Front Psychol. 2016 pode 4;7: 597. doi: 10.3389 / fpsyg.2016.00597. eCollection 2016.
Wang Y1, Zou Z1, Canção H1, Xu X1, Wang H1, d'Oleire Uquillas F2, Huang X1.
Sumário
Dependência de telefone celular (MPD) é um vício comportamental que se tornou um problema crescente de saúde mental pública. Embora pesquisas anteriores tenham explorado alguns dos fatores que podem predizer a DPM, os mecanismos neurais subjacentes da DPM ainda não foram investigados. O presente estudo teve como objetivo explorar as variações microestruturais associadas ao MPD, medido com imagens funcionais de ressonância magnética (fMRI). Integridade do volume de substância cinzenta (GMV) e substância branca (WM) [quatro índices: anisotropia fracionada (AF); difusividade média (MD); difusividade axial (AD); e difusividade radial (RD)] foram calculados por morfometria baseada em voxel (VBM) e análise espacial baseada em tratos (TBSS), respectivamente. Sessenta e oito estudantes universitários (42 do sexo feminino) foram incluídos e divididos em dois grupos [grupo MPD, N = 34; grupo controle (CG), N = 34] baseado no escore da escala MPAI (Mobile Phone Addiction Index). A impulsividade do traço também foi medida usando a Escala de Impulsividade de Barratt (BIS-11).
À luz da impulsividade das características subjacentes, os resultados revelaram diminuição do GMV no grupo MPD em relação aos controles em regiões como o giro frontal superior direito (sFG), giro frontal inferior direito (iFG) e tálamo bilateral (Thal). No grupo MPD, o GMV nas regiões acima mencionadas foi negativamente correlacionado com os escores no MPAI. Os resultados também mostraram significativamente menos AF e AD medidas de integridade WM no grupo MPD em relação aos controles em fibras de feixe cingulum hipocampal bilateral (CgH). Além disso, no grupo MPD, a FA do CgH também foi negativamente correlacionada com os escores no MPAI.
Esses achados fornecem a primeira evidência morfológica de estrutura cerebral alterada com o uso excessivo de telefones celulares, e podem ajudar a entender melhor os mecanismos neurais da DPM em relação a outros transtornos comportamentais e de dependência química.
PALAVRAS-CHAVE:
Escala do Índice de Vício em Telefonia Móvel; difusividade axial; fMRI; anisotropia fracionada; volume de massa cinzenta; impulsividade; dependência de telefonia móvel
Introdução
Conforme relatado por eMarketer.com, o número de assinantes de smartphones universais atingirá 2,380 milhões em 2017, dos quais 672.1 milhões serão assinantes chineses. Os smartphones têm muitas características atraentes que ajudam a fomentar seu uso predominante na vida moderna, especialmente para adultos jovens. É uma fonte inesgotável de diversão e relaxamento, um instrumento altamente eficaz para estabelecer e manter relacionamentos interpessoais, e é um método conveniente para evitar estados de humor desagradáveis e "matar" o tempo (Choliz, 2010).
Cada vez mais, os indivíduos percebem seu mundo por meio desse sofisticado, multifuncional e novo "órgão". No entanto, mais e mais jovens adultos estão usando smartphones de maneira descontrolada. Nos últimos anos, problemas fisiológicos, sociais, comportamentais e até afetivos têm sido associados ao uso excessivo, descontrolado e excessivo de dispositivos móveis, chamando muita atenção para os potenciais efeitos negativos do uso excessivo de telefones celulares (Roberts e outros, 2015).
O uso excessivo de telefones celulares, como desordem, pode ser considerado um vício comportamental (Billieux, 2012). O quadro geral tradicional para a dependência baseia-se num modelo médico que se refere à dependência física e psicológica do consumo de substâncias como tabaco, álcool ou outras drogas (McMillan e outros, 2001). No entanto, os pesquisadores têm argumentado que o vício deve ser expandido para incluir padrões comportamentais patológicos que são análogos à dependência de substâncias, e eles se referem coletivamente a estes como 'vícios comportamentais' (Limão, 2002). A dependência comportamental, portanto, refere-se a comportamentos, além da ingestão de substâncias psicoativas, que produzem sentimentos de recompensa a curto prazo e geram um comportamento ainda mais persistente, apesar do conhecimento das consequências adversas. Esses comportamentos incluem jogo patológico, escolha de pele, cleptomania, compra compulsiva e comportamento sexual compulsivo, para citar alguns (Grant et al., 2010). O vício comportamental assemelha-se ao vício em substâncias em muitos domínios, incluindo história natural, fenomenologia (Roberts e outros, 2015), tolerância (Leung, 2008), sobreposição de contribuições genéticas (Billieux, 2012), mecanismos neurobiológicos (Billieux et al., 2015a), comorbidade, resposta ao tratamento (Billieux et al., 2015b) ea característica central comum do controle diminuído (Walther et al., 2012). Com o advento e crescente utilização de tecnologia como televisão, jogos de computador e Internet, uma nova subclasse de vício comportamental de natureza não química, o vício tecnológico, tem sido caracterizada como o uso excessivo problemático de tecnologia envolvendo seres humanos - interação com máquinas (Griffiths, 1996).
Dependência de telefonia móvel (MPD), um subgrupo de dependência comportamental ou tecnológica, compartilha muitas características comuns com outros transtornos de dependência (Bianchi e Phillips, 2005; Billieux, 2012). Estas características comuns são resumidas pelos 'critérios de dependência comportamental de Brown' (Marrom, 1993), e incluem: saliência cognitiva, conflito com outras pessoas ou atividades, euforia ou alívio, tolerância ou perda de controle sobre o comportamento, abstinência, recaída e reintegração (Martinotti et al., 2011). No geral, o MPD tem sido descrito como o uso excessivo e descontrolado de um telefone celular, na medida em que afeta a vida real de um indivíduo. Por exemplo, uma reminiscência de dependência e abstinência, alguém com DPM pode se sentir desconfortável e irritado na ausência de seu telefone, inclusive sentindo um vazio físico e psicológico entre outros sintomas clássicos de abstinência (Ling e Pedersen, 2006).
Para muitos indivíduos do MPD, um telefone celular pode ser tão fascinante que pode dominar sua vida e interesses (Chóliz, 2012). De fato, pesquisas indicaram que a DPM está relacionada a sofrimento psicológico, instabilidade emocional, materialismo (Beranuy et al., 2009), motivação para aprovação (Takao et al., 2009), tédio no lazer, busca de sensações (Leung, 2008), impulsividade (Billieux et al., 2007, 2008comportamento de risco, como sexo desprotegido, uso de drogas ilícitas, consumo de álcool, suspensões da escola e atividades criminais (Yang et al., 2010). Além disso, foram encontradas associações negativas entre MPD e introversão saudável e conscienciosidade (Roberts e outros, 2015), memória de trabalho (Billieux et al., 2008), função executiva (Billieux, 2012), autocontrole e automonitoramento (Takao et al., 2009) e até auto-estima (Yang et al., 2010). O MPD também pode causar um menor controle cognitivo, comportamentos de busca de recompensa elevados, maior tolerância à exposição telefônica e comprometimento da saúde psicológica, além de reduzir o desempenho no trabalho e até mesmo o fracasso acadêmico (Billieux et al., 2015a), similarmente a outros transtornos de dependência.
É importante ressaltar que a impulsividade de características tem mostrado um papel chave em muitos tipos de transtornos de dependência, incluindo a dependência de drogas (Moreno-López e outros, 2012), problemas de jogo (Joutsa et al., 2011; Bickel et al., 2012), o vício em jogos online (Han et al., 2012b), e até mesmo vício em internet (Cao e outros, 2007; Lin et al., 2012). Assim, no presente estudo, consideramos a possibilidade de medir a impulsividade subjacente possível em MPD também.
Embora alguns fatores potenciais que podem estar relacionados à DPM tenham sido identificados em estudos anteriores, nenhum corpo de pesquisa foi ainda realizado para investigar os mecanismos neurais subjacentes ou possíveis alterações morfológicas cerebrais presentes em indivíduos com DPM. Existe uma tremenda promessa no uso da Imagem por Ressonância Magnética (MRI) para elucidar os mecanismos neurais da DPM (Yuan et al., 2011), e os resultados podem ajudar o desenvolvimento de intervenções comportamentais ou tratamentos farmacológicos para este e outros tipos de dependência no futuro próximo (Hanlon e Canterberry, 2012). Assim, no presente estudo, nosso objetivo foi explorar medidas da morfologia cerebral com RM em indivíduos com DPM, particularmente em jovens universitários adultos, devido ao crescente papel que os telefones celulares desempenham nessa população.
Padrões neurais subjacentes hipotensos e comuns entre o MPD e outros transtornos de dependência contribuem para a idéia de que, ao entender melhor os mecanismos por trás do MPD, outros tipos de dependência também podem ser elucidados (Billieux et al., 2015a). Em um estudo de dependência de internet em jovens adultos, Zhou et al. (2011) descobriram que, em comparação com um grupo de controle saudável, adultos jovens viciados em internet apresentaram menor densidade de massa cinzenta no córtex cingulado anterior esquerdo, no córtex cingulado posterior esquerdo, na ínsula esquerda e no giro lingual esquerdo. Em um estudo semelhante olhando para o vício em jogos online em jovens adultos, Weng et al. (2013) encontraram atrofia da substância cinzenta no córtex orbitofrontal direito (OFC), ínsula bilateral e área motora suplementar direita, bem como redução da anisotropia fracionada (FA) no joelho direito do corpo caloso, substância branca bilateral do lobo frontal (MO) e cápsula externa direita em viciados em jogos online. Em pesquisas relacionadas ao jogo patológico, houve maior volume de substância cinzenta (GMV) no estriado ventral e no córtex pré-frontal direito (Koehler et al., 2013), menor FA difusa e maior difusividade média (DM) no corpo caloso, no cíngulo, no fascículo longitudinal superior, no fascículo fronto-occipital inferior, no membro anterior da cápsula interna, na radiação talâmica anterior, no fascículo longitudinal inferior e o fascículo fronto-occipital uncinado / inferior no grupo de pacientes com jogo patológico (Joutsa et al., 2011). Essas regiões relatadas estão relacionadas ao controle inibitório, processamento de recompensa e impulsividade (Romero e outros, 2010; Li et al., 2015). O MPD pode, em teoria, também envolver danos a algumas dessas regiões (Hanlon e Canterberry, 2012), e explorar as semelhanças e diferenças entre os vários vícios pode aprofundar nossa compreensão dos mecanismos neurais dos comportamentos do MPD e pode ajudar o desenvolvimento de intervenções específicas para ele.
Muitos métodos automatizados e objetivos de ressonância magnética têm sido usados para caracterizar padrões estruturais saudáveis do cérebro, incluindo imagem estrutural ponderada com T1 e imagem por tensor de difusão (DTI). No primeiro, o GMV pode ser inspecionado e posteriormente calculado por análise de morfometria baseada em voxel (VBM). Com base na revisão acima, hipotetizamos diminuição do GMV nas áreas do lobo frontal e tálamo no grupo MPD em relação aos controles. Também supusemos que o grupo MPD estaria associado ao comprometimento das fibras WM ligadas ao processamento emocional, atenção executiva, tomada de decisão e controle cognitivo. Quatro substitutos da integridade da fibra, incluindo FA, MD, difusividade axial (AD) e difusividade radial (RD), calculados por meio de análise espacial de base espacial (TBSS) (Yeh et al., 2009), são sensíveis à difusão de moléculas de água no cérebro (Basser et al., 1994), e são biomarcadores qualificados e precisos para avaliar a eficácia de WM (Hasan et al., 2011).
No presente estudo, tanto GMV e WM integridade foram exploradas usando essas medidas, a fim de revelar discrepâncias potenciais que podem estar presentes em adultos jovens com MPD, com o potencial para compreender melhor os seus possíveis mecanismos neurais.
Materiais e Métodos
Declaração de ética
Esta pesquisa foi aprovada pelo Comitê de Ética da Southwest University, e o consentimento informado por escrito foi obtido de todos os participantes. Todos os participantes tinham mais de 18 anos de idade e foram notificados de que sua participação era completamente voluntária e que eles tinham a capacidade de se separar a qualquer momento.
Participantes
Trezentos estudantes universitários foram recrutados na Southwest University (SWU, Chongqing, China) por panfleto e propaganda na Internet. Eles foram solicitados a preencher a escala MPAI (Mobile Phone Addiction Index), na qual uma pontuação acima da 51 os classificava como dependente de celular (MPD). Esta estratificação levou a um grupo MPD de indivíduos 34 (21 feminino, faixa: 18-27 anos). Para coincidir com o grupo MPD, os alunos não-MPD 34 (21 feminino, faixa: 18 27 anos de idade) foram selecionados aleatoriamente como o grupo controle (GC). Não houve diferenças significativas nas despesas pessoais mensais, idade, sexo ou anos de educação entre os grupos (ver Tabela 1).
TABELA 1. Estatuto econômico, dados demográficos, MPAI e BIS dos participantes.
Além disso, todos os participantes não tinham distúrbios neurológicos, história de distúrbios psiquiátricos ou partes metálicas, tatuagens ou piercings irremovíveis em seu corpo. Todos tinham normalidade ou corrigiam a visão normal, eram destros e eram falantes nativos de chinês.
Avaliação do Questionário
A escala MPAI (Leung, 2008), que consiste em itens 17, foi usado para estimar o grau de MPD. Uma escala Likert de cinco pontos foi usada: 1 = 'de maneira nenhuma', 2 = 'raramente,' 3 = 'ocasionalmente,' 4 = 'frequentemente,' 5 = 'sempre.' A pontuação total varia de 17 a 85, na qual, de acordo com uma divisão mediana, 51 ou mais é considerado indicativo de dependência telefônica (Martinotti et al., 2011). A confiabilidade da escala, conforme indicado pelo alfa de Cronbach, é notavelmente alta em 0.90 (Leung, 2008).
A escala de impulsividade de Barratt (BIS-11) (Patton e outros, 1995) foi administrado a ambos os grupos para medir a impulsividade das características. O BIS é composto de itens 30 usando uma escala Likert de cinco pontos, onde quanto maior a pontuação, mais forte é a impulsividade. A confiabilidade da consistência interna e a confiabilidade do reteste são 0.89 e 0.91, respectivamente (Li et al., 2011).
Aquisição de Digitalização
Todos os dados de imagem foram adquiridos usando um scanner 3T Siemens (Siemens Medical, Erlangen, Alemanha) no Brain Imaging Research Center da Southwest University. Imagens anatômicas ponderadas em T1 de alta resolução foram obtidas com uma seqüência preparada por magnetização de gradiente rápido de eco (MPRAGE) [tempo de repetição (TR) = 1900 ms, tempo de eco (TE) = 2.52 ms, campo de visão (FOV) = 256 mm ângulo de inclinação = 90 °, resolução da matriz no plano = 256 × 256, espessura da fatia = 1 mm, fatias = 176, tamanho do voxel = 1 mm × 1 mm × 1 mm]. As imagens do tensor de difusão em direção 12 (DTI) foram coletadas com uma seqüência de pulsos repetidos duas vezes refocused, TR = 6000 ms, TE = 89 ms, FOV = 240 mm, resolução da matriz = 128 128, espessura da fatia = 3 mm 45, b-valor = 1000s / mm2.
Análise de Dados de Imagem Estrutural
Os dados de imagens estruturais de cada sujeito foram analisados pelo software Statistical Parametric Mapping (SPM81) em MATLAB R2014a (MathWorks Inc., Natick, MA, EUA), e foram exibidas pela primeira vez para verificar se há artefatos e anormalidades anatômicas brutas. As varreduras foram manualmente co-registradas e realinhadas com a linha de comissura anterior comissura posterior e então segmentadas em substância cinzenta (GM), WM e líquido cefalorraquidiano (LCR) (Yin et al., 2013). Por fim, os resultados foram registrados, normalizados e modulados utilizando-se a caixa de ferramentas de álgebra de registro anatomográfica difeomórfica através da língua de exponencial (DARTEL), que utiliza um algoritmo de registro mais sofisticado para obter um registro mais preciso entre indivíduos. Seu desempenho em algoritmos de registro não linear é melhor que o de outras caixas de ferramentas similares.
Após essas etapas de pré-processamento, o modelo cerebral específico do estudo foi criado a partir de todas as imagens subjetivas (ou seja, imagem média) e a intensidade da imagem de cada voxel foi modulada pelos determinantes Jacobianos para facilitar a determinação de diferenças regionais na quantidade absoluta de GM. . As imagens registadas foram então transformadas no espaço do Instituto Neurológico de Montreal (MNI) e, finalmente, as imagens normalizadas e moduladas foram suavizadas com um núcleo Gaussiano 10 mm de largura total a meio-máximo (FWHM) para aumentar a relação sinal-ruído.
A diferença no GMV entre o grupo MPD e GC foi avaliada por duas amostras t-teste usando SPM8 em que o total de GM volume, bem como os escores do BIS foram adicionados para covariância, como traço impulsividade pode ser um fator de confusão. O mascaramento absoluto do limiar da intensidade do sinal do voxel foi ajustado para 0.2 para minimizar os efeitos do limite GM (Duan et al., 2012). Os níveis de significância foram fixados em p <0.01 com correção Alpha-Sim, calculado usando o software DPABI2 (Chao-Gan e Yu-Feng, 2010). As imagens resultantes foram visualizadas com o BrainNet Viewer (Xia et al., 2013).
A fim de afirmar as diferenças associadas ao MPD em relação aos controles, os clusters de GMV notavelmente diferentes entre os dois grupos foram selecionados como regiões de interesse (ROI), e os valores GMV desses ROIs dentro do grupo MPD foram então extraídos por REST.3e entrou em uma análise de correlação de Pearson com escores do MPAI com significância p <0.05 (Song et al., 2011).
Análise de Dados de Imagens de Tensores de Difusão
Os dados de imagem ponderados por difusão foram processados da seguinte maneira usando a ferramenta de pipeline, PANDA4: estimativa da máscara cerebral usando a imagem b0 sem ponderação de difusão, corte do espaço não cerebral nas imagens cruas no 0.25 [limiar de intensidade fracionária (0 → 1), onde valores menores fornecem estimativas maiores de contorno do cérebro], correção do distorção induzida por corrente de Foucault e movimento da cabeça durante a digitalização registrando as imagens ponderadas de difusão (DWI) para a imagem b0 com uma transformação afim, registro não linear de todas as imagens FA individuais no espaço nativo para o modelo FA no Instituto Neurológico de Montreal ( MNI) espaço padrão, distorção das transformações usadas para reamostrar as imagens das métricas de difusão com 1 mm × 1 mm × 1 mm de resolução espacial, execução do procedimento TBSS onde todos os esqueletos dos sujeitos foram criados e média de AF de todas as sub-regiões, λ1 e λ23 O valor da WM esqueletizada dos sujeitos foi calculado de acordo com o atlas WM estereotáxico da Johns Hopkins - que compreende as regiões centrais 50 (Mori et al., 2008) - para posterior contagem baseada em atlas, através de análise de variância multifatorial entre os dois grupos, enquanto se regeneram os escores do BIS. Por fim, foi realizada uma análise de correlação de Pearson dentro do grupo MPD entre os valores das regiões significativamente diferentes e os escores do MPAI com significância p <0.05 (Cui et al., 2013). O poder estatístico deste método foi testado de forma confiável (Oishi et al., 2009; Faria et al., 2010). O resultado foi apresentado com o FSLView usando a caixa de ferramentas FSL (FSL 5.0.05), (Smith et al., 2006).
Resultados
Performance do Questionário
O grupo MPD apresentou escores significativamente maiores no IPAF que no GC. Eles também gastaram muito mais tempo em seu celular (veja Tabela 1). Como esperado, os escores do BIS também foram significativamente maiores no grupo com DPM, mostrando que os indivíduos com DPM tiveram impulsividade de característica mais alta em relação aos controles.
Diferença de volume de matéria cinzenta entre grupos
Comparado com o GC, o grupo MPD diminuiu notavelmente o GMV no giro frontal superior direito (sFG), giro frontal inferior direito (IFG), giro frontal medial bilateral (mFG), giro occipital médio direito (mOG), córtex cingulado anterior esquerdo (ACC) e tálamo bilateral (Thal) (ver Tabela 2). Além disso, dentro do grupo MPD, o GMV do sFG direito, o iFG direito e o Thal foram negativamente correlacionados com os escores do MPAI (ver Figura 1).
TABELA 2. Diferenças notáveis de volume de substância cinzenta (GMV) entre o grupo dependente de telefone celular (MPD) e o grupo de controle (grupo MPD <grupo de controle).
FIGURA 1. Notáveis diferenças de GMV entre o grupo MPD e o grupo controle (GC> MPD), e a correlação negativa entre os escores de GMV e MPAI dentro do grupo de MPD. Comparado com o grupo controle, o grupo MPD apresentou um decréscimo acentuado de GMV no sFG direito, iFG direita, mFG bilateral, mOG direita, ACC esquerda e talina bilateral. Além disso, dentro do grupo MPD, o GMV do sFG direito, iFG direito e Thal foi negativamente correlacionado com os escores do MPAI. sFG, giro frontal superior; iFG, giro frontal inferior; mFG, giro frontal medial; mOG, giro occipital médio; ACC, córtex cingulado anterior; Thal, tálamo; MPD, dependência de celular; CG, grupo controle; MPAI, Índice de Vício em Telefonia Móvel; GMV, volume de massa cinzenta. L, esquerda; R, certoDiscrepância de DTI entre grupos
Para a análise do TBSS do atlas, os valores de FA e AD para as fibras do feixe de cíngulo do hipocampo (CgH) foram significativamente menores nos indivíduos com DPM, em relação aos controles (ver Tabela 3). Além disso, dentro do grupo MPD, a FA do CgH foi negativamente correlacionada com os escores do MPAI (ver Figura 2).
TABELA 3. Diferenças significativas no índice de imagem por tensor de difusão (DTI) entre o grupo MPD e o grupo controle (grupo MPD <grupo controle).
FIGURA 2. FA e AD diminuídas em CgH bilateral (sub-regiões divididas pelos atlas estereotáxicos de Johns Hopkins) no grupo MPD em comparação com o grupo de controle (MPD <CG) e a correlação negativa entre as pontuações de FA e MPAI dentro do grupo MPD. Os valores de FA e AD do CgH foram significativamente diminuídos em indivíduos com DPM, em relação aos controles. Além disso, dentro do grupo MPD, o FA do CgH foi negativamente correlacionado com os escores do MPAI. CgH, fibras do feixe de cíngulo no hipocampo. FA, anisotropia fracionada; AD, difusividade axial; MPD, dependência de celular; CG, grupo controle; MPAI, Mobile Phone Addiction Index.
Discussão
Até onde sabemos, o presente estudo foi a primeira tentativa de explorar a morfologia neural alterada em estudantes universitários com DPM. Nós comparamos GMV e quatro índices de integridade de WM (FA, MD, AD e RD) entre indivíduos MPD e controles saudáveis. Os resultados revelaram que os indivíduos com DPM apresentaram diminuição do GMV, em relação aos controles, no sFG direito, IFG direita, mFG bilateral, mOG direita, ACC esquerda e tálamo bilateral (Thal). Em relação à integridade da MO, o grupo MPD apresentou FA diminuída e AD de fibras do feixe de cíngulo hipocampal bilateral (CgH). Além disso, os valores de GMV do sFG direito, iFG direito e tálamo bilateral (Thal) foram correlacionados negativamente com os escores do MPAI no grupo MPD, assim como os valores de FA do CgH. Além disso, confirmamos que o grupo MPD apresentou maior impulsividade de característica, medida com a Escala de Impulsividade de Barratt (BIS-11) (Patton e outros, 1995).
Esses achados indicam possíveis mecanismos neurobiológicos subjacentes ao DMP e, ao mesmo tempo, ajudam a entender melhor o papel subjacente da impulsividade nesse tipo de transtorno de dependência comportamental. Os resultados também fornecem informações sobre as semelhanças e diferenças entre MPD e outros tipos de transtornos de dependência.
Diminuição do volume da matéria cinzenta no MPD
No presente estudo, encontramos um decréscimo do GMV no grupo MPD, um achado que é consistente com nossa hipótese baseada em achados de outros estudos de dependência de drogas e comportamentais, onde a hipótese de que a impulsividade também é hipotética desempenha um papel influente.
Estudos de neuroimagem funcional da dependência de drogas revelam que drogas de abuso não apenas influenciam estruturas subcorticais ricas em dopamina, como área tegmentar ventral (VTA), nucleus accumbens (NAcc), núcleo caudado, putâmen, tálamo e amígdala, mas também atrapalham áreas de projeção cortical como o córtex pré-frontal (PFC), OFC, ACC e insula (Hanlon e Canterberry, 2012). Similarmente ao vício em drogas, indivíduos com dependência comportamental são frequentemente caracterizados como tendo função anormal em regiões do cérebro que incluem o córtex pré-frontal, ACC (Grant et al., 2010), estriatal ventral (Han et al., 2012a) e VTAs, NAcc (Grant et al., 2010), insula (Kuss e Griffiths, 2012) e tálamo (van Holst e outros, 2010). Além da função alterada nestas áreas, vale a pena notar que a morfologia do cérebro alterada nestas áreas também foi relatada em viciados em Internet, bem como viciados em jogos de azar. Por exemplo, estudos mostraram GMV diminuído nestas condições em ACC esquerdo, córtex cingulado posterior esquerdo, ínsula esquerda, giro lingual esquerdo (Zhou e outros, 2011), OFC direita, ínsula bilateral e área motora suplementar direita (Weng et al., 2013). Essas áreas se sobrepõem em grande parte aos circuitos relacionados ao controle inibitório (Ersche et al., 2011), processamento de recompensa, tomada de decisão e outras funções cognitivas (Romero e outros, 2010).
Em nosso estudo, o volume diminuído em três ROIs no grupo MPD em relação aos controles também foi correlacionado com o MPAI. Isto é, o sFG, o iFG direito e o tálamo. Demonstrou-se que o sFG está envolvido em muitas funções cognitivas avançadas, tais como controle inibitório, tomada de decisão consciente, raciocínio, memória de trabalho (Chase et al., 2011), aspectos do controle voluntário top-down da atenção (Hopfinger e outros, 2000modelagem e predição do comportamento dos outros (isto é, teoria da mente) (Cui et al., 2012).
Acredita-se que o IFG correto sirva como centro de controle dos circuitos dos gânglios fronto-basais envolvidos na distribuição de atenção, processamento emocional, controle inibitório e monitoramento e modulação do comportamento (Moreno-López e outros, 2012). Sua lesão está associada à desinibição comportamental e demonstrou ter um papel fundamental na manutenção e exacerbação da dependência comportamental (Grant et al., 2010; Kuss e Griffiths, 2012).
O tálamo, que conecta extensamente estruturas corticais e subcorticais entre si, poderia ser um dos centros mais importantes do cérebro, e mostrou estar relacionado com a expectativa de recompensa, atenção, emoção, memória (Minagar et al., 2013) e função executiva (Tuchscherer et al., 2010). Além disso, a atrofia talâmica foi previamente encontrada como associada a comprometimento cognitivo (Hanlon e Canterberry, 2012).
Ao contrário dos nossos resultados, um estudo de pacientes com vício em jogos online mostrou que o volume talâmico foi realmente aumentado no grupo de dependência, supostamente o resultado de maior disponibilidade de dopamina da tremenda estimulação visual e auditiva presente no jogo online - alterando o balanço dos circuitos mesolímbicos (Han et al., 2012b). Essa contradição também pode representar a diferença nos comportamentos habituais adquiridos entre usuários de telefone dependentes e jogadores viciados em jogos de computador.
Integridade Anormal da Matéria Branca no MPD
Além do GMV diminuído, encontramos FA diminuída e AD de fibras do feixe de cíngulo do hipocampo (CgH) no grupo MPD.
O trato do cíngulo WM transporta informações do giro cingulado para o hipocampo e pode ser separado em duas sub-regiões no nível axial do esplênio do corpo caloso: o cíngulo no giro cingulado acima do esplênio e o cíngulo nas regiões do hipocampo (CgH) abaixo do esplênio (Mori et al., 2008). A função do CgH envolve receber diferentes combinações de informações de regulação sensorial, cognitiva e emocional. Ele fornece uma entrada polissensorial importante para o hipocampo (Zhu et al., 2011), e contribui para recompensar percursos e formação, manutenção e recuperação da memória de trabalho (Yuan et al., 2011) - informação crítica para o controle cognitivo (Luck e outros, 2010; Benedict et al., 2013). Além disso, FA anormal no grupo MPD é consistente com os achados na dependência de álcool (Yeh et al., 2009). Em geral, a transmissão de informação diminuída entre o giro cingulado e o hipocampo, como é sugerido pelo valor de CgH-FA reduzido no grupo MPD, pode ser uma base estrutural subjacente para déficits funcionais que levam a uma solidificação de memórias relacionadas à dependência.
No entanto, até onde sabemos, a diminuição da FA no CgH ainda não foi relatada em nenhum estudo de dependência comportamental. Nossos dados indicam que a redução de FA no CgH direito do grupo MPD foi principalmente impulsionada por uma diminuição no valor AD, sem divergência observada no índice RD. A AD mede a magnitude da difusividade ao longo da direção principal da difusão, que pode indexar a organização da estrutura da fibra e a integridade axonal (Qiu et al., 2008). Assim, o principal mecanismo subjacente da lesão WM nesta área presente na DPM pode ser devido à lesão axonal sutil, em vez de desmielinização (Romero e outros, 2010).
Impulsividade e Dependência do Telemóvel
A impulsividade pode ser definida como a tomada de ações que são expressas prematuramente, que são indevidamente arriscadas, mal concebidas e que podem resultar em conseqüências indesejáveis (Bickel et al., 2012). Está intimamente relacionado com a maioria dos distúrbios de dependência (Romero e outros, 2010), como a toxicodependência (Moreno-López e outros, 2012), jogo patológico (Joutsa et al., 2011), o vício em jogos online (Han et al., 2012b), vício em internet (Lin et al., 2012) e MPD (Billieux, 2012). Curiosamente, Walther et al. (2012) investigou a relação entre 12 características de personalidade diferentes e cinco comportamentos de dependência, incluindo álcool, tabaco e uso de substâncias cannabis, jogos problemáticos e jogos de computador problemáticos, e descobriu que a alta impulsividade era a única característica de personalidade associada a todos os comportamentos aditivos foram investigados.
Como esperado, encontramos maior impulsividade em indivíduos com DPM, consistente com pesquisas anteriores. A impulsividade pode de fato ser o mais forte preditor de MPD (Billieux et al., 2008). Pode predispor alguém a passar longos períodos de tempo em seu telefone, eventualmente levando a MPD, e por sua vez, pode deteriorar ainda mais as habilidades de auto-adaptação e autocontrole (Billieux et al., 2007). Além disso, altos níveis de impulsividade de característica estão associados à menor ligação do auto-receptor de dopamina mesencefálica (Buckholtz et al., 2010). Quanto aos indivíduos dependentes de substâncias, o uso continuado de estimulantes, por exemplo, é pensado para exacerbar ainda mais os traços impulsivos (Moreno-López e outros, 2012). Assim, devido à estreita ligação entre impulsividade e distúrbios de dependência, a fim de melhorar as intervenções de tratamento que ajudam a promover processos de tomada de decisão mais conscientes e menos compulsivos, e melhorar as habilidades de autocontrole, os terapeutas podem se concentrar na redução de características relacionadas à impulsividade (Leung, 2008).
No entanto, devido à estreita relação entre impulsividade e DPM, a diferença nos escores do BIS entre o DPM e o GC pode ter sido uma potencial variável de confusão na análise comparativa do uso de telefones celulares. Assim, em nosso estudo, o escore do BIS foi eliminado como um regressor de incômodo nos contrastes do grupo GMV e FA, e os valores das regiões resultantes foram então incluídos nas análises de correlação com os escores do MPAI dentro do grupo MPD.
Limitações e direções futuras
Apesar dos novos resultados do estudo, há várias limitações a serem reconhecidas. Em primeiro lugar, devido ao desenho transversal do estudo, e que os potenciais mecanismos psicológicos são múltiplos, não podemos inferir causalidade ou direção de efeito entre o uso excessivo do telefone celular e as alterações estruturais mal adaptadas encontradas no grupo MPD. Assim, estudos longitudinais seriam muito úteis para confirmar possíveis mecanismos psicológicos e fisiológicos da DPM, bem como fornecer a capacidade de medir o comprimento e a progressão da DPM nos participantes. Em segundo lugar, embora tenhamos encontrado diferenças estruturais cerebrais entre o DPM e o GC, não podemos saber com certeza quais tipos específicos de déficits nas funções cognitivas estão relacionados a essas diferenças. Estudos futuros devem tentar conectar as diferenças de GMV (ou integridade WM) em MPD a alguma função psicológica (por exemplo, função executiva cognitiva), a fim de melhor informar possíveis medidas preventivas e intervenções para uso excessivo e dependência de telefones celulares. Por último, mas não menos importante, apesar de regredir os escores do BIS ao realizar testes de diferença de grupo de GMV e FA, a impulsividade de característica subjacente encontrada na amostra é inevitavelmente uma variável inextricável que não pode ser completamente isolada no presente estudo. Estudos futuros que talvez incluam uma comparação entre indivíduos com DPM com alto grau de impulsividade versus indivíduos com alta impulsividade e não MPD podem ser úteis para dissociar o MPD da impulsividade das características.
Contribuições do autor
YW é responsável pelo projeto experimental original, procedimento de tarefa, análise de dados e redação do artigo. ZZ é responsável pelo processo experimental, coleta de dados e redação do artigo. O HS é responsável pela implementação de experimentos e análise de dados. XX é responsável pelos dados do questionário comportamental e pelo plano de procedimentos experimentais. HW é responsável pelo arranjo gráfico e gráfico, incluindo figuras 1 e 2, organização dos dados e revisão do manuscrito. A FdU é responsável pela redação do manuscrito, descrição das funções das regiões cerebrais, edição de textos e edição de conteúdo, bem como aprovação da versão final a ser publicada. XH é responsável pelo design experimental e orientação por toda parte.
Declaração de conflito de interesse
Os autores declaram que a pesquisa foi realizada na ausência de quaisquer relações comerciais ou financeiras que possam ser interpretadas como um potencial conflito de interesses.
Agradecimentos
Este trabalho foi apoiado por doações da organização Fundamental Research Funds para as Universidades Centrais da China (SWU1509134) e Fundos Educacionais de Chongqing (2015-JC-005).
Notas de rodapé
- ^ http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm
- ^ http://www.rfmri.org/dpabi
- ^ http://www.restfmri.net
- ^ http://www.nitrc.org/projects/panda/
- ^ http://www.fmrib.ox.ac.uk/fsl/tbss
Referências
Basser, PJ, Mattiello, J. e LeBihan, D. (1994). Espectroscopia de ressonância magnética e imagem. Biofísica J. 66, 259–267. doi: 10.1016/S0006-3495(94)80775-1
Benedict, RH, Hulst, HE, Bergsland, N., Schoonheim, MM, Dwyer, MG, Weinstock-Guttman, B., et al. (2013) O significado clínico da atrofia e da substância branca significa difusividade no tálamo de pacientes com esclerose múltipla. Mult. Scler. J. 19, 1478 – 1484. doi: 10.1177 / 1352458513478675
Beranuy, M., Oberst, U., Carbonell, X., e Chamarro, A. (2009) .Problema Internet e telefone celular problemáticos e sintomas clínicos em estudantes universitários: o papel da inteligência emocional. Comput. Cantarolar. Behav. 25, 1182 – 1187. doi: 10.1016 / j.chb.2009.03.001
Bianchi, A. e Phillips, JG (2005). Preditores psicológicos do uso problemático de telefones celulares. CyberPsychol. Behav. 8, 39 – 51. doi: 10.1089 / cpb.2005.8.39
Bickel, WK, Jarmolowicz, DP, Mueller, ET, Gatchalian, KM e McClure, SM (2012). Os antípodas da função executiva e da impulsividade? Uma reconstrução conceitual com referência especial ao vício. Psychopharmacology 221, 361–387. doi: 10.1007/s00213-012-2689-x
Billieux, J. (2012). Uso problemático do celular: uma revisão de literatura e um modelo de caminhos. Curr. Psiquiatria Rev. 8, 299 – 307. doi: 10.2174 / 157340012803520522
Billieux, J., Maurage, P., Lopez-Fernandez, O., Kuss, DJ e Griffiths, MD (2015a). O uso desordenado de telefones celulares pode ser considerado um vício comportamental? Uma atualização sobre evidências atuais e um modelo abrangente para pesquisas futuras. Relatórios atuais de vício 2, 156–162. doi: 10.1007/s40429-015-0054-y
Billieux, J., Schimmenti, A., Khazaal, Y., Maurage, P. e Heeren, A. (2015b). Estamos super-patologizando a vida cotidiana? Um projeto sustentável para pesquisa de dependência comportamental. J. Behav. Viciado. 4, 119 – 123. doi: 10.1556 / 2006.4.2015.009
Billieux, J., Van der Linden, M., d'Acremont, M., Ceschi, G. e Zermatten, A. (2007). A impulsividade está relacionada à dependência percebida e ao uso real do celular? Appl. Cogn. Psychol. 21, 527 – 538. doi: 10.1002 / acp.1289
Billieux, J., Van der Linden, M. e Rochat, L. (2008). O papel da impulsividade no uso real e problemático do telefone celular. Appl. Cogn. Psychol. 22, 1195 – 1210. doi: 10.1002 / acp.1429
Brown, R. (1993). "Algumas contribuições do estudo do jogo para o estudo de outros vícios", em Comportamento de jogo e jogo de problemaEds WR Eadington e JA Cornelius (Reno: Universidade de Nevada), 241-272.
Buckholtz, JW, Treadway, MT, Cowan, RL, Woodward, ND, Li, R., Ansari, MS, et al. (2010) Diferenças da rede dopaminérgica na impulsividade humana. Ciência 329, 532 – 532. doi: 10.1126 / science.1185778
Cao, F., Su, L., Liu, T. e Gao, X. (2007). A relação entre impulsividade e dependência da Internet em uma amostra de adolescentes chineses. EUR. Psiquiatria 22, 466 – 471. doi: 10.1016 / j.eurpsy.2007.05.004
Chao-Gan, Y. e Yu-Feng, Z. (2010). DPARSF: uma caixa de ferramentas do MATLAB para análise de dados “pipeline” de fMRI em estado de repouso. Frente. Syst. Neurosci. 4: 13. doi: 10.3389 / fnsys.2010.00013
Chase, HW, Eickhoff, SB, Laird, AR e Hogarth, L. (2011). A base neural do processamento e desejo de estímulo de drogas: uma meta-análise de estimativa de probabilidade de ativação. Biol. Psiquiatria 70, 785 – 793. doi: 10.1016 / j.biopsych.2011.05.025
Choliz, M. (2010). Vício em telefones celulares: um ponto de discussão. Vício 105, 373 – 374. doi: 10.1111 / j.1360-0443.2009.02854.x
Chóliz, M. (2012). Vício em telefones celulares na adolescência: o teste de dependência de telefonia móvel (DTM). Prog. Saúde Sci. 2, 33-44.
Cui, X., Bryant, DM e Reiss, AL (2012). O hiperscanismo baseado em NIRS revela maior coerência interpessoal no córtex frontal superior durante a cooperação. Neuroimage 59, 2430 – 2437. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2011.09.003
Cui, Z., Zhong, S., Xu, P., Ele, Y. e Gong, G. (2013). PANDA: uma caixa de ferramentas de pipeline para analisar imagens de difusão cerebral. Frente. Cantarolar. Neurosci. 7: 42. doi: 10.3389 / fnhum.2013.00042
Duan, X., Ele, S., Liao, W., Liang, D., Qiu, L., Wei, L., et ai. (2012) Redução do volume caudado e integração aprimorada do estriano-DMN em especialistas em xadrez. Neuroimage 60, 1280 – 1286. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2012.01.047
Ersche, KD, Barnes, A., Jones, PS, Morein-Zamir, S., Robbins, TW e Bullmore, ET (2011). Estrutura anormal de sistemas cerebrais frontostriatais está associada a aspectos de impulsividade e compulsividade na dependência de cocaína. Cérebro 134, 2013 – 2024. doi: 10.1093 / brain / awr138
Faria, AV, Zhang, J., Oishi, K., Li, X., Jiang, H., Akhter, K., et ai. (2010) Análise baseada em Atlas do neurodesenvolvimento desde a infância até a idade adulta, utilizando imagens de tensores de difusão e aplicações para detecção automatizada de anormalidades. Neuroimage 52, 415 – 428. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2010.04.238
Grant, JE, Potenza, MN, Weinstein, A. e Gorelick, DA (2010). Introdução aos vícios comportamentais. Sou. J. Drogas Abuso De Álcool 36, 233 – 241. doi: 10.3109 / 00952990.2010.491884
Griffiths, M. (1996). Jogando na Internet: uma breve nota. J. Gambl. Viga. 12, 471 – 473. doi: 10.1007 / BF01539190
Han, DH, Kim, SM, Lee, YS e Renshaw, PF (2012a). O efeito da terapia familiar sobre as mudanças na gravidade do jogo on-line e atividade cerebral em adolescentes com vício em jogos on-line. Psiquiatria Res. Neuroimag. 202, 126 – 131. doi: 10.1016 / j.pscychresns.2012.02.011
Han, DH, Lyoo, IK e Renshaw, PF (2012b). Volumes regionais de substância cinzenta diferenciais em pacientes com dependência de jogos on-line e jogadores profissionais. J. Psychiatr. Res. 46, 507 – 515. doi: 10.1016 / j.jpsychires.2012.01.004
Hanlon, CA e Canterberry, M. (2012). O uso de imagens cerebrais para elucidar mudanças nos circuitos neurais na dependência de cocaína. Subst. Abuso Rehabil. 3, 115 – 128. doi: 10.2147 / SAR.S35153
Hasan, KM, Walimuni, IS, Abid, H. e Hahn, KR (2011). Revisão de métodos computacionais de ressonância magnética por tensor de difusão e ferramentas de software. Comput. Biol. Med. 41, 1062 – 1072. doi: 10.1016 / j.compbiomed.2010.10.008
Hopfinger, JB, Buonocore, MH e Mangun, GR (2000). Os mecanismos neurais do controle atencional de cima para baixo. Nat. Neurosci. 3, 284 – 291. doi: 10.1038 / 72999
Joutsa, J., Saunavaara, J., Parkkola, R., Niemela, S. e Kaasinen, V. (2011). Anormalidade extensa da integridade da substância branca cerebral no jogo patológico. Psiquiatria Res. Neuroimag. 194, 340 – 346. doi: 10.1016 / j.pscychresns.2011.08.001
Koehler, S., Hasselmann, E., Wertenberg, T., Heinz, A., e Romanczuk-Seiferth, N. (2013). Maior volume de estriado ventral e córtex pré-frontal direito no jogo patológico. Estruturação Cerebral. Funct. 220, 469–477. doi: 10.1007/s00429-013-0668-6
Kuss, DJ e Griffiths, MD (2012). Vício em Internet e jogos: uma revisão sistemática da literatura sobre estudos de neuroimagem. Brain Sci. 2, 347 – 374. doi: 10.3390 / brainsci2030347
Lemon, J. (2002). Podemos chamar comportamentos viciantes? Clin. Psychol. 6, 44 – 49. doi: 10.1080 / 13284200310001707411
Leung, L. (2008). Vinculando atributos psicológicos ao vício e uso indevido do telefone celular entre adolescentes em Hong Kong. J. Child. meios de comunicação 2, 93 – 113. doi: 10.1080 / 17482790802078565
Li, W., Li, Y., Yang, W., Zhang, Q., Wei, D., Li, W., et ai. (2015) Estruturas cerebrais e conectividade funcional associadas a diferenças individuais na tendência da Internet em adultos jovens saudáveis. Neuropsychologia 70, 134 – 144. doi: 10.1016 / j.neuropsychologia.2015.02.019
Li, X., Fei, L., Xu, D., Zhang, Y., Yang, S., Tong, Y., et ai. (2011) A confiabilidade e validade da versão chinesa da escala de impulsividade de Barratt em comunidade e universidade. Queixo. Ment. Saúde J. 25, 610 – 615. doi: 10.3969 / j.issn.1000-6729.2011.08.013
Lin, F., Zhou, Y., Du, Y., Qin, L., Zhao, Z., Xu, J., et ai. (2012) Integridade anormal da substância branca em adolescentes com transtorno de dependência de internet: um estudo de estatística espacial baseado em tratos. PLoS ONE 7: e30253. doi: 10.1371 / journal.pone.0030253
Ling, R. e Pedersen, PE (2006). “Renegociação da esfera social” em Comunicações MóveisVol. 31, eds R. Ling e PE Pederson (Londres: Springer-Verlag).
Sorte, D., Danion, J.-M., Marrer, C., Pham, B.-T., Gounot, D. e Foucher, J. (2010). O giro para-hipocampal direito contribui para a formação e manutenção da informação ligada na memória de trabalho. Brain Cogn. 72, 255 – 263. doi: 10.1016 / j.bandc.2009.09.009
Martinotti, G., Villella, C., Di Thiene, D. Di Nicola, M., Bria, P., Conte, G., et ai. (2011) Uso problemático do celular na adolescência: estudo transversal. J. Public Health 19, 545–551. doi: 10.1007/s10389-011-0422-6
McMillan, LH, O'Driscoll, MP, Marsh, NV e Brady, EC (2001). Entendendo o workaholism: síntese de dados, crítica teórica e estratégias futuras de design. Int. J. Stress Manag. 8, 69 – 91. doi: 10.1023 / A: 1009573129142
Minagar, A., Barnett, MH, Bento, RH, Pelletier, D., Pirko, I., Sahraian, MA, et al. (2013) O tálamo e a esclerose múltipla Pontos de vista modernos sobre aspectos patológicos, imagiológicos e clínicos. Neurologia 80, 210–219. doi: 10.1212/WNL.0b013e31827b910b
Moreno-López, L., Catena, A., Fernández-Serrano, MJ, Delgado-Rico, E., Stamatakis, EA, Pérez-García, M., et ai. (2012) Atratividade do traço e redução da massa cinzenta pré-frontal em indivíduos dependentes de cocaína. Álcool de Drogas Depende. 125, 208 – 214. doi: 10.1016 / j.drugalcdep.2012.02.012
Mori, S., Oishi, K., Jiang, H., Jiang, L., Li, X., Akhter, K. et ai. (2008) Atlas de matéria branca estereotáxica baseado em imagem de tensor de difusão em um modelo de ICBM. Neuroimage 40, 570 – 582. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2007.12.035
Oishi, K., Faria, A., Jiang, H., Li, X., Akhter, K., Zhang, J. et ai. (2009) Análise da massa branca do cérebro baseada em Atlas usando mapeamento métrico difemomórfico de deformação grande: aplicação em idosos normais e participantes da doença de Alzheimer. Neuroimage 46, 486 – 499. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2009.01.002
Patton, JH, Stanford, MS e Barratt, ES (1995). Estrutura fatorial da escala de impulsividade de Barratt. J. Clin. Psychol. 51, 768–774. doi: 10.1002/1097-4679(199511)51:63.0.CO;2-1
Qiu, D., Tan, L.-H., Zhou, K. e Khong, P.-L. (2008) Imagem de tensor de difusão da maturação normal da substância branca do final da infância até a idade adulta jovem: avaliação voxeliana da difusividade média, anisotropia fracionada, difusividades radial e axial e correlação com o desenvolvimento da leitura. Neuroimage 41, 223 – 232. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2008.02.023
Roberts, JA, Pullig, C. e Manolis, C. (2015). Eu preciso do meu smartphone: um modelo hierárquico de personalidade e vício em celular. Pers. Ind. Dif. 79, 13 – 19. doi: 10.1016 / j.paid.2015.01.049
Romero, MJ, Asensio, S., Palau, C., Sanchez, A. e Romero, FJ (2010). Dependência de cocaína: estudo por tensor de difusão da matéria branca inferior e anterior do cíngulo anterior. Psiquiatria Res. Neuroimag. 181, 57 – 63. doi: 10.1016 / j.pscychresns.2009.07.004
Smith, SM, Jenkinson, M., Johansen-Berg, H., Rueckert, D., Nichols, TE, Mackay, CE, et ai. (2006) Estatística espacial baseada em tratos: análise voxelwise de dados de difusão multi-assunto. Neuroimage 31, 1487 – 1505. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2006.02.024
Canção, X.-W., Dong, Z.-Y., Long, X.-Y., Li, S.-F., Zuo, X.-N., Zhu, C.-Z., e outros . (2011) REST: um kit de ferramentas para processamento de dados de ressonância magnética funcional em estado de repouso. PLoS ONE 6: e25031. doi: 10.1371 / journal.pone.0025031
Takao, M., Takahashi, S. e Kitamura, M. (2009). Personalidade viciante e uso problemático de telefone celular. CyberPsychol. Behav. 12, 501 – 507. doi: 10.1089 / cpb.2009.0022
Tuchscherer, V., Seidenberg, M., Pulsipher, D., Lancaster, M., Guidotti, L. e Hermann, B. (2010). Integridade extra-hipocampal na epilepsia do lobo temporal e cognição: tálamo e funcionamento executivo. Epilepsia Behav. 17, 478 – 482. doi: 10.1016 / j.yebeh.2010.01.019
van Holst, RJ, Van den Brink, W., Veltman, DJ e Goudriaan, AE (2010). Estudos de imagem cerebral no jogo patológico. Curr. Rep. De Psiquiatria 12, 418–425. doi: 10.1007/s11920-010-0141-7
Walther, B., Morgenstern, M. e Hanewinkel, R. (2012). Co-ocorrência de comportamentos aditivos: fatores de personalidade relacionados ao uso de substâncias, jogos de azar e jogos de computador. EUR. Viciado. Res. 18, 167 – 174. doi: 10.1159 / 000335662
Weng, C.-B., Qian, R.-B., Fu, X.-M., Lin, B., Han, X.-P., Niu, C.-S., et al. (2013) Anormalidades da matéria cinzenta e da substância branca no vício em jogos online. EUR. J. Radiol. 82, 1308 – 1312. doi: 10.1016 / j.ejrad.2013.01.031
Xia, M., Wang, J. e He, Y. (2013). BrainNet Viewer: uma ferramenta de visualização em rede para a conectomia do cérebro humano. PLoS ONE 8: e68910. doi: 10.1371 / journal.pone.0068910
Yang, Y.-S., Yen, J.-Y., Ko, C.-H., Cheng, C.-P. e Yen, C.-F. (2010) A associação entre uso problemático de telefones celulares e comportamentos de risco e baixa autoestima entre adolescentes taiwaneses. BMC Public Health 10:217. doi: 10.1186/1471-2458-10-217
Yeh, P.-H., Simpson, K., Durazzo, TC, Gazdzinski, S. e Meyerhoff, DJ (2009). Estatística Espacial Baseada em Tratos (TBSS) de dados de imagem de tensor de difusão na dependência de álcool: anormalidades do neurocircuito motivacional. Psiquiatria Res. 173, 22 – 30. doi: 10.1016 / j.pscychresns.2008.07.012
Yin, J., Zhang, JX, Xie, J., Zou, Z. e Huang, X. (2013). Diferenças de gênero na percepção de romance em universitários chineses. PLoS ONE 8: e76294. doi: 10.1371 / journal.pone.0076294
Yuan, K., Qin, W., Wang, G., Zeng, F., Zhao, L., Yang, X., et ai. (2011) Anormalidades da microestrutura em adolescentes com transtorno de dependência de internet. PLoS ONE 6: e20708. doi: 10.1371 / journal.pone.0020708
Zhou, Y., Lin, F.-C., Du, Y.-S., Zhao, ZM, Xu, J.-R. e Lei, H. (2011). Anormalidades da substância cinzenta na dependência da Internet: um estudo de morfometria baseado em voxel. EUR. J. Radiol. 79, 92 – 95. doi: 10.1016 / j.ejrad.2009.10.0255
Zhu, X., Wang, X., Xiao, J., Zhong, M., Liao, J. e Yao, S. (2011). Alteração da integridade da substância branca em adultos jovens jovens com transtorno depressivo maior, primeiro episódio, um estudo de estatística espacial baseado no trato. Cérebro Res. 1369, 223 – 229. doi: 10.1016 / j.brainres.2010.10.104
Palavras-chave: dependência de telefone celular, escala Mobile Phone Addiction, fMRI, volume de substância cinzenta, anisotropia fracionada, difusividade axial, impulsividade
Citação: Wang Y, Zou Z, Canção H, Xu X, Wang H, Aquisições Uquillas F e Huang X (2016) Alterou o Volume de Matéria Cinza e a Integridade de Matéria Branca em Estudantes Universitários com Dependência de Telefone Celular. Frente. Psychol. 7: 597. doi: 10.3389 / fpsyg.2016.00597
Recebido: 10 janeiro 2016; Aceito: 11 April 2016;
Publicado: 04 May 2016.
Editado por:
Snehlata JaswalInstituto Indiano de Tecnologia Jodhpur, Índia
Revisados pela:
Yu-Feng ZangUniversidade Normal de Pequim, China
Harold H. GreeneUniversidade da Mercê de Detroit, EUA
Copyright © 2016 Wang, Zou, Canção, Xu, Wang, d'Umitire Uquillas e Huang. Este é um artigo de acesso aberto distribuído sob os termos do Licença Creative Commons Attribution (CC BY). O uso, distribuição ou reprodução em outros fóruns é permitido, desde que o (s) autor (es) original (is) ou licenciador (s) sejam creditados e que a publicação original desta revista seja citada, de acordo com a prática acadêmica aceita. Não é permitida a utilização, distribuição ou reprodução que não esteja em conformidade com estes termos.
* Correspondência: Zhiling Zou, [email protegido]
†Esses autores contribuíram igualmente para este trabalho e compartilham a primeira autoria.
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