Potencjały związane z wydarzeniami w dziwacznym zadaniu z dwoma wyborem upośledzonej kontroli hamowania behawioralnego wśród mężczyzn z tendencjami do uzależnienia cyberseksu (2020)

Wang, J. i Dai, B. (2020).
Dziennik uzależnień behawioralnych J Behav Addict,

Abstrakcyjny

Tło i cele

Wiadomo, że upośledzona behawioralna kontrola hamująca (BIC) odgrywa kluczową rolę w zachowaniach uzależniających. Jednak badania nie przyniosły jednoznacznych wyników, czy dotyczy to również uzależnienia cyberseksu. Niniejsze badanie miało na celu zbadanie przebiegu czasowego BIC u mężczyzn z tendencjami do uzależnienia cyberseksualnego (TCA) przy użyciu potencjałów związanych ze zdarzeniami (ERP) oraz dostarczenie neurofizjologicznych dowodów na ich niedobór BIC.

Metody

Trzydzieści sześć osób z TCA i 36 zdrowymi kontrolami (HC) otrzymało zadanie Two-Choice Oddball, które wymagało od nich odmiennej reakcji na częste standardowe bodźce (obrazy ludzi) i rzadkie bodźce dewiacyjne (obrazy pornograficzne) w ciągu 1,000 ms. Podczas wykonywania zadania przez uczestników wykonywano rejestrację elektroencefalografii (EEG).

Efekt

Pomimo podobieństwa bodźców standardowych między grupami pod względem czasu reakcji (RT), RT grupy TCA na bodźce dewiacyjne były znacznie wolniejsze niż grupy HC. Różnicom behawioralnym towarzyszyły różnice między grupami w uśrednionych amplitudach składowych N2 (200–300 ms) i P3 (300–500 ms) w przebiegu odchylenia standardowego. Dokładniej, w porównaniu z grupą HC, grupa TCA wykazała mniejsze różnice amplitudy N2 i P3 dla bodźców dewiacyjnych niż standardowe.

dyskusja i wnioski

Osoby z TCA były bardziej impulsywne niż uczestnicy HC i mieli wspólne neuropsychologiczne i ERP cechy zaburzeń związanych z używaniem substancji lub uzależnień behawioralnych, co potwierdza pogląd, że uzależnienie cyberseksualne można konceptualizować jako uzależnienie behawioralne.

Wprowadzenie

Uzależnienie od Cyberseksu

Uzależnienie od Internetu zyskało coraz większe zainteresowanie na całym świecie w ciągu ostatnich dwóch dekad (Sussman, Harper, Stahl i Weigle, 2018). Wielu badaczy uważa, że ​​należy dokonać rozróżnienia między ogólnym uzależnieniem od Internetu a konkretnym uzależnieniem od Internetu (np. Brand, Young, Laier, Wölfling i Potenza, 2016; Davis, 2001). W szczególności uzależnienie od cyberseksu jest często uważane za specyficzną formę uzależnienia od Internetu (np. Brand, Young i Laier, 2014; de Alarcón, de la Iglesia, Casado & Montejo, 2019). Wraz z rozwojem Internetu znacznie wzrosła dostępność materiałów pornograficznych. Z badania wynika, że ​​spośród wszystkich rodzajów aktywności online oglądanie pornografii jest najbardziej prawdopodobne, że uzależnia (Meerkerk, Eijnden i Garretsen, 2006).

Odbyła się długa debata na temat tego, czy uzależnienie cyberseksualne należy zdefiniować jako uzależnienie behawioralne (np. de Alarcón i in., 2019). Istnieje jednak coraz więcej dowodów dotyczących podobieństwa między uzależnieniem cyberseksu a zaburzeniem używania substancji lub innymi uzależnieniami behawioralnymi (Kowalewska i in., 2018; Stark, Klucken, Potenza, Brand i Strahler, 2018). Wcześniejsze badania ujawniły związek między uzależnieniem cyberseksu a reaktywnością sygnałów i pragnieniem (Laier, Pawlikowski, Pekal, Schulte i Brand, 2013; Brand i in., 2011); takie mechanizmy skutkują także rozwojem i utrzymaniem się zaburzenia używania substancji (Drummond, 2001; Tiffany i Wray, 2012). Koncepcje głodu i reaktywności sygnałów wywodzą się z badań zaburzeń związanych z używaniem substancji i są stosowane w badaniach dotyczących konkretnego uzależnienia od Internetu (np. Potenza, 2008). Na przykład w niektórych badaniach zbadano korelacje neuronalne między głodem a reaktywnością sygnałów u osób z określonym uzależnieniem od Internetu i odkryto, że prążkowie brzuszne jest zaangażowane w doświadczenia związane z głodem w obliczu sygnałów związanych z nałogiem (Kober i in., 2016; Miedl, Büchel i Peters, 2014). Badania na osobach, które mają zachowania hiperseksualne lub cierpią na uzależnienie cyberseksualne, również zapewniają spójne wyniki (Brand, Snagowski, Laier i Maderwald, 2016; Klucken, Wehrum-Osinsky, Schweckendiek, Kruse i Stark, 2016; Voon i in., 2014). Co więcej, Laier and Brand (2014) opracował oparty na teorii model uzależnienia cyberseksu. Model zakłada podobieństwo między uzależnieniem cyberseksu a zaburzeniem używania substancji poprzez podkreślenie roli pozytywnego i negatywnego wzmocnienia. Ludzie mogą wykorzystać cyberseks, aby osiągnąć satysfakcję i zmniejszyć niekorzystne stany emocjonalne (Laier & Brand, 2014). Takie mechanizmy wzmocnień zostały szeroko rozpoznane w innych zaburzeniach związanych z używaniem substancji i formach uzależnień, gdzie negatywne (związane z wycofaniem i tolerancją) i pozytywne (pragnienie i lubienie) wzmocnienia stanowią istotne procesy motywacyjneRobinson i Berridge, 2008).

Impulsywność

Zgodnie z teoriami uzależnień, osłabiona kontrola nad określonym zachowaniem w uzależnieniu behawioralnym i zaburzeniu zażywania substancji może wiązać się z zaburzeniem między systemem impulsywnym a refleksyjnymBrand i in., 2019; Dong i Potenza, 2014; Wiers i in., 2007; Zilverstand i Goldstein, 2020). Na przykład sugeruje się, że w modelu interakcji osoba-afekt-poznanie-wykonanie (I-PACE) (Brand i wsp., 2019), rozregulowanie między układami nerwowymi w przypadku wczesnych zachowań uzależniających jest szczególnie związane z nadpobudliwym układem impulsywnym. Co więcej, z taką nadpobudliwością wiążą się poznawcze i afektywne mechanizmy uprzedzeń, głód i reaktywność bodźców, a także uczulenie motywacyjne, które są wzajemnie wzmacniane podczas procesu uzależnienia (Brand i wsp., 2019). W przypadku późnych zachowań nałogowych możliwe jest, że system refleksyjny w sposób ciągły traci kontrolę nad systemem impulsywnym, przez co pewne zachowania mogą stać się nawykowe, mimo że takie zachowania uzależniające prowadzą do niekorzystnych konsekwencji (Brand i wsp., 2019). Badania neuroobrazowe sugerują, że osoby doświadczające problematycznych zachowań hiperseksualnych lub uzależnienia cyberseksualnego mają podwyższoną aktywność w grzbietowo-bocznej korze przedczołowej (jedna część układu odblaskowego) i prążkowiu brzusznym (jedna część układu impulsywnego) w przypadku reaktywności cue (Brand i in., 2016; Gola i in., 2017; Seok & Sohn, 2015). Sugeruje się, że nadpobudliwość systemu odblaskowego to zwiększony wysiłek wymagany od badanych do utrzymania kontroli nad pokusami, które są wyzwalane głównie przez system impulsywny. Dlatego zmieniona funkcja i struktura mózgu zaangażowana w impulsywność wskazuje na potencjalną rolę impulsywności w mechanizmie uzależnienia cyberseksu.

Impulsywność została uznana za skomplikowaną, wielowymiarową koncepcję, która integruje elementy biologiczne, behawioralne i osobowościowe. Różne wymiary impulsywności można ocenić odpowiednio za pomocą pomiarów obrazowania, zachowania i samoopisu. Jeśli chodzi o wymiar zachowania, impulsywność jest używana do opisu zachowań nieprzystosowawczych, w tym deficytów kontroli hamowania behawioralnego (BIC), czyli zdolności do adaptacyjnego tłumienia zachowania, gdy wymagają tego okoliczności warunkoweGroman, James i Jentsch, 2009). W odniesieniu do zachowań impulsywnych, takich jak zaburzenia związane z używaniem substancji, osłabiony BIC sprawia, że ​​trudniej jest oprzeć się używaniu substancji i kontynuowaniu zachowań niezależnie od niekorzystnych skutków (Spechler i in., 2016). Jeśli chodzi o wymiar biologiczny, przeprowadzono badania w celu zbadania reaktywności mózgu związanej ze zmniejszonym BIC. Zazwyczaj do pomiaru takiego procesu stosuje się pomiary potencjałów związanych ze zdarzeniami (ERP).

We wcześniejszych badaniach zasugerowano dwa komponenty ERP odzwierciedlające aktywność mózgu związaną z BIC: jeden to N2, który jest maksymalnym ujemnym składnikiem w czołowo-centralnej części głowy, gdy bodziec trwa około 200 ms. Reprezentuje mechanizm odgórny, który hamuje niewłaściwą skłonność do automatycznej odpowiedzi i działa na etapie przetwarzania przed wykonaniem silnika (Falkensteina, 2006). Niektóre badania wykazały również, że N2 odpowiada wykrywaniu konfliktów na wczesnym etapie hamowania (Donkers & Van Boxtel, 2004; Falkenstein, 2006; Nieuwenhuis, Yeung, Van Den Wildenberg i Ridderinkhof, 2003). Dlatego N2 jest identyfikowany jako wskaźnik procesu poznawczego na wczesnym etapie, który jest wymagany do implementacji BIC, ale nie jako rzeczywistego hamowania hamującego. Drugim składnikiem ERP jest P3, który reprezentuje maksymalny dodatni składnik w obrębie środkowo-ciemieniowej skóry głowy, gdy bodziec trwa około 300–500 ms. P3 jest zwykle identyfikowany jako elektrofizjologiczna manifestacja późniejszego BIC ściśle powiązana z rzeczywistym hamowaniem układu ruchowego w obrębie kory przedruchowej (Donkers & Van Boxtel, 2004; Nieuwenhuis, Aston-Jones i Cohen, 2005). W sumie wiele badań wskazuje, że zarówno N2, jak i P3 wskazują na procesy związane z BIC o różnych funkcjach. Dlatego niskie amplitudy N2 lub P3 wśród osób uzależnionych w porównaniu z grupą kontrolną mogą służyć jako markery do przewidywania deficytów nerwowych w kontekście BIC.

We wcześniejszych badaniach dotyczących BIC stosowano głównie klasyczne paradygmaty, takie jak Go / NoGo, Stop-Signal i Two-Choice Oddball. W paradygmacie Stop-Signal uczestnicy muszą zatrzymać swoją odpowiedź, gdy zobaczą sygnał stop. Aby utrzymać wysoki wskaźnik skutecznego hamowania, muszą zwracać większą uwagę na sygnał stop i świadomie na niego czekać. W konsekwencji pomiar czasu reakcji (RT) na bodziec Go może być niedokładny (Verbruggen i Logan, 2008). W paradygmacie Go / NoGo uczestnicy muszą wykonać reakcję na naciśnięcie przycisku na bodźce jednego typu (bodźce Go) i wstrzymać tę reakcję na bodźce innego typu (bodźce NoGo). Jednakże, ponieważ próby Go wymagają odpowiedzi motorycznych, a próby NoGo nie, obserwowane efekty BIC mogą być zanieczyszczone przez procesy związane z reakcjami (Kok, 1988). W tym celu w badaniu przyjęto paradygmat dwóch wyborów. We wcześniejszych badaniach paradygmat ten był z powodzeniem stosowany do badania BIC związanego z zaburzeniami używania substancji (np. Su i in., 2017Zhao, Liu i Maes, 2017).

W tym zadaniu respondenci są proszeni o reagowanie na częste bodźce standardowe i rzadkie bodźce dewiacyjne. Z tego powodu dewiacyjne bodźce obejmują wykrywanie konfliktu odpowiedzi, tłumienie prepotentnych odpowiedzi i wybór alternatywnych reakcji. W konsekwencji RT bodźców dewiacyjnych jest często dłuższy niż bodźców standardowych. W porównaniu z klasycznym zadaniem Go / NoGo, zadanie to zmniejsza możliwy wpływ zanieczyszczenia potencjału silnika na BIC i zapewnia dodatkowy wskaźnik RT dla BIC. Uważa się, że takie zadanie może zwiększyć trafność ekologiczną w porównaniu z zadaniem Go / NoGo. Hamowaniu określonego zachowania w życiu codziennym zwykle towarzyszy zastępowanie jednego zachowania innym oczekiwanym zachowaniem (np. Tłumienie nawyku oglądania pornografii i zastępowanie go dodatkową rozrywką). Jest to zapisywane w zadaniu Dwa wybory Oddball, a nie w standardowym zadaniu Go / NoGo.

Impulsywność u osób uzależnionych od cyberseksu

Niedawne badania wykorzystujące miary samoopisu wykazały, że impulsywność cechy jest dodatnio skorelowana z wyższym nasileniem objawów uzależnienia cyberseksualnego (Antons & Brand, 2018; Antons i in., 2019). Jednak badania badające BIC w kontekście uzależnienia cyberseksu za pomocą zadania zatrzymania sygnału przyniosły mieszane wyniki. Antons i Brand (2018) stwierdzili, że większe nasilenie objawów uzależnienia cyberseksualnego było związane z interakcją impulsywności z wyższą cechą z bardziej impulsywnymi działaniami. Jednak inne badanie wykazało, że osoby z większą liczbą objawów uzależnienia cyberseksu wykazywały lepszą wydajność BIC (Antons i Matthias, 2020).

Żadne z istniejących badań nie analizowało elektrofizjologicznych korelacji między BIC a uzależnieniem cyberseksu, chociaż pomiary ERP są przyjmowane od lat w badaniu zaburzeń związanych z używaniem substancji (Campanella, Pogarell i Boutros, 2014; Littel, Euser, Munafo i Franken, 2012) i różne rodzaje uzależnień behawioralnych (Luijten i in., 2014). ERP został zidentyfikowany jako wiarygodne podejście do określania neuronalnych korelacji zaburzeń uzależnień i był szeroko stosowany w eksperymentach i praktyce klinicznej (Campanella, Schroder, Kajosch, Noel i Kornreich, 2019).

Obecnie do głównych systemów nazewnictwa zaburzeń psychicznych (tj. DSM-5 i ICD-11) zalicza się tylko hazard i zaburzenia związane z hazardem. Uzależnienie cybernetyczne zostało zaproponowane jako rodzaj uzależnienia behawioralnego, które ma podobne cechy neurobiologiczne i neurokognitywne jak zaburzenia używania substancji (Kowalewska i in., 2018; Stark i in., 2018). Potrzebne są bardziej empiryczne badania, aby określić, w jakim stopniu uzależnienie cyberseksualne wykazuje podobieństwa lub różnice w stosunku do innych uzależniających zachowań. Niezwykle ważne jest zidentyfikowanie podstawowych mechanizmów uzależnienia cyberseksualnego w celu lepszego zrozumienia zachowań, a identyfikacja osób wysokiego ryzyka i opracowanie zindywidualizowanych interwencji może być bardzo przydatne. Ponadto ułatwia bieżące dyskusje na temat porównywalności z innymi formami zaburzeń uzależnień.

Obecne studia

Badanie to miało na celu zbadanie wpływu przetwarzania materiałów pornograficznych na BIC. BIC badano u osób z tendencjami do uzależnienia cyberseksualnego (TCA) i osób zdrowych (HC) przy użyciu zadania Two-Choice Oddball. ERP mierzono w odpowiedzi na częste standardowe bodźce (obrazy ludzi) i rzadkie dewiacyjne bodźce (obrazy pornograficzne). Opierając się na istniejących badaniach nad zaburzeniem używania substancji i uzależnieniem behawioralnym, postawiliśmy hipotezę, że uzależnienie cyberseksu jest związane z upośledzonym BIC. W szczególności postawiliśmy hipotezę, że (1) osoby z TCA wykazywałyby znacznie niższą dokładność i dłuższe RT w odpowiedzi na odchylenia związane z pornografią w porównaniu z HC, a (2) osoby z TCA wykazywałyby osłabione efekty ERP (składniki N2 i P3) w porównaniu z HC.

Metody

Uczestnicy

Zebraliśmy 303 kwestionariusze od studentów college'ów, aby sprawdzić ich wyniki w skali problematycznego wykorzystania pornografii internetowej (PIPUS; Chen, Wang, Chen, Jiang i Wang, 2018). Z badania wykluczono kobiety, ponieważ mężczyźni częściej napotykają takie problemy ze względu na częsty kontakt z materiałami pornograficznymi (Ross, Månsson i Daneback, 2012). Ponieważ uzależnienie cyberseksualne nie jest skodyfikowaną diagnozą, nie można zastosować żadnych progów do empirycznej identyfikacji problematycznych użytkowników pornografii internetowej. Dlatego respondenci, których wyniki znajdowały się w górnym 20 percentylu, zostali zaklasyfikowani do grupy TCA, a ci, których wyniki spadły w dolnym 20 percentylu, zostali zaklasyfikowani do grupy HC. Zgodnie z kryterium klasyfikacyjnym 36 uczestników z TCA i 36 HC zostało zaproszonych do dobrowolnego udziału w badaniu elektrofizjologicznym. Dwóch uczestników wykluczono z powodu nadmiernych artefaktów ruchu oczu. Wszyscy uczestnicy byli heteroseksualni, praworęczni, mieli normalne lub poprawione widzenie, nie mieli historii chorób psychicznych i nie mieli historii leczenia ośrodkowego układu nerwowego (patrz Tabela 1).

Tabela 1.Charakterystyka uczestników grup TCA i HC

Zmienne (średnia ± SD)TCA (n = 36)HC (n = 34)t
Wiek (lata)19.7519.76-0.05
Tygodniowa częstotliwość oglądania pornografii a3.92 1.54 ±1.09 0.87 ±9.55***
Tygodniowa częstotliwość masturbacji a2.81 1.22 ±1.12 0.91 ±6.54***
Wynik PIPUS19.78 6.40 ±1.65 1.28 ±16.65***
Wynik SDS28.00 2.62 ±26.62 3.36 ±1.93
Wynik SAS27.56 3.12 ±26.29 3.90 ±1.50
Wynik BIS-1158.81 9.37 ±55.03 11.35 ±1.52

Skróty: BIS-11, Skala Impulsywności Barratta-11; HC, zdrowe kontrole; PIPUS, Skala problematycznej pornografii internetowej; SAS, Skala Lęku Samooceny; SDS, skala samooceny depresji; TCA, tendencje do uzależnienia cyberseksu.

***P <0.001.

aW ciągu ostatnich 6 miesięcy.

Przyrządy i procedury pomiarowe

Do oceny TCA zastosowano chińską wersję PIPUS. PIPUS to skala samoopisu opracowana na podstawie skali problematycznego wykorzystania pornografii (Kor i wsp., 2014). Skala obejmuje 12 pozycji pogrupowanych w czterech wymiarach: (a) dystres i problemy funkcjonalne, (b) nadmierne używanie, (c) trudności z samokontrolą, oraz (d) używanie w celu ucieczki lub uniknięcia negatywnych emocji. Tutaj zastąpiliśmy termin „pornografia” terminem „pornografia internetowa”. Uczestnicy zostali poproszeni o zgłoszenie korzystania z pornografii internetowej w ciągu ostatnich sześciu miesięcy za pomocą 6-stopniowej skali Likerta, gdzie 0 oznacza „nigdy”, a 5 oznacza „cały czas”; im wyższy wynik, tym ostrzejszy PIPU. Skala ma dobrą wiarygodność i trafność wśród chińskich studentów (Chen i wsp., 2018). Cronbacha α w tym badaniu 0.93.

Uczestnicy najpierw wypełnili PIPUS. Zgodnie z powyższymi kryteriami selekcji do drugiego etapu eksperymentu zaproszono próbę osób z uczestnikami TCA i HC. Podczas wykonywania elektroencefalografii (EEG) wykonali zadanie z dwóch wyborów. Aby ocenić impulsywność cechy i marker choroby psychicznej, uczestnicy wypełnili Skalę Impulsywności Barratta-11 (BIS-11; Patton, Stanford i Barratt, 1995), Skala Samooceny Depresji (SDS; Zung, Richards i Short, 1965) oraz Skalę Samooceny Lęku (SAS; Zung, 1971). Ponadto oceniono dane demograficzne i podstawowe informacje związane z używaniem cyberseksu (częstotliwość oglądania pornografii i masturbacji). Na koniec uczestnicy zostali poinformowani i otrzymali zapłatę w wysokości 100 RMB. Cały eksperyment trwał około 80 minut.

Bodźce i zadanie eksperymentalne

Ocenę pojemności BIC przeprowadzono przy użyciu paradygmatu Two-Choice Oddball. Dostępne były dwa rodzaje bodźców: bodźce standardowe (zdjęcia osób) i bodźce dewiacyjne (obrazy pornograficzne). Zdjęcia pornograficzne zostały zebrane z bezpłatnych witryn pornograficznych; obejmowały 40 zestawów zdjęć obejmujących cztery różne kategorie płci heteroseksualnej (seks waginalny, analny, mineta i fellatio). Każda kategoria obejmowała 10 zdjęć pornograficznych. Zdjęcia osób, które uzyskano ze stron internetowych, obejmowały 40 zdjęć mężczyzny i kobiety spacerujących lub biegających. Zostały dopasowane do liczby i płci osób na zdjęciach pornograficznych. Zdjęcia te zostały ocenione w badaniu pilotażowym dotyczącym wymiarów walencji, pobudzenia i podniecenia seksualnego (patrz Materiały dodatkowe). Nie stwierdzono istotnych różnic w zakresie ocen walencyjnych. Jednak obrazy pornograficzne wywoływały większe pobudzenie i podniecenie seksualne niż obrazy osób. Aby ukryć prawdziwy cel eksperymentu, zdjęcia te pokazano respondentom w kolorowych ramkach, z czerwoną ramką na zdjęcia osób i niebieską ramką na zdjęcia pornograficzne. Uczestnicy zostali poinstruowani, aby jak najszybciej i dokładnie ocenić kolor oprawek, naciskając różne klawisze.

Zadanie składało się z czterech bloków po 100 prób. Każdy blok prezentował 70 bodźców standardowych i 30 bodźców dewiacyjnych. Uczestnicy musieli siedzieć przed monitorem, w odległości około 150 cm od ekranu, z poziomym i pionowym kątem widzenia mniejszym niż 6 °. W każdym bloku uczestnicy mieli dwuminutową przerwę; uzyskali również informacje zwrotne na temat wskaźnika dokładności, aby ocenić ich wydajność pod koniec każdego bloku. Bodźce przedstawiono za pomocą E-prime 2.0 (Psychology Software Tools). Każda próba zaczynała się od małego białego krzyżyka trwającego 300 ms. Następnie pojawił się pusty ekran o losowym czasie trwania 500–1,000 1,000 ms, po którym nastąpił początek bodźca obrazu. Gdy pojawił się standardowy obraz, uczestnicy musieli szybko i dokładnie nacisnąć klawisz „F” na klawiaturze lewym palcem wskazującym, a gdy pojawił się obraz odchylenia, musieli nacisnąć klawisz „J” prawym palcem wskazującym ( klawisze klawiatury były zrównoważone między uczestnikami). Obraz bodźca znikał po naciśnięciu klawisza lub po upływie 1,000 ms. Po każdej odpowiedzi pojawiał się pusty ekran trwający XNUMX ms. Randomizowano sekwencję bodźców standardowych i dewiacyjnych. Należy zapoznać się Rys. 1 do określonych procedur eksperymentalnych.

Rys.. 1.
Rys.. 1.

Schematyczna ilustracja procedury eksperymentalnej i przykłady bodźców. Każda próba przedstawiała jeden bodziec. Podczas sesji standardowy bodziec (zdjęcia osób) był prezentowany w 70% prób, podczas gdy bodźce dewiacyjne (obrazy pornograficzne) były prezentowane w 30% prób

Cytat: Dziennik uzależnień behawioralnych JBA 9, 3; 10.1556/2006.2020.00059

Rys.. 2.
Rys.. 2.

Wielkie średnie ERP dla grup TCA i HC w warunkach standardowych i dewiacyjnych w miejscach elektrod Fz, Cz i Pz

Cytat: Dziennik uzależnień behawioralnych JBA 9, 3; 10.1556/2006.2020.00059

Rejestracja i analiza elektrofizjologiczna

Zastosowano elektrody cynowe zainstalowane w elastycznej nasadce, aby zarejestrować aktywność elektryczną mózgu w 32 miejscach na skórze głowy (Brain Products, Niemcy). Jako odniesienie online zastosowano elektrodę FCz, a jako elektrodę uziemiającą zastosowano elektrodę AFz. Elektrokulogram pionowy (VEOG) rejestrowano za pomocą elektrody umieszczonej pod prawym okiem, natomiast elektrokulogram poziomy (HEOG) rejestrowano za pomocą elektrody umieszczonej 1 cm poza okiem lewym. Rezystancja wszystkich elektrod była mniejsza niż 5 kΩ. EEG i EOG wzmocniono z pasmem przenoszenia DC ~ 100 Hz i poddano digitalizacji przy 500 Hz / kanał. Dane EEG analizowano offline przy użyciu Brain Vision Analyzer 2.0. Najpierw resetujemy odniesienie do średniej amplitudy obustronnego wyrostka sutkowatego. Następnie do filtrowania zastosowano pasmo przenoszenia 0.01–30 Hz i tłumienie 24 dB. Artefakty EOG wyeliminowano za pomocą niezależnej analizy składników.

Nałożono i uśredniono EEG, który odpowiedział prawidłowo w każdych warunkach. Przebieg ERP jest blokowany na początku bodźca, ze średnią epoką 1,000 ms, w tym linią bazową 200 ms przed bodźcem. Z wielkich średnich przebiegów ERP w Figs. 3 i 4można zauważyć, że różnica amplitud w warunkach standardowych i odchylonych rozpoczęła się przy około 200 ms. Różnice te przejawiały się jako N2 (200–300 ms) w czołowo-środkowej części głowy i P3 (300–500 ms) w środkowo-ciemieniowej części głowy w odchylonej standardowej fali różnicowej. Dlatego w tym badaniu przeanalizowano średnie amplitudy i opóźnienia komponentów N2 i P3 w dziewięciu miejscach elektrod, a mianowicie F3, Fz, F4 (trzy miejsca czołowe), C3, Cz, C4 (trzy miejsca centralne), P3, Pz i P4 (trzy miejsca ciemieniowe).

Rys.. 3.
Rys.. 3.

(A, B, C) Uśrednione odchylenie minus standardowe ERP ERP w grupach TCA i HC w miejscach środkowej linii elektrod na skórze głowy (Fz, Cz i Pz). (D) Mapy topograficzne różnic amplitud między warunkami dewiacyjnymi i standardowymi (w ciągu 200–500 ms) w grupach TCA (po lewej) i HC (po prawej). (E) Średnie amplitudy N2 i P3 w warunkach standardowych i dewiacyjnych dla grup TCA i HC. Słupki błędów przedstawiają jeden błąd standardowy

Cytat: Dziennik uzależnień behawioralnych JBA 9, 3; 10.1556/2006.2020.00059

Rys.. 4.
Rys.. 4.

RT dla grup TCA i HC dla bodźców standardowych i dewiacyjnych. Słupki błędów przedstawiają jeden błąd standardowy

Cytat: Dziennik uzależnień behawioralnych JBA 9, 3; 10.1556/2006.2020.00059

Analiza statystyczna

Dane z kwestionariusza analizowano za pomocą niezależnych testów t. Do analizy wskaźników ERP BIC (N2 i P3) oraz pomiarów behawioralnych (dokładność i RT) zastosowano analizę wariancji z powtarzanymi miarami (ANOVA). W rezultacie uzyskano ANOVA grup (TCA, HC) × bodziec (warunki standardowe i odchylenia) × miejsca elektrod (9 miejsc) ANOVA dla amplitud i latencji N2 i P3 związanych z BIC oraz ANOVA grupy × bodźca dla pomiarów behawioralnych. Dane RT były oparte na próbach z poprawną odpowiedzią. Próby, w których czasy RT były mniejsze niż 150 ms, odzwierciedlając przewidywanie, nie były brane pod uwagę (Meule, Lutz, Vögele i Kübler, 2012). Miejsca bodźca i elektrody były czynnikami wewnątrzobiektu, a grupa była czynnikiem pośrednim. Zastosowano analizy post-hoc z porównaniami parami z korektami Bonferroniego. Wszystkie wartości statystyczne zostały zgłoszone z poprawkami Greenhouse-Geisser i częściowym eta-kwadrat (η2p) wartość miała znaczący wpływ. We wszystkich testach statystycznych zastosowano poziom alfa 0.05.

Etyka

Świadoma zgoda została podpisana przez wszystkich uczestników badania. Badanie zostało zatwierdzone przez Chengdu Medical College Institutional Review Board.

Efekt

Wyniki zgłaszane samodzielnie

Zgodnie z oczekiwaniami grupa TCA wykazała wyższy wynik w skali PIPUS (19.78 ± 6.40) niż grupa HC (1.65 ± 1.28), t(68) = 16.65, P <0.001. Ponadto grupa TCA uzyskała wyższy wynik niż grupa HC pod względem tygodniowej częstotliwości oglądania pornografii (3.92 ± 1.54 vs 1.09 ± 0.87), t(68) = 9.55, P <0.001 i masturbacja (2.81 ± 1.22 vs 1.12 ± 0.91), t(68) = 6.54, P <0.001. Jednak grupy TCA i HC nie różniły się pod względem depresji mierzonej przez SDS, lęku mierzonego przez SAS oraz impulsywności cechy mierzonej przez BIS-11, co wskazuje, że czynniki te nie były przedmiotem zainteresowania w chwili obecnej. nauka. To sprawia, że ​​wszelkie różnice w zachowaniu i ERP można bezpośrednio przypisać środkom związanym z cyberseksem.

Wyniki behawioralne

Powtarzane pomiary ANOVA dokładności, z Grupą jako czynnikiem międzyosobniczym i bodźcem jako czynnikiem wewnątrzosobniczym, wykazały znacznie mniejszą dokładność dla odchylenia (96.27%) niż dla bodźca standardowego (98.44%), F(1, 68) = 15.67, P <0.001, η2p = 0.19. Nie wystąpiły żadne istotne efekty z udziałem czynników Grupy, Fs <1. W odniesieniu do RT bodźce dewiacyjne powodowały dłuższe RT w porównaniu ze standardowymi bodźcami, F(1, 68) = 41.58, P <0.001, η2p = 0.38 (patrz Rys. 2). Nie znaleziono głównego efektu dla grupy, F(1, 68) = 2.65, P = 0.108, η2p = 0.04. Co ważniejsze, interakcja Grupa × Bodziec była istotna, F(1, 68) = 4.54, P = 0.037, η2p = 0.06. Prosty efekt Stimulus pokazał, że bodźce dewiacyjne wywoływały dłuższe RT w porównaniu ze standardowymi bodźcami zarówno w grupie TCA, jak i HC, F(1, 35) = 46.28, P <0.001, η2p = 0.57, F(1, 33) = 7.60, P = 0.009, η2p = 0.19. Co więcej, prosty efekt grupy pokazał, że chociaż obie grupy wykazywały analogiczne RT dla standardowych bodźców, F(1, 68) = 0.16, P > 0.68, grupa TCA wykazywała dłuższe RT niż grupa HC dla bodźców dewiacyjnych, F(1, 68) = 6.68, P = 0.012, η2p = 0.09.

Wyniki ERP

N2

Powtarzane pomiary ANOVA na średnich amplitudach N2, z miejscami bodźca i elektrod jako powtarzającymi się czynnikami i grupą jako czynnikiem między podmiotami, wykazały znaczące główne efekty bodźca, F(1, 68) = 72.72, P <0.001, η2p = 0.52 i miejsca elektrod, F(8, 544) = 130.08, P <0.001, η2p = 0.66 i istotna interakcja bodziec × miejsca elektrody, F(8, 544) = 8.46, P <0.001, η2p = 0.11. W porównaniu ze standardowymi bodźcami, bodźce dewiacyjne indukowały większe amplitudy na elektrodach czołowych i centralnych. Nie stwierdzono istotnego efektu głównego dla Grupy, F <1. Ponadto wystąpiła istotna interakcja Grupa × Bodziec, F(1, 68) = 6.27, P = 0.015, η2p = 0.08. Różnica amplitud między bodźcem odchylonym a standardowym była większa w grupie HC (−4.38 μV) niż w grupie TCA (−2.39 μV).

Dodatkowo istotne efekty główne Stimulusa, F(1, 68) = 28.51, P <0.001, η2p = 0.30 i miejsca elektrod, F(8, 544) = 3.52, P = 0.023, η2p = 0.05, obserwowano dla latencji N2. W porównaniu z bodźcami standardowymi, bodźce dewiacyjne wywoływały dłuższe opóźnienia. Latencja N2 w miejscach czołowych była dłuższa niż w miejscach ciemieniowych.

P3

Podobnie, powtarzane pomiary ANOVA na średnich amplitudach P3 wykazały znaczące efekty główne grupy, F(1, 68) = 4.45, P = 0.039, η2p = 0.06, bodziec, F(1, 68) = 8.31, P = 0.005, η2p = 0.11 i miejsca elektrod, F(8, 544) = 76.03, P <0.001, η2p = 0.53 i istotna interakcja bodziec × miejsca elektrody, F(8, 544) = 43.91, P <0.001, η2p = 0.39. Uśrednione amplitudy w różnych warunkach były większe dla grupy HC (4.12 μV) niż dla grupy TCA (1.94 μV). Odwrotne bodźce indukowały większe amplitudy w porównaniu ze standardowymi bodźcami w centralnych i ciemieniowych miejscach. Co ważniejsze, efekt interakcji między Grupą a bodźcem był znaczący, F(1, 68) = 4.94, P = 0.03, η2p = 0.07. Chociaż grupa HC wykazywała zwiększone amplitudy P3 dla bodźców dewiacyjnych (5.34 μV) niż dla bodźców standardowych (2.89 μV), F(1, 33) = 11.63, P = 0.002, η2p = 0.26, grupa TCA nie wykazała istotnych różnic amplitudy P3 między warunkami dewiacyjnymi (2.10 μV) i standardowymi (1.78 μV), F <1.

Analiza latencji P3 ujawniła istotny wpływ główny lokalizacji elektrod, F(8, 544) = 17.13, P <0.001, η2p = 0.20, co odzwierciedla dłuższe latencje w czołowych i centralnych miejscach niż w ciemieniowych. Interakcja między miejscami bodźca × elektrody była również znacząca, F(8, 544) = 16.71, P <0.001, η2p = 0.20, odzwierciedla dłuższe opóźnienia wyzwalane przez bodźce dewiacyjne niż standardowe bodźce w miejscach ciemieniowych.

Dyskusja

Badanie to miało na celu zbadanie wpływu bodźców pornograficznych na BIC wśród osób z TCA w porównaniu z HC, zarówno na poziomie behawioralnym, jak i elektrofizjologicznym, przy użyciu zmodyfikowanego zadania Oddball Two-Choice w połączeniu z nagraniami ERP. Jest to pierwsze badanie, w którym zbadano elektrofizjologiczne korelaty BIC w kontekście uzależnienia cyberseksu od ERP. Chociaż wcześniejsze badania wykazały związek między impulsywnością cechy a objawami uzależnienia cyberseksu (Antos & Brand, 2018; Antos i in., 2019), to badanie nie wykazało istotnej różnicy w wynikach BIS-11 między grupami TCA i HC. Podobnie, Gola i in. (2017) nie znaleźli znaczących różnic w impulsywności cechy między zdiagnozowanymi problematycznymi użytkownikami pornografii a uczestnikami kontrolnymi. W związku z tym przyszłe badania będą wymagały dokładniejszego zbadania tego związku.

Chociaż BIS-11 jest uważany za cechę miary impulsywności, zmodyfikowane zadanie Dwa wybory Oddball odnosi się do operacyjnej miary impulsywności. W dziedzinie neuropsychologii i neuronauki poznawczej impulsywność jest często równa BIC, co oznacza odgórny mechanizm kontroli, który hamuje niewłaściwe automatyczne lub związane z nagrodą reakcje na aktualne wymagania (Groman i in., 2009). Chociaż obie grupy wykazywały efekty BIC podczas stanu dewiacyjnego, reakcja grupy TCA na bodźce dewiacyjne była wolniejsza niż grupy HC, co wskazuje na gorszą pojemność BIC. Różnicom behawioralnym towarzyszyły różnice między grupami w zakresie średnich amplitud N2 i P3 w fali różnicowej odchylenia standardowego. Dokładniej, grupa TCA wykazała mniejsze różnice w amplitudzie N2 i P3 dla bodźców dewiacyjnych niż standardowe w porównaniu z grupą HC. Wyniki dowodzą, że bodźce pornograficzne niezwiązane z zadaniem zakłócają BIC osób z TCA.

W tym badaniu uczestnicy doświadczali konfliktu odpowiedzi, gdy odpowiadali na rzadkie dewiacyjne bodźce w kontekście częstych standardowych bodźców, które wywołują prepotentną reakcję. Ten konflikt odpowiedzi wywołał wyraźny składnik N2 w fali odchylenia standardowej różnicy, z największymi amplitudami w miejscach czołowych i centralnych. Wcześniejsze badania wykazały, że fronto-centralny dziwaczny N2 wywołany przez dewiacyjne bodźce, który jest podobny do NoGo N2 wywołanego w zadaniu Go / NoGo, został przyjęty jako wskaźnik monitorowania konfliktu (Donkers & Van Boxtel, 2004; Nieuwenhuis i in., 2003). Amplituda N2 z wykrywaniem konfliktów była większa niż ta bez wykrywania konfliktów (Donkers & Van Boxtel, 2004). Tutaj zarówno grupy TCA, jak i HC wykazywały znacząco odchylone komponenty N2. Pokazuje to, że obie grupy mogły wykryć konflikt odpowiedzi podczas stanu dewiacyjnego. Jednak grupa TCA wykazała mniejsze różnice amplitud dla warunków odchylenia niż standardowe w porównaniu z grupą HC. Pokazuje to, że w grupie TCA uzyskano mniejsze zaangażowanie uwagi w porównaniu z grupą HC, co prowadzi do słabego przygotowania do późniejszego BIC (Eimera, 1993). Dlatego podczas fazy przetwarzania przed wykonaniem motorycznym grupa TCA wykazywała niedostateczne wczesne procesy poznawcze niezbędne do wdrożenia BIC.

Ponadto znaczący składnik P3, o największych amplitudach w miejscach ciemieniowych, stwierdzono w zakresie 300–500 ms fali odchylenia standardowego. Wcześniejsze badania wykazały, że P3 wywołane przez bodźce nogo (odzwierciedlające później BIC) okazało się być bardziej znaczące niż wywoływane przez bodźce go w zadaniu Go / NoGo (Donkers & Van Boxtel, 2004; Nieuwenhuis i in., 2005). Amplituda P3 rośnie wraz ze wzrostem zasobów poznawczych. Zgodnie z wynikami poprzednich badań, bodźce dewiacyjne z udziałem BIC w tym badaniu powodowały większe amplitudy P3 niż bodźce standardowe. Co ważniejsze, amplituda dewiacyjnego P3 w grupie TCA była znacznie mniejsza niż w grupie HC. Ujawnił on wadliwy proces BIC w odbiegających warunkach w grupie TCA.

W związku z tym mniej wyraźne amplitudy N2 i P3 w grupie TCA w porównaniu z grupą HC można uznać za markery deficytów neuronalnych w BIC. Nasze badanie potwierdza tezę, że impulsywność jest czynnikiem ryzyka rozwoju uzależnienia cyberseksu (Antons & Brand, 2018; Antons i in., 2019). Jest to zgodne z wynikami większości badań nad zaburzeniami używania substancji (np. Sokhadze, Stewart, Hollifield i Tasman, 2008; Zhao i in., 2017), zaburzenia związane z hazardem (np. Kertzman i in., 2008) i uzależnienie od Internetu (np. Zhou, Yuan, Yao, Li i Cheng, 2010). Badania te potwierdziły, że deficyty BIC u osób z zaburzeniami związanymi z używaniem substancji i uzależnieniami behawioralnymi były związane z osłabionymi amplitudami N2 i / lub P3. Zatem behawioralne i elektrofizjologiczne wyniki tego badania pokazują, że uzależnienie cyberseksualne może mieć cechy neuropsychologiczne i ERP związane z zaburzeniem używania substancji lub uzależnieniami behawioralnymi.

Jednym z potencjalnych mechanizmów prowadzących do upośledzenia BIC u osób z TCA jest to, że reaktywność sygnalizacyjna i głód podczas oglądania wskazówek pornograficznych skłaniają je do automatycznego zajmowania się materiałami pornograficznymi. Dlatego zajęcie zasobów poznawczych wpływa na wydajność grupy TCA w zadaniach poznawczych. Zgodnie z dwuprocesowym modelem uzależnienia (Brand i in., 2019; Dong i Potenza, 2014; Wiers i in., 2007; Zilverstand i Goldstein, 2020), zachowania uzależniające podlegają wpływowi konkurujących ze sobą systemów impulsywnych i refleksyjnych. Jednak w zachowaniu uzależniającym system refleksyjny jest tłumiony przez system impulsywny. Ten związek sprawia, że ​​osobom z TCA coraz trudniej jest poznawczo kontrolować aktywność cyberseksualną pomimo negatywnych konsekwencji. Ponieważ przetwarzanie bodźców pornograficznych jest związane ze strukturami mózgu związanymi z uwagą i pobudzeniem (Paul i wsp., 2008), zdjęcia pornograficzne w zadaniu Two-Choice Oddball wydają się przyciągać więcej uwagi do grupy TCA niż grupy HC. Tak więc, jak pokazuje gorsza wydajność BIC, wskazówki pornograficzne powodują, że osoby z TCA są bardziej odciągane od żądań zadań. Teoretycznie głód i reaktywność cue powinny korelować z deficytami BIC w przypadku zaburzeń gier internetowych, a także innych rodzajów uzależnienia od Internetu (Brand i in., 2019; Dong i Potenza, 2014). W przyszłych badaniach należy zbadać potencjalną interakcję między neuronalnymi korelatami reaktywności cue a redukcją BIC, aby lepiej zrozumieć mechanizmy leżące u podstaw utraty kontroli nad konsumpcją cyberseksualistów. Na przykład przyszłe badania mogą ocenić poziom podniecenia seksualnego i głodu seksualnego uczestników przed i po przedstawieniu obrazów pornograficznych, aby określić, czy wpływają one na zdolność BIC uczestników (Laier i wsp., 2013).

Nasze odkrycia tutaj mają znaczenie teoretyczne i kliniczne. Teoretycznie nasze wyniki wskazują, że uzależnienie cyberseksualne przypomina zaburzenie używania substancji i zaburzenie kontroli impulsów pod względem impulsywności na poziomie elektrofizjologicznym i behawioralnym. Nasze odkrycia mogą podsycać utrzymujące się kontrowersje dotyczące możliwości uzależnienia cyberseksu jako nowego rodzaju zaburzenia psychiatrycznego. Klinicznie, nasze wyniki sugerują, że ERP można wykorzystać do badania funkcji neuropoznawczych (takich jak BIC), podkreślając w ten sposób, które procesy poznawcze należy uwzględnić w leczeniu uzależnień cyberseksualnych (Campanella i in., 2019). Oprócz użyteczności ERP w identyfikowaniu upośledzeń pacjentów, przeprowadzono badania w celu zbadania wpływu ERP na leczenie zaburzeń psychiatrycznych (Campanella, 2013). W dziedzinie uzależnienia od Internetu w kilku badaniach wykorzystano nagrania ERP do oceny potencjalnych korzyści klinicznych (Ge i in., 2011; Zhu i in., 2012). Badania te wskazują, że pomiar ERP może być potencjalnym podejściem do oceny skuteczności i mózgowych korelacji korekcji poznawczej w przypadku zaburzeń uzależnień.

Badanie to ma kilka ograniczeń. Po pierwsze, zbadaliśmy tylko mężczyzn, ponieważ uzależnienie cyberseksu wydaje się być głównie problemem męskim. Na przykład poprzednie badania wykazały, że mężczyźni są narażeni na pornografię w młodszym wieku, konsumują więcej pornografii (Hald, 2006) i częściej napotykają problemy w porównaniu z kobietami (Ballester-Arnal, Castro Calvo, Gil-Llario i GilJulia, 2017). Jednak badania porównujące wzorce aktywacji mężczyzn i kobiet w przetwarzaniu pornografii wykazały, że niektóre obszary mózgu są bardziej aktywowane u mężczyzn niż u kobiet (np. Wehrum i in., 2013). Dlatego przyszłe badania powinny zbadać różnice płci w BIC podczas przetwarzania wskazówek pornograficznych. Po drugie, w badaniu nie uwzględniono żadnej określonej próby klinicznej. Dzieje się tak, ponieważ nie ma konsensusu co do klinicznej definicji uzależnienia cyberseksualnego. Przyszłe badania powinny przeprowadzić analizę porównawczą respondentów z uzależnieniem cyberseksu i respondentów bez uzależnienia cyberseksu, aby określić, czy istnieje wspólny tryb reakcji. Po trzecie, jest to pierwsze badanie, w którym zastosowano zadanie dwóch wyborów w kontekście uzależnienia cyberseksu. W konsekwencji te wstępne wyniki badań należy porównać z innymi zadaniami, takimi jak paradygmaty Go / Nogo i Stop-Signal. Niedawne badanie wykazało, że osoby z wyższym nasileniem objawów uzależnienia cyberseksu radziły sobie lepiej w zadaniu Stop-Signal (Antons & Brand, 2020). Sugeruje to, że badania nad BIC w uzależnieniu od cyberseksu są rzadkie i niespójne; dlatego potrzebne są dalsze badania, aby to dalej wykazać. Wreszcie, wśród naukowców wciąż toczy się debata, czy obrazy pornograficzne są wskazówkami (Prause, Steele, Staley, Sabatinelli i Hajcak, 2016) lub nagrody (Gola, Wordecha, Marchewka i Sescousse, 2016). Teoria istotności zachęty rozróżnia dwa podstawowe składniki „chcenia” i „lubienia”, a uzależnienie charakteryzuje się zwiększonym „pragnieniem” związanym z sygnałami i zmniejszonym „lubieniem” związanym z nagrodą (Robinson, Fischer, Ahuja, Lesser i Maniates, 2015). W przyszłych badaniach wymagane są bardziej zaawansowane paradygmaty eksperymentalne, rozplątywanie wskazówek i nagrody. Przydatna jest również ocena pożądania seksualnego i sympatii do bodźców pornograficznych oraz zbadanie ich związku z sygnałami elektrofizjologicznymi.

Podsumowując, rozszerzyliśmy poprzednie ustalenia, aby pokazać, że osoby z TCA wykazują deficyty neuronalne, szczególnie w przypadku wskazówek pornograficznych, zarówno na wczesnym, jak i późnym etapie procesu hamowania. Dane behawioralne i elektrofizjologiczne z tego badania pokazują, że uzależnienie cyberseksualne może mieć wspólne cechy neuropsychologiczne i ERP związane z zaburzeniem używania substancji lub uzależnieniami behawioralnymi, co potwierdza pogląd, że uzależnienie cyberseksualne można konceptualizować jako uzależnienie behawioralne.

Źródła finansowania

Praca ta była wspierana przez National Natural Science Foundation of Chin (numer grantu: 31700980).

Wkład autorów

JW i BD zaangażowani w koncepcję i projekt badania. JW zajmował się przygotowaniem danych, analizą statystyczną, napisał artykuł. JW i BD zaangażowani w nadzorowanie pracy i redagowanie manuskryptu. Wszyscy autorzy mieli pełny dostęp do wszystkich danych w badaniu i biorą odpowiedzialność za integralność danych i dokładność analizy danych.

Konflikt interesów

Autorzy deklarują brak konfliktu interesów.

Materiał uzupełniający

Dodatkowe dane do tego artykułu można znaleźć w Internecie pod adresem https://doi.org/10.1556/2006.2020.00059.

Referencje

  • de AlarconR.z kościołaJIŻonatyNM, & Montejoglin (2019). Uzależnienie od pornografii online: to, co wiemy, a czego nie - przegląd systematycznyCzasopismo Medycyny Klinicznej8(1), 91https://doi.org/10.3390/jcm8010091.

  • AntoniegoS., & MarkaM. (2018). Impulsowość cech i stanów u mężczyzn z tendencją do zaburzeń używania pornografii internetowejWciągające zachowania79171-177https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2017.12.029.

  • AntoniegoS., & MatthiasB. (2020). Hamująca kontrola i problematyczne wykorzystywanie pornografii internetowej - Ważna równoważąca rola wyspyJournal of Behavioral Addictions9(1), 58-70https://doi.org/10.1556/2006.2020.00010.

  • AntoniegoS.MuellerSMWegmannaE.TrotzkeP.SchulteMM, & MarkaM. (2019). Aspekty impulsywności i pokrewne aspekty różnią się pomiędzy rekreacyjnym i nieuregulowanym wykorzystaniem pornografii internetowejJournal of Behavioral Addictions8(2), 223-233https://doi.org/10.1556/2006.8.2019.22.

  • Ballester-ArnalR.Castro CalvoJ.Gil-LlarioMD, & Gil-JuliaB. (2017). Uzależnienie od Cyberseksu: badanie dotyczące hiszpańskich studentówDziennik terapii seksualnej i małżeńskiej43(6), 567-585https://doi.org/10.1080/0092623X.2016.1208700.

  • MarkaM.LaierC.PawlikowskiegoM.SchächtleU.SchöleraT., & Altstötter-GleichC. (2011). Oglądanie zdjęć pornograficznych w Internecie: Rola podniecenia seksualnego i objawów psychologiczno-psychiatrycznych za nadmierne korzystanie z internetowych stron o seksieCyberpsychologia, zachowania i sieci społecznościowe14(6), 371-377https://doi.org/10.1089/cyber.2010.0222.

  • MarkaM.SnagowskiJ.LaierC., & MaderwaldaS. (2016). Aktywność prążkowia podczas oglądania preferowanych zdjęć pornograficznych jest skorelowana z objawami uzależnienia od pornografii internetowejNeuroImage129224-232https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2016.01.033.

  • MarkaM.WegmannaE.SztywnyR.MłynarzA.krojenieK.RobbinsTW(2019). Model interakcji person-afekt-poznawanie-wykonanie (I-PACE) dla zachowań uzależniających: aktualizacja, uogólnienie do zachowań uzależniających poza zaburzeniami korzystania z Internetu oraz specyfikacja procesowego charakteru zachowań uzależniającychNeurobiologia i recenzje biobehawioralne1041-10https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2019.06.032.

  • MarkaM.młodyKS, & LaierC. (2014). Kontrola przedczołowa i uzależnienie od Internetu: model teoretyczny i przegląd odkryć neuropsychologicznych i neuroobrazowychFrontiers in Human Neuroscience8375https://doi.org/10.3389/fnhum.2014.00375.

  • MarkaM.młodyKSLaierC.krojenieK., & PotenzaMN (2016). Integracja rozważań psychologicznych i neurobiologicznych dotyczących rozwoju i utrzymywania określonych zaburzeń związanych z korzystaniem z Internetu: Interakcja modelu Person-Affect-Cognition-Execution (I-PACE)Neurobiologia i recenzje biobehawioralne71252-266https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2016.08.033.

  • DzwonekS, (2013). Dlaczego nadszedł czas, aby rozwinąć wykorzystanie potencjału poznawczego związanego ze zdarzeniami w leczeniu chorób psychiatrycznychChoroby i leczenie neuropsychiatryczne91835-1845https://doi.org/10.2147/NDT.S53687.

  • DzwonekS.PogarellaO., & BoutrosN. (2014). Potencjały związane z wydarzeniami w zaburzeniach używania substancji: przegląd narracyjny oparty na artykułach z lat 1984-2012Kliniczne EEG i neuronauka45(2), 67-76https://doi.org/10.1177/1550059413495533.

  • DzwonekS.SchroderE.KajoschH.NoelX., & KornreichaC. (2019). Dlaczego potencjały poznawcze związane ze zdarzeniami (ERP) powinny odgrywać rolę w leczeniu zaburzeń alkoholowychNeurobiologia i recenzje biobehawioralne106234-244https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2018.06.016.

  • ChenLJWangX.ChenSMJiangCH, & WangJX (2018). Wiarygodność i trafność problematycznej skali wykorzystywania pornografii internetowej wśród chińskich studentówDziennik chińskiego zdrowia publicznego34(7), 1034-1038.

  • DavisRA (2001). Kognitywno-behawioralny model patologicznego korzystania z InternetuKomputery w zachowaniu ludzkim17(2), 187-195https://doi.org/10.1016/S0747-5632(00)00041-8.

  • BucG., & PotenzaMN (2014). Model poznawczo-behawioralny zaburzeń gier internetowych: teoretyczne podstawy i implikacje kliniczneJournal of Psychiatric Research587-11https://doi.org/10.1016/j.jpsychires.2014.07.005.

  • DonkersFC, & Van BoxtelaGJ (2004). Zadania N2 w trybie go / no-go odzwierciedlają monitorowanie konfliktów, a nie hamowanie odpowiedziMózg i poznanie56(2), 165-176https://doi.org/10.1016/j.bandc.2004.04.005.

  • DrummondDC (2001). Teorie głodu narkotykowego, starożytne i współczesneNałóg96(1), 33-46https://doi.org/10.1046/j.1360-0443.2001.961333.x.

  • wiadroM. (1993). Wpływ uwagi i prawdopodobieństwa bodźca na ERP w zadaniu Go / NogoBiological Psychology35(2), 123-138https://doi.org/10.1016/0301-0511(93)90009-W.

  • FalkensteinM, (2006). Zahamowanie, konflikt i Nogo-N2Neurofizjologii Klinicznej117(8), 1638-1640https://doi.org/10.1016/j.clinph.2006.05.002.

  • GeL.GeX.XuY.ZhangK.ZhaoJ., & KongX. (2011). Zmiana P300 i terapia poznawczo-behawioralna u osób z uzależnieniem od Internetu: 3-miesięczne badanie kontrolneBadania nad regeneracją neuronów6(26), 2037-2041.

  • GolaM.WordechaM.MarchewkaA., & SescousseG. (2016). Wizualne bodźce seksualne - wskazówka czy nagroda? Perspektywa interpretacji wyników obrazowania mózgu dotyczących zachowań seksualnych ludziFrontiers in Human Neuroscience10402https://doi.org/10.3389/fnhum.2016.00402.

  • GolaM.WordechaM.SescousseG.Lew-StarowiczM.KossowskiegoB.WypychM.(2017). Czy pornografia może uzależniać? Badanie fMRI mężczyzn poszukujących leczenia z powodu problematycznej pornografiiNeuropsychopharmacology42(10), 2021-2031https://doi.org/10.1038/npp.2017.78.

  • GromanaSMJamesAS, & JentschJD (2009). Słabe hamowanie odpowiedzi: na styku nadużywania substancji i zespołu deficytu uwagi / nadpobudliwościNeurobiologia i recenzje biobehawioralne33(5), 690-698https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2008.08.008.

  • HaldGM (2006). Różnice płci w konsumpcji pornografii wśród młodych, heteroseksualnych dorosłych DuńczykówArchiwa zachowań seksualnych35(5), 577-585https://doi.org/10.1007/s10508-006-9064-0.

  • KertzmanaS.LowengrubK.AizerA.PróżnyM.KotlerM., & DannonPN (2008). Wydajność bez możliwości u patologicznych hazardzistówBadania psychiatrii161(1), 1-10https://doi.org/10.1016/j.psychres.2007.06.026.

  • KluckenT.Wehrum-OsińskiS.SchwekendiekJ.KruseO., & SztywnyR. (2016). Zmienione uwarunkowania apetyczne i łączność nerwowa u osób z kompulsywnymi zachowaniami seksualnymiThe Journal of Sexual Medicine13(4), 627-636https://doi.org/10.1016/j.jsxm.2016.01.013.

  • KoberH.LacadieCMWexlerBYĆMalisonRTSinhaR., & PotenzaMN (2016). Aktywność mózgu podczas głodu kokainy i hazardu: badanie fMRINeuropsychopharmacology41(2), 628-637https://doi.org/10.1038/npp.2015.193.

  • GotujA. (1988). Nakładanie się P300 i potencjałów związanych z ruchem: odpowiedź na VerlegerBiological Psychology27(1), 51-58https://doi.org/10.1016/0301-0511(88)90005-1.

  • KorA.Zilcha-ManoS.FogelYAMikulincerM.ReidRC, & PotenzaMN (2014). Rozwój psychometryczny problematycznej skali wykorzystania pornografiiWciągające zachowania39(5), 861-868https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2014.01.027.

  • KowalewskiejE.GrubbsJBPotenzaMNGolaM.DrapyM., & Krauspołudniowy zachód (2018). Mechanizmy neurokognitywne w kompulsywnym zaburzeniu zachowania seksualnegoAktualne raporty na temat zdrowia seksualnego10(4), 255-264https://doi.org/10.1007/s11930-018-0176-z.

  • LaierC., & MarkaM. (2014). Dowody empiryczne i rozważania teoretyczne na temat czynników przyczyniających się do uzależnienia od cyberseksu z punktu widzenia poznawczo-behawioralnegoUzależnienie seksualne i kompulsywność21(4), 305-321https://doi.org/10.1080/10720162.2014.970722.

  • LaierC.PawlikowskiegoM.PekalJ.SchulteFP, & MarkaM. (2013). Uzależnienie od cyberseksu: Doświadczone podniecenie seksualne podczas oglądania pornografii, a nie rzeczywiste kontakty seksualne, robi różnicęJournal of Behavioral Addictions2(2), 100-107https://doi.org/10.1556/JBA.2.2013.002.

  • LittleM.EuseraASMunafòPAN, & FrankoniaIH (2012). Elektrofizjologiczne wskaźniki tendencyjnego przetwarzania poznawczego sygnałów związanych z substancją: metaanalizaNeurobiologia i recenzje biobehawioralne36(8), 1803-1816https://doi.org/10.1016/j.neubiorev.2012.05.001.

  • LuijtenM.MachielsenaMWVeltmanaDJHesterR.de HaanaL., & FrankoniaIH (2014). Systematyczny przegląd badań ERP i fMRI dotyczących kontroli hamowania i przetwarzania błędów u osób uzależnionych od substancji i uzależnień behawioralnychJournal of Psychiatry & Neuroscience39(3), 149-169.

  • MeerkerkGJEijndenRJVD, & GarretsenaHF (2006). Przewidywanie kompulsywnego korzystania z internetu: chodzi o seks!CyberPsychologia i zachowanie9(1), 95-103https://doi.org/10.1089/cpb.2006.9.95.

  • MeuleA.LutzA.ptakiC., & KüblerA. (2012). Zachcianki żywieniowe różnicują między osobami stosującymi dietę odnoszącą sukcesy i nieudanymi dietami i osobami nie będącymi na diecie. Walidacja kwestionariuszy głodu pokarmowego w języku niemieckimApetyt58(1), 88-97https://doi.org/10.1016/j.appet.2011.09.010.

  • MiedlSFBuchelC., & PetersJ. (2014). Głód wywołany wskazówkami zwiększa impulsywność poprzez zmiany sygnałów wartości w prążkowiu u nałogowych hazardzistówJournal of Neuroscience34(13), 4750-4755https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.5020-13.2014.

  • NieuwenhuisS.Aston-JonesG., & CohenJD (2005). Podejmowanie decyzji, P3 i układ miejsce sinawe – norepinefrynaBiuletyn Psychologiczny131(4), 510-532https://doi.org/10.1037/0033-2909.131.4.510.

  • NieuwenhuisS.YeungN.Van Den WildenbergaW., & RidderinkhofKR (2003). Elektrofizjologiczne korelaty funkcji przedniej obręczy zakrętu obręczy w zadaniu start / no-go: skutki konfliktu odpowiedzi i częstość typu próbyNeuronauka poznawcza, afektywna i behawioralna3(1), 17-26https://doi.org/10.3758/CABN.3.1.17.

  • PattonJHStanfordMS, & BarrattaES (1995). Struktura czynnikowa skali impulsywności BarrattJournal of Clinical Psychology51(6), 768-774https://doi.org/10.1002/1097-4679(199511)51:6%3C768::AID-JCLP2270510607%3E3.0.CO;2-1.

  • PawełT.SchifferaB.ZwargT.KrügerTHKaramaS.SchedłowskiM.(2008). Odpowiedź mózgu na wizualne bodźce seksualne u mężczyzn heteroseksualnych i homoseksualnychMapowanie ludzkiego mózgu29(6), 726-735https://doi.org/10.1002/hbm.20435.

  • PotenzaMN (2008). Neurobiologia patologicznego hazardu i uzależnienia od narkotyków: przegląd i nowe odkryciaFilozoficzne transakcje Royal Society B: Biological Sciences363(1507), 3181-3189https://doi.org/10.1098/rstb.2008.0100.

  • PrauseN.SteeleVRStaleyC.SabatinelliD., & HajcakG. (2016). Prause i in. (2015) najnowsze fałszowanie prognoz nałogówBiological Psychology120159-161.

  • RobinsonTE, & BerridgeKC (2008). Teoria uzależnienia od zachęt motywacyjnych: niektóre aktualne problemyFilozoficzne transakcje Royal Society B: Biological Sciences363(1507), 3137-3146https://doi.org/10.1098/rstb.2008.0093.

  • RobinsonMJFFischerRANOAhujaA.PomniejszyEN, & maniacyH. (2015). Role „chęci” i „lubienia” w motywowaniu: hazard, jedzenie i uzależnienia od narkotyków, w Behawioralna neuronauka motywacji (s. 105-136). ChamRycerz.

  • RossMWManssonSA, & DanebackK. (2012). Częstość występowania, nasilenie i korelacje z problematycznym seksualnym korzystaniem z Internetu u szwedzkich mężczyzn i kobietArchiwa zachowań seksualnych41(2), 459-466https://doi.org/10.1007/s10508-011-9762-0.

  • SeokJW, & SohnJH (2015). Nerwowe substraty pożądania seksualnego u osób z problematycznymi zachowaniami hiperseksualnymiFrontiers in Behavioral Neuroscience9321https://doi.org/10.3389/fnbeh.2015.00321.

  • SochadzeE.StewartC.HollifieldaM., & TasmanA. (2008). Potencjalne badanie związane z wydarzeniem dotyczące dysfunkcji wykonawczych w zadaniu przyspieszonej reakcji w uzależnieniu od kokainyDziennik Neuroterapii12(4), 185-204https://doi.org/10.1080/10874200802502144.

  • SpechleraROCZNIEChaaraniB.HudsonKEGarncarzA.FoxeJJ, & GaravanH. (2016). Hamowanie reakcji i leki uzależniające: od stosowania do abstynencji, w Postęp w badaniach mózgu (Vol 223, s. 143-164). Elsevier.

  • SztywnyR.KluckenT.PotenzaMNMarkaM., & ReflektoryJ. (2018). Aktualne zrozumienie neurobiologii behawioralnej kompulsywnego zaburzenia zachowania seksualnego i problematycznej pornografiiBieżące raporty neurobiologii behawioralnej5(4), 218-231https://doi.org/10.1007/s40473-018-0162-9.

  • SussmanaCJharfaJMstalJ L, & Weigle'aP. (2018). Uzależnienia od Internetu i gier wideo: diagnostyka, epidemiologia i neurobiologiaKliniki psychiatryczne dla dzieci i młodzieży27(2), 307-326.

  • SuB.YangL.WangGYWangS.LiS.CaoH.(2017). Wpływ sygnałów związanych z narkotykami na hamowanie odpowiedzi poprzez abstynencję: badanie pilotażowe z udziałem mężczyzn abstynentów heroinyThe American Journal of Drug and Alcohol Abuse43(6), 664-670https://doi.org/10.1080/00952990.2017.1283695.

  • MuślinST, & WrayJM (2012). Kliniczne znaczenie głodu narkotykowegoRoczniki Akademii Nauk w Nowym Jorku1248(1), 1-17https://doi.org/10.1111/j.1749-6632.2011.06298.x.

  • ZakończF., & LoganSE (2008). Hamowanie odpowiedzi w paradygmacie sygnału stopTrendy w naukach kognitywnych12(11), 418-424https://doi.org/10.1016/j.tics.2008.07.005.

  • VoonV.KretTBBankP.PorterL.MorrisL.MitchellS.(2014). Neuronowe korelaty reaktywności wskazówek seksualnych u osób z kompulsywnymi zachowaniami seksualnymi i bez nichPloS One9(7), e102419https://doi.org/10.1371/journal.pone.0102419.

  • rum rumowyS.KluckenT.KagereraS.WalterB.HermannA.VaitlD.(2013). Podobieństwa płciowe i różnice w neuronalnym przetwarzaniu wizualnych bodźców seksualnychThe Journal of Sexual Medicine10(5), 1328-1342https://doi.org/10.1111/jsm.12096.

  • WierRWBartłolowaBDvan den WildenbergaE.TakoC.EngelsRCMESherKJ(2007). Automatyczne i kontrolowane procesy oraz rozwój zachowań uzależniających u młodzieży: przegląd i modelBiochemia i zachowanie farmakologiczne86(2), 263-283https://doi.org/10.1016/j.pbb.2006.09.021.

  • ZhaoX.LiuX., & maesJH (2017). Reakcje behawioralne i mózgowe palaczy płci męskiej na dewiacyjne bodźce związane z papierosami w paradygmacie dwóch wyborówCzasopismo Psychofizjologii32(4), 172-181https://doi.org/10.1027/0269-8803/a000195.

  • ZhouZHYuanGZYaoJJLiC., & ChengZH (2010). Potencjalne badanie związane ze zdarzeniami, dotyczące niedostatecznej kontroli hamowania u osób z patologicznym wykorzystaniem InternetuActa Neuropsychiatrica22(5), 228-236https://doi.org/10.1111/j.1601-5215.2010.00444.x.

  • ZhuTMLiH.JinRJZhengZ.luoY.YeH.(2012). Wpływ elektroakupunktury połączonej psycho-interwencji na funkcje poznawcze i potencjały związane ze zdarzeniem P300 oraz negatywne niedopasowanie u pacjentów uzależnionych od InternetuChinese Journal of Integrative Medicine18(2), 146-151https://doi.org/10.1007/s11655-012-0990-5.

  • ZilverstandA., & GoldsteinRZ (2020). Podwójne modele uzależnienia od narkotyków: osłabiony model hamowania odpowiedzi i atrybucji istotności, w Poznanie i uzależnienie (s. 17-23). Academic Press.

  • ZungW W (1971). Instrument oceny zaburzeń lękowychPsychosomatyka: Journal of Consultation and Liaison Psychiatry12(6): 371-379https://doi.org/10.1016/S0033-3182(71)71479-0.

  • ZungW WRichardsCB, & ShortMJ (1965). Skala samooceny depresji w poradni: Dalsza walidacja SDSArchives of General Psychiatry13(6), 508-515https://doi.org/10.1001/archpsyc.1965.01730060026004.