Estudos anteriores relataram uma associação entre transtorno de jogo na Internet (IGD) e depressão, mas a direcionalidade do relacionamento permanece incerta. Portanto, examinamos a relação recíproca entre o nível de sintomas depressivos e a IGD em crianças em um estudo longitudinal.
O Propósito
Os painéis de pesquisa para este estudo consistiram em 366 alunos do ensino fundamental no estudo iCURE. Todos os participantes eram usuários da Internet, portanto, poderiam ser considerados uma população de risco para IGD. A gravidade autorrelatada das características IGD e o nível de depressão foram avaliados pelo Internet Game Use-Elicited Symptom Screen e Children's Depression Inventory, respectivamente. A avaliação de acompanhamento foi concluída após 12 meses. Ajustamos modelos de equações estruturais cross-lagged para investigar a associação entre as duas variáveis em dois momentos contemporâneos.
A análise cruzada revelou que o nível de depressão na linha de base previu significativamente a gravidade das características de IGD no seguimento de 12 meses (β = 0.15, p = 003). A gravidade das características de IGD no início do estudo também previu significativamente o nível de depressão no acompanhamento de 12 meses (β = 0.11, p = 018), controlando possíveis fatores de confusão.
A análise do caminho cruzado indica uma relação recíproca entre a gravidade das características da IGD e o nível de sintomas depressivos. Compreender a relação recíproca entre sintomas depressivos e gravidade das características da IGD pode ajudar nas intervenções para prevenir ambas as condições. Esses achados fornecem suporte teórico para planos de prevenção e remediação de IGD e sintomas depressivos em crianças.
Introdução
As crianças estão se desenvolvendo em uma era da tecnologia digital e se familiarizando com computadores, dispositivos móveis e a Internet desde cedo. O transtorno do jogo está emergindo como um grande problema de saúde mental em crianças e adolescentes em todo o mundo (Ioannidis et al., 2018), embora ainda exista um debate sobre se o jogo é benéfico ou prejudicial para crianças e adolescentes.
Metade de todas as doenças mentais começa aos 14 anos e, às vezes, os problemas de regulação do humor começam por volta dos 11 anos, antes da puberdade (Forbes & Dahl, 2010; Guo et al., 2012) Os problemas de saúde mental representam a maior carga de doenças entre os jovens. Estudos anteriores relataram associações entre dependência da Internet e sintomas psiquiátricos, como depressão, ansiedade e solidão, entre adolescentes. Entre as categorias de sintomas psiquiátricos, os sintomas depressivos mostram o impacto mais poderoso no desenvolvimento da dependência da Internet em crianças e adolescentes (Erceg, Flander e Brezinšćak, 2018; Niall McCrae, Gettings e Purssell, 2017; Piko, Milin, O'Connor e Sawyer, 2011).
O transtorno de jogo na Internet (IGD) e a depressão interagem entre si e compartilham mecanismos neurais (Choi et al., 2017; Liu et al., 2018) Regiões cerebrais semelhantes mostram funcionamento anormal tanto na depressão quanto na IGD. A amígdala, o córtex pré-frontal, o giro e a conexão entre o lobo frontoparietal e a amígdala parecem igualmente perturbados em pessoas com problemas de jogo e naquelas com depressão.
Uma revisão sistemática mostrou que indivíduos com sintomas depressivos têm quase três vezes mais chances de desenvolver dependência da Internet do que aqueles sem sintomas depressivos (Carli et al., 2013) No entanto, 19 dos 20 estudos na revisão foram estudos transversais que não conseguiram identificar a direcionalidade das associações entre depressão e dependência da Internet. No entanto, 75% dos estudos relataram correlações significativas entre o uso problemático da Internet e a depressão.
Um número limitado de estudos longitudinais avaliou as relações entre IGD e resultados de saúde mental entre jovens. Um estudo de coorte prospectivo na China descobriu que estudantes universitários que estavam inicialmente livres de problemas de saúde mental no início do estudo, avaliados por uma escala de autorrelato de depressão, tinham 2.5 vezes mais chances de desenvolver depressão nos 9 meses seguintes, se mostrassem uso problemático da Internet na linha de base (Lam, Peng, Mai e Jing, 2009) Em um estudo longitudinal de 2 anos com crianças e adolescentes, Gentile et al. (2011) descobriram que jogos problemáticos previam estatisticamente futuros níveis mais altos de depressão, fobia social e ansiedade, medidos pelo estado de saúde mental auto-avaliado (Gentile et al., 2011) Níveis mais altos de depressão foram associados a comportamentos mais viciantes da Internet (Stavropoulos e Adams, 2017).
Embora estudos anteriores possam ajudar a identificar fatores relacionados à ordem temporal das relações entre depressão e IGD, ainda não está claro se a IGD está associada ao desenvolvimento da depressão ou se a relação inversa também é válida. Portanto, examinamos a estabilidade e as relações entre sintomas depressivos e IGD ao longo do tempo para entender melhor como essas duas variáveis se influenciam ao longo do tempo, usando um modelo de caminho cruzado. Avaliamos a relação recíproca entre sintomas depressivos e gravidade das características de IGD em crianças pré-púbere para reduzir a influência de alterações de humor durante a puberdade.
O Propósito
A população do estudo foi derivada do estudo iCURE, que foi descrito em detalhes em outros lugares (Jeong et al., 2017) Em resumo, o estudo iCURE é um estudo longitudinal em andamento na escola para estudar a história natural da IGD entre alunos do ensino fundamental da 3ª e 4ª séries e alunos do ensino médio da 7ª série na Coréia. Todos os participantes relataram que eram usuários atuais da Internet e, portanto, foram considerados uma população de risco para IGD. A primeira avaliação de acompanhamento foi concluída 12 meses após a avaliação inicial. Para reduzir os possíveis efeitos das mudanças de humor puberal nos resultados do estudo, os painéis de pesquisa para este estudo consistiram em alunos da 3ª e 4ª séries que fizeram parte do estudo iCURE. Dos 399 alunos do ensino fundamental que se matricularam no estudo iCURE na linha de base, 366 (91.5%) completaram a avaliação de acompanhamento de 12 meses e foram incluídos neste estudo.
Na avaliação inicial, todos os participantes preencheram os questionários em sala de aula; um assistente de pesquisa lê as perguntas com um roteiro padrão para ajudar na compreensão. Para a avaliação de acompanhamento de 12 meses, todos os alunos preencheram os questionários por conta própria, usando um método de autoadministração baseado na Web, com um assistente de pesquisa supervisionando disponível para responder às perguntas.
A gravidade dos recursos do IGD foi avaliada pelo Internet Game Use-Elicited Symptom Screen (IGUESS). Este instrumento foi criado com base nos nove critérios do DSM-5 IGD, com cada item classificado em uma escala de 4 pontos (1 = discordo fortemente, 2 = Discordo parcialmente, 3 = de certo modo concordo, 4 = concordo plenamente) Uma pontuação mais alta indica maior gravidade dos recursos de IGD. Essa escala é confiável, com α de 85 de Cronbach neste estudo. A gravidade do IGD foi considerada como tendo uma dimensão de gravidade contínua, onde escores mais altos no IGUESS indicaram maior gravidade para análise com o modelo de trajetória cruzada. O melhor escore de corte foi 10 para ser considerado com risco elevado de IGD (Jo et al., 2017) Utilizamos esse limiar para análises dicotômicas.
O nível de depressão foi avaliado pelo Children's Depression Inventory (CDI). O CDI possui 27 itens que quantificam sintomas como humor deprimido, capacidade hedônica, funções vegetativas, autoavaliação e comportamentos interpessoais. Cada item consiste em três afirmações classificadas para aumentar a gravidade de 0 a 2; as crianças selecionam aquele que melhor caracteriza seus sintomas durante as últimas 2 semanas. Os escores dos itens são combinados em um escore total de depressão, que varia de 0 a 54. Usamos a versão coreana do CDI, que tem boa confiabilidade e validade para a avaliação de sintomas depressivos (Cho & Choi, 1989) O nível de sintomas depressivos foi considerado como tendo uma dimensão de gravidade contínua, onde escores mais altos no CDI indicaram maior gravidade dos sintomas depressivos para análise com o modelo de trajetória cruzada. Um escore total de 22 ou mais foi considerado para indicar sintomas depressivos na análise dicotômica. Tanto a gravidade das características do IGD quanto o nível de depressão foram avaliados na linha de base e nos 12 meses de acompanhamento, usando avaliações de auto-relato guiadas por entrevistadores.
Características gerais, incluindo idade, sexo, tipo de família e tempo médio diário gasto jogando jogos na Internet, foram obtidas a partir dos dados da linha de base adquiridos pelo auto-relato das crianças guiadas pelo entrevistador. Para o tipo de família, uma família intacta foi definida como filhos que moram com os dois pais; os definidos como não intactos incluíam filhos que viviam apenas com mãe ou pai ou sem pai por causa do divórcio, morte ou separação dos pais. A puberdade foi determinada de acordo com as respostas dos participantes a duas perguntas: “Você iniciou sua menstruação?” Para meninas ou “Você começou o crescimento de seus pelos nas axilas?” Para meninos. Se os participantes responderam "sim", consideramos que eles haviam entrado na puberdade. Tanto o desempenho acadêmico de seus filhos quanto o status socioeconômico (SES) foram obtidos a partir da avaliação do autorrelato dos pais.
Estatísticas descritivas e inter-relações entre as variáveis do estudo foram realizadas com o SAS 9.4 (SAS Institute Inc., Cary, NC, EUA). A modelagem de painel com retardo foi conduzida usando a modelagem de equações estruturais (SEM) com o auxílio do pacote estatístico Analysis of Moment Structures, versão 23.0. (IBM Inc., Chicago, IL, EUA). Os dados descritivos são resumidos com números e porcentagens para variáveis categóricas, ou média ± DP ou mediana (intervalo) para variáveis contínuas. A associação longitudinal entre a gravidade das características do IGD e o nível de depressão foi avaliada com modelos de painel com retardo de retardo. Antes de conduzir a análise, tanto o nível de depressão quanto a gravidade das características do IGD foram transformadas em log para aproximar a normalidade.
Modelos de painel com atraso cruzado permitem que associações entre duas ou mais variáveis medidas repetidamente sejam investigadas contemporaneamente. Portanto, as correlações atrasadas indicam o impacto de uma variável em um determinado momento no tempo sobre os valores de outra variável posteriormente, controlando as correlações transversais e as autocorrelações.
Conforme ilustrado na Figura 1A, o primeiro coeficiente de atraso cruzado βCL (a) representa a associação entre o nível de depressão medido na linha de base e a gravidade das características da IGD medidas no seguimento de 12 meses. O segundo coeficiente com atraso cruzado βCL (b) representa a associação entre a gravidade das características de IGD medidas no início e o nível de depressão medido no seguimento de 12 meses. A associação transversal entre a gravidade das características da IGD e o nível de depressão é representada como βCL-linha de base. São apresentados os coeficientes autoregressivos βAR-depressão e βAR-IGD, representando a estabilidade da depressão e a gravidade das características de IGD desde o início até o acompanhamento de 12 meses, respectivamente. O modelo foi ajustado para possíveis fatores de confusão, como idade, sexo, tipo de família, desempenho acadêmico e SES.
Figura 1. Painel do (A) A modelagem geral usada para modelos de painel cross-lag. (B) O modelo de painel cross-lagged analisando a associação longitudinal entre IGD e depressão. Os valores numéricos são coeficientes de regressão estrutural padronizados. AR: autoregressivo; CL: cross-lagged; CS: transversal. *p <05. **p <01.
Para testar o efeito da mediação, 2,000 reamostragens de inicialização e um intervalo de confiança de 95% (IC) foram aplicados para construir o caminho indireto. Os ICs corrigidos pelo viés que não incluíram 0 foram considerados significativos para o efeito indireto. Tamanhos de efeito interpretados como pequeno (0.01), médio (0.09) e grande (0.25) com base na recomendação anterior (Preacher & Kelley, 2011).
O ajuste do modelo foi avaliado usando vários índices de ajuste, incluindo índices de ajuste absolutos, índices de ajuste incrementais e índices de ajuste de parcimônia. Os índices de ajuste incremental foram avaliados usando o χ2 acima de graus de liberdade (χ2/df), índice de qualidade do ajuste (GFI), índice de ajuste comparativo (CFI) e erro quadrático médio da aproximação (RMSEA). Os índices de ajuste incremental foram avaliados usando o índice de Tucker-Lewis (TLI), índice de ajuste normalizado, índice de ajuste relativo (RFI) e índice de ajuste comparativo (CFI). Um GFI ajustado (AGFI) foi usado para índices de ajuste de parcimônia. A literatura SEM sugere que o ajuste do modelo é bom quando χ2/df ≤ 3; CFI ≥ 0.95, TLI ≥ 0.95, GFI ≥ 0.95, NFI ≥ 0.95, RFI ≥ 0.95, AGFI ≥ 0.95 e RMSEA ≤ 0.06 (Kline, 2011).
Para uma análise adicional, risco elevado de IGD foi definido como tendo um escore total de 10 ou mais na escala IGUESS, e alto nível de sintomas depressivos foi definido como tendo um escore total no CDI de 22 ou mais. Usamos um modelo log-binomial executado com PROC GENMOD para estimar o risco relativo (RR) para a associação entre um alto nível de sintomas depressivos e risco elevado incidente de IGD durante o período de acompanhamento de 12 meses entre crianças com menor risco de IGD (<10 pontuações IGURSS) no início do estudo. A taxa de incidência de um alto nível de sintomas depressivos no acompanhamento de 12 meses foi calculada entre crianças sem sintomas depressivos no início do estudo. Calculamos os RRs brutos e ajustados enquanto controlamos os fatores de confusão em potencial.
Para se inscrever no estudo iCURE, o consentimento informado por escrito foi adquirido de todos os participantes e de seus pais ou responsáveis legais após explicação da natureza dos princípios da pesquisa, incluindo confidencialidade e liberdade de escolha para participar de acordo com a Declaração de Helsinque de 1975 (Associação Médica Mundial, 2013) Este estudo foi totalmente revisado e aprovado pelo Conselho de Revisão Institucional da Universidade Católica da Coréia (MC19ENSI0071). O conselho de gerenciamento de dados do iCURE divulgou dados não identificados para análise de dados.
Consistentes
As características demográficas e clínicas dos 366 participantes estão resumidas na Tabela 1. A idade média dos participantes foi de 10 anos (variação: 9 a 12 anos). Dos 366 participantes, 188 (51.4%) eram meninos. A maioria dos participantes (n = 337; 92.1%) eram de famílias intactas, 68% dos participantes tinham bom desempenho acadêmico e 71% relataram que seu NSE era baixo a moderado.
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Tabela 1. Características gerais e clínicas de 366 alunos do ensino fundamental no estudo iCURE
| Variáveis | N (%) | Mediana (intervalo) | Α de Cronbach |
|---|---|---|---|
| Sexo | |||
| Meninos | 188 (51.4) | ||
| Meninas | 178 (48.6) | ||
| Idade | 10 (9 – 12) | ||
| Estrutura familiar | |||
| Família intacta | 337 (92.1) | ||
| Família não intacta | 29 (7.9) | ||
| Status socioeconômico | |||
| Baixo e médio | 263 (71.9) | ||
| Alto | 103 (28.1) | ||
| Conquista acadêmica | |||
| Boa | 249 (68.0) | ||
| Piscina | 117 (32.0) | ||
| Avaliações de linha de base | |||
| Transtorno de jogos na Internet | 2 (0 – 22) | .78 | |
| Depressão | 6 (0 – 46) | .88 | |
| Ansiedade | 26 (20 – 58) | .89 | |
| Avaliações de acompanhamento de 12 meses | |||
| Transtorno de jogos na Internet | 2 (0 – 23) | .86 | |
| Depressão | 5 (0 – 45) | .89 | |
| Ansiedade | 24 (20 – 58) | .94 |
As correlações entre as principais variáveis de interesse são relatadas na Tabela 2. Transversalmente, o nível de depressão no início do estudo foi positivamente correlacionado com a gravidade da IGD no início e nos 12 meses de acompanhamento. Longitudinalmente, o nível de depressão (linha de base) foi positivamente correlacionado com a gravidade da IGD (acompanhamento de 12 meses) e a gravidade do IGD (linha de base) foi positivamente correlacionada com o nível de depressão (acompanhamento de 12 meses).
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Tabela 2. Matriz de correlação, média e desvio padrão (SD) para variáveis principais
| Variáveis | 1 | 2 | 3 | 4 | Média | SD |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1. Nível de depressão (linha de base) | 1 | 7.4 | 6.5 | |||
| 2. Gravidade do IGD (linha de base) | .443 * | 1 | 2.6 | 3.2 | ||
| 3. Nível de depressão (acompanhamento de 12 meses) | .596 * | .339 * | 1 | 6.7 | 6.6 | |
| 4. Gravidade do IGD (acompanhamento de 12 meses) | .359 * | .453 * | .447 * | 1 | 2.9 | 3.6 |
Notas. IGD: distúrbio de jogos na Internet.
*p <001.
Figura 1 mostra o modelo teorizado (A) e o modelo analisado (B) com carregamentos de caminho padronizados (beta padronizado, β). Em relação aos caminhos autocorrelacionados, o nível de depressão no início do estudo previu estatisticamente a gravidade das características IGD no acompanhamento de 12 meses (β = 0.55, p <001). Além disso, a gravidade das características de IGD na linha de base previu estatisticamente o nível de depressão no acompanhamento de 12 meses (β = 0.37, p <001). Os resultados mostraram que tanto o nível de sintomas depressivos quanto a gravidade das características de IGD foram significativamente correlacionados entre o início e o acompanhamento de 12 meses. Da mesma forma, a gravidade das características IGD foi correlacionada entre os dois pontos de tempo.
Em relação ao caminho de correlação transversal, o nível de sintomas depressivos e a gravidade das características da IGD foram positivamente correlacionados em cada momento (β = 0.46, p <0.001 na linha de base e β = 0.27, p <001 no acompanhamento de 12 meses). Os resultados mostraram uma correlação positiva entre o nível de sintomas depressivos e a gravidade das características do IGD em cada momento.
As análises cruzadas revelaram que o nível de depressão na linha de base previa estatisticamente a gravidade das características de IGD no seguimento de 12 meses (β = 0.15, p = 003). A gravidade das características de IGD no início do estudo também previu estatisticamente o nível de depressão no acompanhamento de 12 meses (β = 0.11, p = .018), após controlar possíveis fatores de confusão. A análise cross-lagged path indicou uma relação recíproca entre a gravidade das características IGD e o nível de sintomas depressivos.
Nosso modelo geral demonstrou bom ajuste com base nos índices de ajuste. A razão do χ2 para os graus de liberdade foi de 1.336, indicando um bom ajuste do modelo. O RMSEA foi de 0.03, o GFI foi de 0.997, o TLI foi de 0.976, o CFI foi de 0.997 e o AGFI foi de 0.964, indicando também um bom ajuste. Quando tomadas em conjunto, as estatísticas de ajuste sugerem que isso foi suficiente para produzir um modelo válido com base em uma estrutura teórica a priori forte e em confiabilidade aceitável.
Dos 366 participantes, 351 não relataram estar em risco elevado de IGD na linha de base. Desses 351 participantes, 15 (4.3%) foram classificados como de alto risco de IGD aos 12 meses de seguimento. Após o ajuste para possíveis fatores de confusão, os participantes com sintomas depressivos na linha de base apresentaram um RR de IGD 3.7 vezes maior em 12 meses do que os participantes sem sintomas depressivos na linha de base (RR = 3.7, IC 95% = 1.1–13.2).
Dos 366 participantes, 353 não relataram um alto nível de sintomas depressivos no início do estudo. Desses 353 participantes, 8 (2.3%) foram classificados como apresentando alto nível de sintomas depressivos aos 12 meses de acompanhamento. Após o ajuste para possíveis fatores de confusão, os participantes que apresentavam risco elevado de IGD na linha de base apresentaram um risco 3.6 vezes maior de depressão no seguimento de 12 meses em comparação aos participantes que não apresentavam risco elevado de IGD na linha de base, no entanto, não foi estatisticamente significante (RR = 3.6; IC95% = 0.5–29.0; Tabela 3).
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Tabela 3. Incidência de IGD e depressão em crianças aos 12 meses de acompanhamento
| Sim | Não | IR | RR | aRRa | ||
|---|---|---|---|---|---|---|
| IGD de 12 mesesb | ||||||
| Depressão da linha de base | Sim | 2 | 8 | 20 | 5.2 (1.4 – 20.2) | 3.7 (1.1 – 13.2) |
| Não | 13 | 328 | 3.8 | |||
| Depressão de 12 mesesc | ||||||
| IGD de linha de base | Sim | 1 | 11 | 8.3 | 4.1 (0.5 – 30.4) | 3.6 (0.5 – 29.0) |
| Não | 7 | 334 | 2.1 | |||
Notas. IR: taxa de incidência; RR: risco relativo; aRR: risco relativo ajustado; IGD: distúrbio de jogos na Internet.
aAjustado por sexo, tipo de família, desempenho acadêmico e status socioeconômico.
bTaxa de incidência de IGD no acompanhamento de 12 meses em crianças sem IGD no início do estudo (n = 351).
cTaxa de incidência de depressão no acompanhamento de 12 meses em crianças sem depressão no início do estudo (n = 353).
Discussão
Encontramos uma correlação positiva significativa entre o nível de sintomas depressivos e a gravidade das características de IGD tanto na linha de base quanto no acompanhamento de 12 meses em crianças. Esses resultados sugerem que os sintomas depressivos constituem um fator de risco potencial para gravidade elevada de IGD, e a gravidade das características de IGD pode constituir um fator de risco potencial para sintomas depressivos um ano depois.
Uma análise de caminho com atraso cruzado permite que vários relacionamentos sejam analisados simultaneamente, produzindo modelos estatísticos mais complexos do que os obtidos pela execução de várias regressões lineares separadas. As forças relativas das relações longitudinais podem ser determinadas através da comparação de coeficientes de correlação padronizados. Tanto a gravidade das características da IGD quanto o nível de sintomas depressivos mostraram coeficientes de correlação transversais, auto-correlação e correlação com atraso significativos.
As correlações transversais revelaram uma associação positiva entre o nível de sintomas depressivos e a gravidade das características da IGD em cada momento. Da mesma forma, a auto-correlação revelou que tanto o nível de sintomas depressivos quanto a gravidade das características do IGD foram significativamente correlacionados com a estabilidade nos dois momentos. A análise do caminho cruzado indicou uma causalidade recíproca entre o risco de IGD e o nível de sintomas depressivos. Essas associações transversais e longitudinais persistiram após o controle de possíveis fatores de confusão. A força do relacionamento foi mais forte entre o nível basal de depressão e a gravidade em 12 meses das características do IGD (β = 0.15, p = 003) do que entre a gravidade basal das características de IGD e o nível de depressão de 12 meses (β = 0.11, p = 018), que são sugeridos como um tamanho de efeito médio. Este achado sugere que a depressão é um forte contribuinte para a gravidade das características IGD do que vice-versa, e que há uma relação recíproca ao longo do tempo.
As associações entre IGD e depressão às vezes foram explicadas por uma hipótese de melhora do humor, que sugere que indivíduos com emoções negativas têm maior probabilidade de buscar atividades recreativas para escapar de estados disfóricos. Estudos anteriores foram consistentes com uma hipótese de melhora do humor, na qual foi observada uma relação positiva e significativa entre depressão e IGD (Ostovar et al., 2019; Seyrek, Cop, Sinir, Ugurlu e Senel, 2017; Yen, Chou, Liu, Yang e Hu, 2014; Younes et al., 2016) Tentativas de escapar da depressão e das preocupações do mundo real por meio de interações on-line podem resultar em um ciclo vicioso que exacerba a depressão.
De acordo com a hipótese do deslocamento social, quanto mais tempo uma pessoa passa fazendo uma coisa, menos tempo pode ser gasto fazendo outra. As crianças que passam muito tempo jogando na Internet geralmente passam menos tempo interagindo com outras pessoas (Caplan, 2003) Uma suposição do efeito de deslocamento social é que o tempo gasto em jogos substituirá outras atividades, como a interação social, que são essenciais para o desenvolvimento psicossocial em crianças (Zamani, Kheradmand, Cheshmi, Abedi e Hedayati, 2010) A falta de interação social pode levar a emoções negativas. Gentile et al. (2011) relataram sintomas depressivos elevados após o início dos problemas de videogame e esses sintomas persistiram (Gentile et al., 2011) Se a hipótese de deslocamento social estiver correta, o IGD pode levar à depressão (Amorosi, Ruggieri, Franchi, & Masci, 2012; Dalbudak et al., 2013).
Sintomas depressivos em adolescentes tendem a ocorrer antes da puberdade. Em termos de vulnerabilidade genética para um transtorno depressivo maior, a experiência de eventos estressantes da vida ou a presença de distúrbios psiquiátricos durante a infância têm sido associadas ao aparecimento da depressão (Piko et al., 2011; Shapero et al., 2014) Como a depressão pré-púbere tem sido associada ao desenvolvimento de transtorno antissocial e dependência (Ryan, 2003), é provável que os esforços de prevenção à dependência da Internet sejam implementados em idades jovens para minimizar os efeitos exacerbadores da depressão. Assim, mais atenção deve ser dada à depressão e seus possíveis impactos no desenvolvimento da IGD em crianças.
Crianças com sintomas depressivos no início do estudo apresentaram um aumento de 3.7 vezes no risco de desenvolver sintomas de IGD aos 12 meses de acompanhamento em comparação com crianças sem sintomas depressivos no início do estudo, após o ajuste para possíveis fatores de confusão. Como o IC95% é de 1.1 a 13.2, pode haver limitações para garantir a precisão das estimativas, portanto esses resultados devem ser interpretados com cautela. Além disso, as crianças com sintomas de IGD no início do estudo podem estar em risco aumentado de desenvolver sintomas depressivos nos 12 meses seguintes, em comparação com as crianças sem sintomas de IGD no início do estudo; no entanto, os resultados não foram estatisticamente significativos.
As meninas atingem a puberdade cerca de 12 anos antes dos meninos. A idade média para as meninas começarem a puberdade é de 12.7 anos em amostras representativas em todo o país (Lee, Kim, Oh, Lee, & Park, 2016) Nessa perspectiva, a maioria dos participantes deste estudo ainda não teria passado pela puberdade. Verificou-se que 8 (2.2%) crianças atingiram a puberdade (3 no início do estudo; 5 no acompanhamento de 12 meses). Devido ao pequeno número de crianças que entraram na puberdade, os resultados deste estudo provavelmente não foram influenciados por alterações relacionadas à puberdade.
A taxa de atrito no seguimento de 12 meses foi de 9.1% (33 crianças). Todo o atrito ocorreu porque os alunos haviam se transferido para outra escola. Não houve diferenças significativas nas características basais, incluindo sexo, idade, tipo de família, desempenho acadêmico, SES, atividade na Internet ou gravidade das características do IGD entre os participantes que fizeram e não concluíram o estudo.
Os fatores relacionados à depressão podem diferir entre os países. A depressão é uma condição multifatorial, que mostra considerável variação entre diferentes populações e está associada a uma infinidade de fatores genéticos e socioambientais, com vários subtipos com etiologias diferentes. A Coréia foi o primeiro país a alocar um orçamento nacional para resolver os problemas do vício em Internet e jogos (Ko, 2015) As diferenças psicossociais, ambientais e culturais podem afetar as relações entre sintomas depressivos e gravidade das características da IGD, embora se possa esperar uma associação fundamental entre depressão e IGD entre jurisdições e culturas. Portanto, os resultados deste estudo podem ser relevantes para crianças de outros países, embora seja recomendável cautela ao generalizar os achados. Porque os entrevistados foram amostrados entre os adolescentes que frequentavam escolas e excluíram crianças que não frequentavam a escola. As escolas participantes, bem como as crianças e os pais, foram envolvidos voluntariamente; portanto, essas escolas tinham interesse em prevenir a IGD em comparação com as escolas não participantes. A possibilidade de viés de seleção e subestimação da prevalência de IGD não pode ser descartada.
A infância é um período de risco para o desenvolvimento de depressão e IGD. Esses dois distúrbios freqüentemente co-ocorrem na infância e estão associados a um comprometimento funcional significativo mais tarde na vida. Dado o desenvolvimento contínuo de características mentais ao longo da adolescência e início da vida adulta, uma melhor compreensão da direcionalidade do início e do curso desses distúrbios durante a infância será útil no desenvolvimento de estratégias preventivas e de tratamento mais eficazes.
A análise do caminho cruzado indicou relações bidirecionais entre a gravidade das características do IGD e o nível de depressão. Um nível mais alto de sintomas depressivos no início do estudo previa maior gravidade das características da IGD após 12 meses. Além disso, a gravidade basal das características do IGD foi significativamente relacionada a um nível mais alto de sintomas depressivos após 12 meses em crianças. Compreender as relações recíprocas entre sintomas depressivos e gravidade das características da IGD pode ajudar nas intervenções para prevenir ambas as condições. Esses achados fornecem suporte teórico para planos de prevenção e remediação de IGD e sintomas depressivos em crianças.
HJ conduziu as análises e liderou a redação do manuscrito. HWY orientou e supervisionou a redação do manuscrito. HJ e HWY desenvolveram e propuseram a idéia básica do estudo. S-YL, HL e MNP revisaram o conteúdo científico e editaram o manuscrito. HWY, HJ, S-YJ e HS conduziram o estudo. Todos os autores contribuíram com comentários editoriais sobre o manuscrito.
Os autores declaram não haver conflito de interesses com relação ao conteúdo do manuscrito. O Dr. MNP relata as seguintes divulgações. Ele consultou e aconselhou a Game Day Data, o Fórum de Políticas sobre Dependências, RiverMend Health, Lakelight Therapeutics / Opiant e Jazz Pharmaceuticals; recebeu apoio de pesquisa do Mohegan Sun Casino e do Centro Nacional de Jogo Responsável; participou de pesquisas, correspondências ou consultas telefônicas relacionadas a dependência de drogas, distúrbios do controle de impulsos ou outros tópicos de saúde; e consultou escritórios de advocacia e entidades de jogos de azar sobre questões relacionadas ao controle de impulsos ou distúrbios de dependência.
Os conjuntos de dados gerados durante e / ou analisados durante este estudo estão disponíveis no autor correspondente.
Referências
| Amoroso, M., Ruggieri, F., francos, G., & Masci, I. (2012). Depressão, dependência patológica e comportamento de risco na adolescência. Psychiatria Danubina, 24 (supl. 1), S77-S81. Medline, Google Scholar | |
| Caplan, S. E. (2003). Preferência pela interação social online: uma teoria do uso problemático da Internet e bem-estar psicossocial. Pesquisa em Comunicação, 30 (6), 625-648. doi:https://doi.org/10.1177/0093650203257842 Crossref, Google Scholar | |
| Carli, V., Durkee, T., Wasserman, D., Hadlaczky, G., Despalinas, R., & Kramarz, E. (2013). Associação entre uso patológico da internet e psicopatologia comórbida: uma revisão sistemática. Psicopatologia, 46 (1), 1-13. doi:https://doi.org/10.1159/000337971 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| Cho, S., & Choi, J. (1989). Desenvolvimento da Escala de Ansiedade Traço-Estado para crianças coreanas. Revista de Medicina da Universidade Nacional de Seul, 14 (3), 150-157. Google Scholar | |
| Choi, J., Cho, H., Kim, J. Y., Jung, D. J., Ah, K. J., Kang, H. B., Choi, J. S., Chun, J. W., & Kim, D. J. (2017). Alterações estruturais no córtex pré-frontal mediam a relação entre transtorno de jogo na Internet e humor deprimido. Relatórios científicos, 7 (1), 1245. doi:https://doi.org/10.1038/s41598-017-01275-5 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| Dalbudak, E., Evren, C., Aldemir, S., Coskun, K. S., Ugurlu, H., & Yildirim, F. G. (2013). Relação da gravidade da dependência da Internet com depressão, ansiedade e alexitimia, temperamento e caráter em estudantes universitários. Ciberpsicologia, Comportamento e Redes Sociais, 16 (4), 272-278. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2012.0390 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| Erceg, T., Flandres, G., & Brezinšćak, T. (2018). A relação entre uso compulsivo da Internet e sintomas de depressão e ansiedade na adolescência. Pesquisa sobre Alcoolismo e Psiquiatria, 54 (2), 101-112. doi:https://doi.org/10.20471/dec.2018.54.02.02 Crossref, Google Scholar | |
| Forbes, E. E., & Dal, R. E. (2010). Desenvolvimento e comportamento puberal: ativação hormonal de tendências sociais e motivacionais. Cérebro e Cognição, 72 (1), 66-72. doi:https://doi.org/10.1016/j.bandc.2009.10.007 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| Gentio, D. A., Choo, H., Lia, A., Sim, T., Li, D., Fungo, D., & Khoo, A. (2011). Uso de videogames patológicos entre jovens: um estudo longitudinal de dois anos. Pediatria, 127 (2), e319-e329. doi:https://doi.org/10.1542/peds.2010-1353 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| Guo, J., Chen, L., Wang, X., Liu Y., Chui, CH., ele, H., Qu, Z., & Tian, D. (2012). A relação entre dependência da Internet e depressão entre crianças migrantes e crianças deixadas para trás na China. Ciberpsicologia, Comportamento e Redes Sociais, 15 (11), 585-590. doi:https://doi.org/10.1089/cyber.2012.0261 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| Ioannidis, K., Treder, EM., Camareiro, S. R., Kirali, F., Avermelhar, S. A., Stein, D. J., Lochner, C., & Conceder, J. E. (2018). Uso problemático da Internet como um problema multifacetado relacionado à idade: evidências de uma pesquisa em dois sites. Comportamentos Aditivos, 81, 157-166. doi:https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2018.02.017 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| Jeong, H., Ei, H. W., Jo S. J., Lee, S. Y., Kim, E., Filho, H. J., Han, H. H., Lee, H. K., Kweon, Y. S., Bang, S. Y., Choi, J. S., Kim, B. N., Gentio, D. A., & Potenza, M. N. (2017). Protocolo de estudo da coorte de usuários da Internet para o reconhecimento imparcial de transtorno de jogo no início da adolescência (iCURE), Coréia, 2015–2019. BMJ Open, 7 (10), e018350. doi:https://doi.org/10.1136/bmjopen-2017-018350 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| Jo S. J., Ei, H. W., Lee, H. K., Lee, H. C., Choi, J. S., & Baek, K. Y. (2017). A tela de sintomas provocada pelo uso de jogos na Internet provou ser uma ferramenta válida para adolescentes de 10 a 19 anos. Acta Paediatrica, 107 (3), 511-516. doi:https://doi.org/10.1111/apa.14087 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| Kline R. B. (2011) Princípios e práticas de modelagem de equações estruturais (3rd ed.). Nova York, NY / Londres, Reino Unido: O Guilford Press. Google Scholar | |
| Koh, Y. (2015). A política nacional coreana para dependência da Internet. em C. Segunda-feira & M. Reuter (Eds.), Abordagens neurocientíficas da dependência da Internet e intervenções terapêuticas (pp. 219-234). Londres, Reino Unido: Springer. Crossref, Google Scholar | |
| Lam, L. T., Peng, Z. W., Mai, J. C., & Jing, J. (2009). Fatores associados ao vício em internet em adolescentes. CyberPsychology & Behavior, 12 (5), 551-555. doi:https://doi.org/10.1089/cpb.2009.0036 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| Lee, M. H., Kim, S. H., Oh, M., Lee, K. W., & Parque, M. J. (2016). Idade da menarca em adolescentes coreanos: tendências e fatores de influência. Saúde Reprodutiva, 42 (1), 121-126. doi:https://doi.org/10.1530/jrf.0.0420121 Crossref, Google Scholar | |
| Liu L., Yao, Y. W., Li, C. R., Zhang, J. T., Xia, C. C., Lan, J., Ma, S. S., Zhou, N., & Fang, X. Y. (2018). A comorbidade entre transtorno de jogo na Internet e depressão: inter-relacionamento e mecanismos neurais. Psiquiatria da Frente, 9, 154. doi:https://doi.org/10.3389/fpsyt.2018.00154 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| Niall McCrae, N., Obtendo, S., & bolsa, E. (2017). Mídias sociais e sintomas depressivos na infância e adolescência: uma revisão sistemática. Revisão de Pesquisa em Adolescentes, 2 (4), 315-330. doi:https://doi.org/10.1007/s40894-017-0053-4 Crossref, Google Scholar | |
| Ostovar, S., Allahyar, N., Aminpoor, H., Moafian, F., Nem, M., & Griffiths M. D. (2019). Dependência da Internet e seus riscos psicossociais (depressão, ansiedade, estresse e solidão) entre adolescentes e jovens adultos iranianos: um modelo de equações estruturais em um estudo transversal. Revista Internacional de Saúde Mental e Dependência, 14 (3), 257-267. doi:https://doi.org/10.1007/s11469-015-9628-0 Crossref, Google Scholar | |
| Pico, B. F., Milin, R., O'Connor, R., & Serrador, M. (2011). Abordagem multidisciplinar da depressão infantil e adolescente. Pesquisa e tratamento da depressão, 2011, 1-3. doi:https://doi.org/10.1155/2011/854594 Crossref, Google Scholar | |
| Pregador, K. J., & Kelly, K. (2011). Medidas de tamanho de efeito para modelos de mediação: Estratégias quantitativas para comunicar efeitos indiretos. Métodos Psicológicos, 16 (2), 93-115. doi:https://doi.org/10.1037/a0022658 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| Ryan, N. D. (2003). Depressão infantil e adolescente: eficácia do tratamento a curto prazo e oportunidades a longo prazo. International Journal of Methods in Psychiatric Research, 12 (1), 44-53. doi:https://doi.org/10.1002/mpr.141 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| Seyrek, S., Policial, E., Sinir, H., Ugurlu, M., & Senel, S. (2017). Fatores associados ao vício em internet: estudo transversal de adolescentes turcos. Pediatrics International, 59 (2), 218-222. doi:https://doi.org/10.1111/ped.13117 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| Forma, B. G., Preto, S. K., Liu R. T., Klugman, J., Bender, R. E., Abramson, L. Y., & Liga, LIBRA. (2014). Eventos estressantes da vida e sintomas de depressão: O efeito do abuso emocional infantil na reatividade ao estresse. Journal of Clinical Psychology, 70 (3), 209-223. doi:https://doi.org/10.1002/jclp.22011 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| Stavropoulos, V., & Adams, B. L. M. (2017). Sintomas de transtorno de jogo na Internet na idade adulta emergente: a interação entre ansiedade e coesão familiar. Jornal de Vícios Comportamentais, 6 (2), 237-247. doi:https://doi.org/10.1556/2006.6.2017.026 de vidrio, Google Scholar | |
| Associação Médica Mundial (2013). Declaração de Helsinque: Princípios éticos para pesquisas médicas envolvendo seres humanos. JAMA, 310 (20), 2191-2194. doi:https://doi.org/10.1001/jama.2013.281053 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| Yen C. F., Chou, W. J., Liu T. L., Yang, P., & Hu, H. F. (2014). Associação de sintomas de dependência da Internet com ansiedade, depressão e auto-estima entre adolescentes com transtorno de déficit de atenção / hiperatividade. Psiquiatria Abrangente, 55 (7), 1601-1608. doi:https://doi.org/10.1016/j.comppsych.2014.05.025 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| Younes, F., Halawi, G., Jabor, H., El Osta, N., Caram, L., Hajj, A., & Rabá Khabbaz, L. (2016). Dependência da Internet e relações com insônia, ansiedade, depressão, estresse e auto-estima em estudantes universitários: um estudo transversal. PLoS One, 11 (9), e0161126. doi:https://doi.org/10.1371/journal.pone.0161126 Crossref, Medline, Google Scholar | |
| Zamani, E., Kheradmand, A., Cheshmi, M., Abedi, A., & Hedayati, N. (2010). Comparando as habilidades sociais de estudantes viciados em jogos de computador com estudantes normais. Dependência e Saúde, 2 (3–4), 59-65. doi:https://doi.org/10.1016/S0924-9338(12)74212-8 Medline, Google Scholar |