. St. Louis, Mo, USA: Centrum Psychobiologii Osobowości, Washington University; 1999.
37. APA. Podręcznik diagnostyczny i statystyczny zaburzeń psychicznych (DSM-5) 5th edycja. Waszyngton, Wash, USA: Amerykańskie Stowarzyszenie Psychiatryczne; 2013.
38. APA. Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders. Edycja 3rd. Waszyngton, DC, USA: Amerykańskie Stowarzyszenie Psychiatryczne; 1987.
39. Echeburúa E, Baéz C, Fernández-Montalvo J, Páez D. Cuestionario de Juego Patológico de South Oaks (SOGS): validación española. [South Oaks Gambling Screen (SOGS): walidacja hiszpańska] Analiza i Modificación de Conducta. 1994;20(74):769–791.
40. Stinchfield R. Niezawodność, trafność i dokładność klasyfikacji South Oaks Gambling Screen (SOGS) Wciągające zachowania. 2002;27(1):1–19. [PubMed]
41. Alessi SM, Petry NM. Patologiczna dotkliwość hazardu wiąże się z impulsywnością w procedurze dyskontowania opóźnienia. Procesy behawioralne. 2003;64(3):345–354. [PubMed]
42. Strong DR, Daughters SB, Lejuez CW, Breen RB. Wykorzystanie modelu Rascha do opracowania skorygowanej skali postaw i przekonań dotyczących hazardu (GABS) do użytku przez hazardzistów studentów płci męskiej. Stosowanie i niewłaściwe użycie substancji. 2004;39(6):1013–1024. [PubMed]
43. APA. Podręcznik diagnostyczny i statystyczny zaburzeń psychicznych (DSM-IV) 4th edycja. Waszyngton, DC, USA: Amerykańskie Stowarzyszenie Psychiatryczne; 1994.
44. Cloninger CR, Svrakic DM, Przybeck TR. Psychobiologiczny model temperamentu i charakteru. Archives of General Psychiatry. 1993;50(12):975–990. [PubMed]
45. Gutiérrez F, Torrens N, Boget T, i in. Właściwości psychometryczne kwestionariusza Temperament and Character Inventory (TCI) w hiszpańskiej populacji psychiatrycznej. Acta Psychiatrica Scandinavica. 2001;103(2):143–147. [PubMed]
46. Gutiérrez-Zotes JA, Bayón C, Montserrat C, et al. Zmieniono inwentarz temperamentu i charakteru (TCI-R). Standaryzacja i dane normatywne w próbie ogólnej populacji. Actas Espanolas de Psiquiatria. 2004;32(1):8–15. [PubMed]
47. Martínez-Azumendi O, Fernández-Gómez C, Beitia-Fernández M. Czynnikowa wariancja SCL-90-R w hiszpańskiej próbie psychiatrycznej pacjentów ambulatoryjnych. Actas Espanolas de Psiquiatria. 2001;29(2):95–102. [PubMed]
48. Jiménez-Murcia S, Álvarez-Moya EM, Granero R i in. Leczenie grup poznawczo-behawioralnych dla hazardu patologicznego: analiza skuteczności i prognozy wyników terapii. Badania psychoterapeutyczne. 2007;17(5):544–552.
49. Kline RB. Zasady i praktyka modelowania równań strukturalnych. Edycja 3rd. Nowy Jork, NY, USA: Guilford Press; 2010.
50. Bentler PM, Raykov T. O miarach wyjaśnionej wariancji w nierekurencyjnych modelach równania strukturalnego. Journal of Applied Psychology. 2000;85(1):125–131. [PubMed]
51. Dunn K, Delfabbro P, Harvey P. Wstępne, jakościowe badanie wpływów związanych z rezygnacją z terapii poznawczo-behawioralnej w przypadku hazardu problemowego: perspektywa australijska. Journal of Gambling Studies. 2012;28(2):253–272. [PubMed]
52. Walther B, Morgenstern M, Hanewinkel R. Współwystępowanie zachowań uzależniających: czynniki osobowości związane z używaniem substancji, hazardem i grami komputerowymi. Europejskie badania nad uzależnieniami. 2012;18(4):167–174. [PubMed]
53. Kuss DJ, Griffiths MD, Karila L, Billieux J. Uzależnienie od Internetu: systematyczny przegląd badań epidemiologicznych w ostatniej dekadzie. Aktualny projekt farmaceutyczny. 2014;20(25):4026–4052. [PubMed]
54. King DL, Delfabbro PH. Leczenie zaburzeń gier internetowych: przegląd definicji diagnozy i wyników leczenia. Journal of Clinical Psychology. 2014 [PubMed]
55. Mehroof M, Griffiths MD. Uzależnienie od gier online: rola poszukiwania doznań, samokontroli, neurotyczności, agresji, lęku przed stanem i lęku-cechy. Cyberpsychologia, zachowania i sieci społecznościowe. 2010;13(3):313–316. [PubMed]