Psiquiatria Frente. 2015 Jul 8; 6: 69. doi: 10.3389 / fpsyt.2015.00069. eCollection 2015.
Geisel O1, Panneck P1, Stickel A1, Schneider M1, Müller CA1.
Sumário
A pesquisa atual sobre o vício em Internet (IA) relatou taxas de prevalência moderadas a altas de IA e sintomas psiquiátricos comórbidos em usuários de sites de redes sociais (SNS) e jogos de RPG online. O objetivo deste estudo foi caracterizar usuários adultos de um jogo de estratégia multiplayer para Internet dentro de um SNS. Portanto, conduzimos um estudo exploratório usando uma pesquisa online para avaliar variáveis sociodemográficas, psicopatologia e a taxa de IA em uma amostra de jogadores adultos de redes sociais pelo Young's Internet Addiction Test (IAT), a Toronto Alexithymia Scale (TAS-26), o Inventário de Depressão de Beck-II (BDI-II), a Lista de verificação de sintomas-90-R (SCL-90-R) e o WHOQOL-BREF de qualidade de vida (WHOQOL-BREF). Todos os participantes foram jogadores listados de “Combat Zone” no SNS “Facebook”. Nesta amostra, 16.2% dos participantes foram categorizados como sujeitos com AI e 19.5% preencheram os critérios para alexitimia. Comparando os participantes do estudo com e sem IA, o grupo IA teve significativamente mais indivíduos com alexitimia, relatou mais sintomas depressivos e apresentou pior qualidade de vida. Essas descobertas sugerem que os jogos em redes sociais também podem estar associados a padrões não adaptativos de uso da Internet. Além disso, foi encontrada uma relação entre AI, alexitimia e sintomas depressivos que precisa ser elucidada em estudos futuros.
Introdução
Na última década, o número de utilizadores da Internet em todo o mundo aumentou de pessoas 12.3 / 100 para 32.8 (1) Da mesma forma, o uso dos chamados sites de redes sociais (SNS) aumentou continuamente nos últimos anos. O SNS contém principalmente perfis de usuários individuais que estão vinculados aos de outros usuários eletronicamente. Atualmente, o SNS “Facebook” representa um dos sites mais usados com> 1 bilhão de usuários ativos mensais e> 600 milhões de usuários ativos diários (2). Embora o uso do SNS faça parte da rotina diária de hoje para muitas pessoas em todo o mundo e até mesmo benefícios para crianças e adolescentes (isto é, aprimoramento de habilidades de comunicação, sociais ou técnicas) foram relatados por poucos autores (3), também pode ser um campo com alta prevalência putativa de comportamento aditivo, ou seja, dependência da Internet (IA) (4-6).
O termo “dependência da Internet” refere-se a uma condição caracterizada pela incapacidade de controlar o uso da Internet, resultando potencialmente em prejuízos sociais, acadêmicos, ocupacionais e financeiros (7). Actualmente, não existe consenso sobre como os critérios de diagnóstico de IA devem ser definidos e a AI ainda não está incluída na CID-10 (8). Na 2013, a Associação Americana de Psiquiatria (APA) incluiu o “distúrbio de jogos pela Internet” (IGD) na seção III do DSM-V (9), uma seção dedicada a condições que exigem mais pesquisas. No entanto, IA é uma categoria de distúrbio heterogêneo com vários subtipos além de jogos on-line (por exemplo, redes sociais, mensagens, pré-ocupações sexuais on-line) (7, 10) e ferramentas de diagnóstico para avaliar precisamente IA ainda estão faltando.
Vários questionários de autorrelato foram desenvolvidos para descrever o uso problemático da Internet - por exemplo, o Young Internet Addiction Test (IAT)7). Para avaliar os diferentes subtipos de AI, também foram desenvolvidos questionários para formas específicas de uso da Internet (11).
Nos últimos anos, numerosos aplicativos de jogos online projetados para uso dentro de um SNS foram lançados. Para nosso conhecimento, a pesquisa sobre a população que usa esses jogos freqüentemente é escassa e as descobertas atuais são inconsistentes. Pesquisas em usuários de SNS e jogadores de Internet forneceram diferentes taxas de prevalência de AI. Smahel e colegas de trabalho relataram que cerca de 40% de MMORPGs (massively multiplayer online role-playing games) usuários de sua amostra se classificaram como “viciados no jogo” (12). Por outro lado, um estudo em estudantes universitários usando SNS descobriu que um em cada seis participantes do estudo relataram problemas frequentes na vida devido ao uso do "Facebook" (6).
IA também tem sido relatado como sendo freqüentemente acompanhado por outros sintomas psiquiátricos e dificuldades no funcionamento da vida diária (7). Alguns estudos relataram uma alta taxa de sintomas depressivos em indivíduos com IA (13-15), enquanto outros grupos de investigação não conseguiram encontrar uma relação entre o uso problemático da Internet ea depressão (16).
Além da depressão, o conceito de alexitimia pode ser relevante no desenvolvimento e manutenção da IA. De acordo com Nemiah et al., Os indivíduos alexitímicos têm dificuldades em identificar e descrever suas emoções, dificilmente podem distinguir entre sentimentos e sensações corporais causadas pela excitação emocional, e mostrar pensamentos orientados externamente (17). A alexitimia foi relatada como sendo comum entre os indivíduos com transtornos por uso de substâncias (18) e pode aumentar o risco de IA (19). De Berardis e colaboradores descobriram que os indivíduos alexímicos em uma amostra não-clínica de universitários de graduação relataram um uso excessivo da Internet e apresentaram escores mais altos no IAT. Em comparação com indivíduos não-alexímicos, significativamente mais alexitímicos preencheram os critérios de IA em seu estudo (24.2% alexitímico vs. 3.2% não-alexitímico). Além disso, um estudo recente descobriu que a gravidade da IA estava positivamente correlacionada com a alexitimia em uma amostra de estudantes universitários turcos (20). Além disso, Scimeca et al. descobriram que havia uma correlação entre os níveis de alexitimia e IA, e que a alexitimia até se qualificava como um preditor de escores IA (21). Em consonância com esses achados, Kandri et al. (22), que levaram em consideração os perfis sociodemográficos e emocionais dos utilizadores da Internet, descobriram que a alexitimia e o uso excessivo da Internet estavam fortemente relacionados.
Nosso estudo teve como objetivo caracterizar o subgrupo de jogadores de redes sociais com relação às variáveis sociodemográficas, psicopatologia e taxa de IA. Nós focamos exemplarmente em usuários do jogo “Combat Zone” oferecido pelo site de rede social “Facebook”.
Materiais e Métodos
Entramos em contato com um provedor de jogos “Facebook” para recrutar adultos para uma pesquisa online. Todos os participantes deste estudo foram listados gamers de "Combat Zone" em "Facebook" e receberam um convite para participar de nosso estudo via "Facebook". "Combat Zone" é um jogo de estratégia multiplayer que só pode ser jogado enquanto estiver logado no Facebook . ”Os dados da conta do participante são usados para criar um avatar que seja capaz de ataques militares. Os jogadores compram ou vendem território, formam alianças ou lutam contra inimigos selecionando opções propostas pelo provedor. Nenhum efeito visual especial é usado e o jogo deve ser reproduzido lentamente, enquanto se comunica com outros usuários no “Facebook” (23).
Uma vez que os participantes se conectaram ao nosso site, eles tiveram acesso a informações sobre os pesquisadores, objetivos do estudo e instruções claras sobre os questionários e seu direito de desistir do estudo a qualquer momento. Os participantes foram convidados a aceitar o convite para concluir uma pesquisa online. Depois de obter este consentimento informado on-line, os participantes poderiam concluir a pesquisa a qualquer momento ou retirar-se do estudo em qualquer momento. Os questionários foram estritamente anônimos e nenhum dado referente à identidade dos participantes foi coletado. Os indivíduos que completaram a pesquisa receberam lucro na forma de boni do jogo do provedor. Para inclusão neste estudo, os participantes tiveram que ter mais de 18 anos e tiveram que usar sua conta SNS com muita frequência (ou seja, uso diário por um mínimo de 1 h durante os últimos meses 3). O estudo foi aprovado pelo comitê de ética local e aderiu aos princípios da Declaração de Helsinque. O consentimento informado foi obtido de todos os participantes conforme descrito acima.
Nossas medidas continham o IAT, um instrumento de triagem validado para uso problemático da Internet (7, 24). Suas questões 20 avaliam o grau em que o uso da Internet afeta as rotinas diárias, a vida social, a ocupação, o sono ou as emoções, e são classificados em uma escala de frequência de ponto 6 e somados. De acordo com estudos anteriores (15, 25, 26), um escore IAT de ≥50 foi definido como IA.
Além disso, usamos a Toronto Alexithymia Scale (TAS-26) (27), que foi desenvolvido como um questionário de auto-avaliação padronizado para medir a alexitimia. Consiste em itens 26 que são classificados em uma escala Likert de ponto 5 e resultam em três escalas: (1) dificuldade em identificar sentimentos, (2) dificuldade em descrever sentimentos e (3) pensamento orientado externamente. Essas escalas são somadas a uma pontuação total. O Inventário de Depressão de Beck-II (BDI-II) (28) e a lista de verificação de sintomas SCL-90-R29) foram utilizados para explorar sintomas depressivos e outros sintomas psiquiátricos. O BDI-II é um questionário automático com itens 21 e usado para medir a gravidade dos sintomas depressivos. Os sintomas psicológicos e fisiológicos da depressão são classificados em uma escala 0-3 e somados. O SCL-90-R consiste em itens 90 que são classificados em uma escala 5 variando de "nada" a "extremamente". Os itens abrangem nove domínios (somatização, pensamentos obsessivo-compulsivos, sensibilidade interpessoal, depressão, ansiedade , hostilidade, ansiedade fóbica, concepção paranóide e comportamento psicótico) e um índice geral de gravidade (GSI), indicando o sofrimento psicológico geral. Os resultados do SCL-90-R são dados em T valores, um valor de ≥60 é considerado como acima da média (média = 50, SD = 10).
Por fim, a qualidade de vida dos participantes foi avaliada por meio da versão curta da Medida de Qualidade de Vida da Organização Mundial da Saúde (WHOQOL-BREF) (30). Vinte e seis itens são classificados em uma escala que vai de 1 a 5. Os quatro escores de domínio físico, psicológico, social e ambiental podem ser derivados e ilustrar diferentes aspectos da qualidade de vida. As pontuações são transformadas em uma escala de 0 para 100 com maiores pontuações indicando uma melhor qualidade de vida.
Análise estatística
Os resultados são apresentados como média ± DP. O teste de Kolmogorov-Smirnov foi utilizado para avaliar a distribuição normal. Devido a distribuições não normais, apenas estatísticas não paramétricas foram aplicadas; As diferenças entre os participantes com e sem IA foram analisadas utilizando o teste Mann-Whitney. U teste. Os coeficientes de correlação de postos (ρ de Spearman) foram calculados para variáveis sociodemográficas e clínicas. O nível escolhido de significância foi p <0.05. As análises estatísticas foram realizadas no IBM SPSS Statistics versão 19 (SPSS Inc., Chicago, IL, EUA).
Consistentes
Assuntos
Quinhentos e vinte e oito assuntos ligados ao nosso site. No entanto, os indivíduos 158 tiveram que ser excluídos do estudo devido a dados ausentes e / ou inconsistentes. Assim, as mulheres 356 do sexo masculino e 14 foram incluídas na análise final (n = 370, 70.1%). As características sociodemográficas da população estudada estão listadas nas Tabelas 1 e 2.
Tabela 1. Características sociodemográficas dos participantes do estudo I.
Tabela 2. Características sociodemográficas dos participantes do estudo II.
Na análise dos dados do IAT, 16.2% dos participantes (n = 60) foram categorizados como sujeitos com IA (pontuação total ≥50). Além disso, 13.3% destes participantes (n = 8) teve problemas graves com o uso da Internet de acordo com Young (escore total ≥80) (31). Nenhum dos sujeitos 60 com IA era do sexo feminino.
Usando uma pontuação de corte de 54 no TAS-26 (27), 19.5% (n = 72) dos participantes do nosso estudo preencheram os critérios para a alexitimia.
A análise dos dados do BDI-II revelou que 76.5% (n = 283) dos participantes não tinham ou tinham sintomas depressivos mínimos (pontuação <14), 10% (n = 37) apresentou sintomas leves (escore de 14-19), 7.0% (n = 26) apresentou sintomas moderados (escore de 20-28) e 6.5% (n = 24) apresentou sintomas graves de depressão (escore de 29-63).
O SCL-90 GSI não revelou níveis aumentados de sintomas psiquiátricos na análise de todos os indivíduos (média = 52.0, SD = 19.1). O WHOQOL-BREF para todos os sujeitos (n = 370) não apresentou qualidade de vida reduzida (saúde física: média = 69.3, SD = 19.7; psicológica: média = 70.1, SD = 20.8; relações sociais: média = 62.8, SD = 23.8; ambiente: média = 67.0, SD = 19.7).
A gravidade da IA foi correlacionada positivamente com o escore GSI do SCL-90-R (r = 0.136, p = 0.009). Além disso, a gravidade do IA foi positivamente correlacionada com os escores totais do BDI-II (r = 0.210, p = 0.000). Houve correlação negativa entre a gravidade dos escores IA e WHOQOL-BREF (saúde física: r = −0.277, p = 0.000; psicológico: r = −0.329, p = 0.000; relações sociais: r = −0.257, p = 0.000, ambiente: r = −0.198, p = 0.000).
Uma correlação positiva foi encontrada para a subescala TAS-26 “pensamento orientado externamente” e severidade de IA (r = 0.114, p = 0.028).
A média do IMC em nossa amostra foi de 28.7 kg / m2 (SD = 7.2). Trinta e seis por cento dos participantes (n = 133) com excesso de peso (IMC 25 – 29.99 kg / m2), 23% (n = 85) eram obesos classe I (IMC 30 – 34.99 kg / m2) e 13% (n = 47) classe II ou III obesa (IMC ≥35 kg / m2) (32). Vinte e seis por cento dos participantes (n = 98) relatou peso normal a magreza leve (IMC 17 – 24.99 kg / m2) e 2% (n = 6) relatou um IMC <17 kg / m2, indicando baixo peso moderado a grave. O IMC foi positivamente correlacionado com a idade dos participantes (r = 0.328, p = 0.000), mas não se correlacionou com nenhuma variável clínica.
Comparação de sujeitos com e sem IA
Diferenças significativas nos questionários TAS-26, BDI-II e WHOQOL-BREF foram encontradas comparando indivíduos com IA (n = 60) e participantes sem IA (n = 310, consulte a tabela 3). O grupo AI teve significativamente mais sujeitos com alexitimia (Z = −2.606, p = 0.009), relataram mais sintomas depressivos (Z = −2.438, p = 0.015), e apresentaram pior qualidade de vida (saúde física: Z = −4.455, p = 0.000; psicológico: Z = −5.139, p = 0.000, relações sociais: Z = −3.679, p = 0.000, ambiente: Z = −2.561, p = 0.010). Não houve diferenças significativas nas características sociodemográficas ou nas escalas SCL-90-R entre os dois grupos.
Tabela 3. Comparação de sujeitos com e sem IA.
Discussão
O presente estudo explorou as características dos jogadores de SNS por meio de questionários de autopreenchimento on-line, enfocando a taxa de IA, alexitimia e outros sintomas psiquiátricos. Nesta amostra, 16% dos participantes atingiu o ponto de corte de 50 no IAT, representando os participantes que experimentam problemas ocasionais ou frequentes devido ao uso da Internet (31). Em contraste, uma enorme pesquisa on-line americana com participantes do 17,251 relatou uma prevalência nitidamente menor de IA de aproximadamente 6% (33). Naturalmente, como os tamanhos das amostras e os desenhos dos estudos variam substancialmente, uma comparação direta é apenas de valor limitado. No entanto, em consonância com os nossos resultados, um estudo recente em universitários turcos usando SNS relatou que 12.2% dos participantes foram categorizados como "viciados em Internet" ou em "alto risco de dependência" de acordo com a Internet Addiction Scale (IAS) (20). Estudos sobre a prevalência de IA em usuários de MMORPGs revelaram taxas ainda mais altas de uso problemático da Internet dentro dessa população. Em um estudo recente, 44.2 e 32.6% de uma amostra de usuários MMROPGs foram categorizados como sujeitos com IA, avaliados pela escala Goldberg Internet Addiction Disorder (GIAD) e pela Orman Internet Stress Scale (ISS), respectivamente (34). Em conjunto, as taxas de prevalência encontradas nesses estudos diferiram substancialmente, possivelmente relacionadas a diferentes grupos etários, subtipos de usuários da Internet e, especialmente, diferentes ferramentas diagnósticas para avaliar IA.
A proporção muito pequena de mulheres com 3.8% em nossa amostra pode possivelmente resultar da aplicação escolhida. De acordo com o provedor de “Combat Zone”, a porcentagem média de jogadores do sexo feminino foi em torno de 4% nos últimos anos 2. O fato de nenhum dos gamers femininos ter sido categorizado como sujeito com IA é um fenômeno, o que já foi observado em estudos anteriores; possivelmente, jogadores do sexo masculino podem ser mais suscetíveis a IA (35).
Nossos resultados estão de acordo com relatos anteriores de uma relação entre alexitimia e IA (18, 19), mas exploramos um subgrupo específico de uso da Internet. Houve uma taxa significativamente maior de alexitimia em indivíduos com IA em comparação com os participantes sem IA (31.7 vs. 17.1%). A gravidade do IA foi positivamente correlacionada com a subescala “pensamento orientado externamente” do TAS-26. No entanto, ainda não está claro se a alexitimia predispõe a IA. Pode-se especular que os indivíduos alexitímicos tendem a usar a Internet mais excessivamente como resultado da baixa auto-estima (36) e a possibilidade de evitar interações sociais “reais”, como proposto anteriormente (19).
O presente estudo também confirma os resultados de pesquisas anteriores que vinculam o uso problemático da Internet a níveis mais altos de depressão (14, 15, 20, 37). Uma suposição pode ser que pacientes com depressão possivelmente tentam aliviar diferentes sintomas pelo uso excessivo de jogos de redes sociais. Por outro lado, os padrões patológicos de uso da Internet também podem evocar sintomas depressivos (38). Portanto, estudos futuros são necessários para elucidar a relação precisa entre IA e depressão.
É interessante notar que aproximadamente três dos quatro participantes estavam acima do peso ou obesos. Entretanto, sobrepeso / obesidade não foi relacionado a nenhuma variável clínica neste estudo. Assim, esses achados precisam ser investigados em outros estudos.
Nossos resultados sugerem que pacientes com AI devem ser cuidadosamente selecionados para comorbidades relevantes, como transtornos depressivos, alexitimia e transtornos alimentares. Quanto ao tratamento da AI, particularmente a terapia cognitivo-comportamental pode representar uma abordagem promissora de tratamento (36).
Várias limitações deste estudo restringem a interpretação dos resultados. Primeiro, a distribuição de gênero foi altamente desequilibrada no presente estudo. Em segundo lugar, nossa amostra foi retirada de apenas um aplicativo “Facebook” e, portanto, obviamente, não representa todos os tipos de usuários da Internet, diminuindo a validade externa dos resultados. Além disso, o tamanho da amostra deste estudo era muito pequeno para tirar conclusões claras. Além disso, as medidas de auto-relato utilizadas são suscetíveis ao viés, como visto na taxa de dados excluídos. Uma entrevista clínica com dados adicionais de informantes externos, como membros da família, pode ter fornecido dados mais confiáveis. Finalmente, a falta de instrumentos clínicos padronizados para avaliar IA pode ter influenciado o resultado do estudo.
Conclusão
Descobrimos que quase um em cada seis jogadores do SNS preencheram os critérios para IA em nossa amostra. Comparando os participantes do estudo com e sem IA, o grupo IA apresentou mais sujeitos com alexitimia, relatou mais sintomas depressivos e apresentou pior qualidade de vida. Essas descobertas sugerem que os jogos em redes sociais também podem estar associados a padrões mal adaptativos de uso da Internet. Além disso, foi encontrada uma relação entre IA, alexitimia e sintomas depressivos que precisa ser elucidada por estudos futuros.
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.
Referências
1. O Banco Mundial. (2013) Disponível a partir de: http://data.worldbank.org/indicator/IT.NET.USER.P2/countries/1W?display=graph
2. Facebook. (2013) Disponível a partir de: http://newsroom.fb.com/Key-Facts
3. O'Keeffe GS, Clarke-Pearson K. O impacto das mídias sociais sobre crianças, adolescentes e famílias. Pediatria (2011) 127(4):800–4. doi: 10.1542/peds.2011-0054
4. Koc M, Gulyagci S. Dependência do Facebook entre universitários turcos: o papel da saúde psicológica, características demográficas e de uso. Cyberpsychol Behav Soc Netw (2013) 16(4):279–84. doi:10.1089/cyber.2012.0249
5. Machold C, Juiz G, Mavrinac A, Elliott J, Murphy AM, Roche E. Padrões de redes sociais / perigos entre adolescentes. Ir Med J (2012) 105(5): 151-2.
6. Kittinger R, Correia CJ, Irons JG. Relação entre o uso do Facebook e o uso problemático da Internet entre estudantes universitários. Cyberpsychol Behav Soc Netw (2012) 15(6):324–7. doi:10.1089/cyber.2010.0410
7. KS jovem Vício em Internet: o surgimento de um novo distúrbio clínico. Cyberpsychol Behav (1998) 1(3):237–44. doi:10.1089/cpb.1998.1.237
8. Organização Mundial da Saúde (OMS). Em: Dilling H, Mombour W, Schmidt MH, Schulte Warkwort E, editores. Internationale Klassifikation psychischer Störungen ICD-10 Kapitel V (F) Termos de pesquisa. Berna: Huber (1994).
9. Associação Americana de Psiquiatria. Manual Diagnóstico e Estatístico de Transtornos Mentais Quinta Edição (DSM-V) (2013) Disponível a partir de: http://www.dsm5.org/Documents/Internet%20Gaming%20Disorder%20Fact%20Sheet.pdf
10. Jovem KS, Nabuco de Abreu C. Vício em Internet: Um manual e guia para avaliação e tratamento. Hoboken, NJ: John Wiley e Filhos (2010).
11. Andreassen CS, Torsheim T, GS de Brunborg, Pallesen S. Desenvolvimento de uma escala de dependência de Facebook. Psychol Rep (2012) 110(2):501–17. doi:10.2466/02.09.18.PR0.110.2.501-517
12. Smahel D, Blinka L, Ledabyl O. Jogando MMORPGs: conexões entre dependência e identificação com um personagem. Cyberpsychol Behav (2008) 11(6):715–8. doi:10.1089/cpb.2007.0210
13. Yen JY, Ko CH, Yen CF, Wu HY, Yang MJ. Os sintomas psiquiátricos comórbidos do vício em internet: déficit de atenção e hiperatividade (TDAH), depressão, fobia social e hostilidade. J Adolesc Health (2007) 41(1):93–8. doi:10.1016/j.jadohealth.2007.02.002
14. Kraut R, Patterson M, Lundmark V, Kiesler S, Mukopadhyay T., Scherlis W. Paradoxo na Internet. Uma tecnologia social que reduz o envolvimento social e o bem-estar psicológico? Sou psicol (1998) 53(9):1017–31. doi:10.1037/0003-066X.53.9.1017
15. Ha JH, Kim SY, Bae SC, Bae S, Kim H, Sim M, et al. Depressão e dependência da Internet em adolescentes. Psicopatologia (2007) 40(6):424–30. doi:10.1159/000107426
16. Jelenchick LA, Eickhoff JC, Moreno MA. "Depressão no Facebook?", Uso de sites de redes sociais e depressão em adolescentes mais velhos. J Adolesc Health (2013) 52(1):128–30. doi:10.1016/j.jadohealth.2012.05.008
17. Nemiah JH, Freyberger H, Sifneos PE. Alexitimia: uma visão do processo psicossomático. Mod Trends Psychosom Med (1976) 2: 430 – 39.
18. Taylor GJ, Parker JD, Bagby RM. Uma investigação preliminar da alexitimia em homens com dependência de substâncias psicoativas. Am J Psychiatry (1990) 147(9):1228–30. doi:10.1176/ajp.147.9.1228
19. De Berardis D, D'Albenzio A, Gambi F, G Sepede, Valchera A, Conti CM, et al. Alexithymia e suas relações com experiências dissociativas e vício em Internet em uma amostra não clínica. Cyberpsychol Behav (2009) 12(1):67–9. doi:10.1089/cpb.2008.0108
20. Dalbudak E, Evren C, Aldemir S, Coskun KS, Ugurlu H, Yildirim FG. Relação da gravidade do vício em internet com depressão, ansiedade e alexitimia, temperamento e caráter em estudantes universitários. Cyberpsychol Behav Soc Netw (2013) 16(4):272–8. doi:10.1089/cyber.2012.0390
21. Scimeca G, Bruno A, L Cava, Pandolfo G, Muscatello MR, R. Zoccali A relação entre alexitimia, ansiedade, depressão e gravidade vício em Internet em uma amostra de estudantes do ensino médio italiano. ScientificWorldJournal (2014) 2014: 504376. doi: 10.1155 / 2014 / 504376
22. Kandri TA, Bonotis KS, Floros GD, Zafiropoulou MM. Componentes da alexitimia em usuários excessivos da Internet: uma análise multi-fatorial. Psychiatry Res (2014) 220(1–2):348–55. doi:10.1016/j.psychres.2014.07.066
23. Hanisch M. Descrição da “Zona de Combate” (comunicação pessoal, 2013).
24. Widyanto L, McMurran M. As propriedades psicométricas do teste de dependência da Internet. Cyberpsychol Behav (2004) 7(4):443–50. doi:10.1089/cpb.2004.7.443
25. Yoo HJ, Cho SC, Ha J, Yune SK, Kim SJ, Hwang J, et al. Sintomas de hiperatividade de déficit de atenção e vício em Internet. Psiquiatria Clin Neurosci (2004) 58(5):487–94. doi:10.1111/j.1440-1819.2004.01290.x
26. A prevalência da dependência da Internet e sua associação com eventos estressantes da vida e sintomas psicológicos entre usuários adolescentes da Internet. Behavior Behavior (2014) 39(3):744–7. doi:10.1016/j.addbeh.2013.12.010
27. Taylor GJ, Ryan D, Bagby RM. Para o desenvolvimento de uma nova escala de auto-relato de alexitimia. Psychother Psychosom (1985) 44(4):191–9. doi:10.1159/000287912
28. Beck AT, Steer RA, Brown GK. BDI-II, Inventário de Depressão de Beck: Manual. 2 ed. Boston, MA: Harcourt Brace (1996).
29. Derogatis LR SCL-90-R. Em: Enciclopédia da Psicologia. Vol. 7. Washington, DC e Nova York, NY: American Psychological Association e Oxford University Press (2000) p. 192 – 3.
30. Skevington SM, Lotfy M, O'Connell KA. A avaliação da qualidade de vida do WHOQOL-BREF da Organização Mundial da Saúde: propriedades psicométricas e resultados do estudo de campo internacional. Um relatório do grupo WHOQOL. Qual Life Res (2004) 13(2):299–310. doi:10.1023/B:QURE.0000018486.91360.00
31. KS jovem Teste de vício em internet (2013) Disponível a partir de: http://netaddiction.com/index.php?option=com_bfquiz&view=onepage&catid=46&Itemid=106
32. QUEM. Banco de dados global sobre o índice de massa corporal (2013) Disponível a partir de: http://apps.who.int/bmi/index.jsp
33. Greenfield DN. Características psicológicas do uso compulsivo da Internet: uma análise preliminar. Cyberpsychol Behav (1999) 2(5):403–12. doi:10.1089/cpb.1999.2.403
34. Achab S, Nicolier M, Mauny F, Monnin J, Trojak B, Vandel P, e outros. Massively multiplayer online role-playing games: comparando características de viciados vs não-viciados em linha jogadores recrutados em uma população adulta francesa. BMC Psychiatry (2011) 11:144. doi:10.1186/1471-244X-11-144
35. Liu TC, Desai RA, Krishnan-Sarin S, Cavallo DA, Potenza MN. Uso problemático da Internet e saúde em adolescentes: dados de uma pesquisa do ensino médio em Connecticut. J Clin Psychiatry (2011) 72(6):836–45. doi:10.4088/JCP.10m06057
36. Armstrong L, Phillips JG, Saling LL. Determinantes potenciais do uso mais pesado da Internet. Int J Hum Comput Stud (2000) 53(4):537–50. doi:10.1006/ijhc.2000.0400
37. Shek DT, Tang VM, Lo CY. Vício em Internet em adolescentes chineses em Hong Kong: avaliação, perfis e correlatos psicossociais. ScientificWorldJournal (2008) 8: 776 – 87. doi: 10.1100 / tsw.2008.104
38. Tonioni F, D'Alessandris L, C Lai, Martinelli D, Corvino S, Vasale M, et al. Vício em Internet: horas gastas on-line, comportamentos e sintomas psicológicos. Gen Hosp Psiquiatria (2012) 34(1):80–7. doi:10.1016/j.genhosppsych.2011.09.013
Palavras-chave: vício em internet, desordem do uso da internet, vício comportamental, sites de redes sociais, jogos online de RPG, alexitimia
Citação: Geisel O, Panneck P, Stickel A, Schneider M e Müller CA (2015) Características dos jogadores de redes sociais: resultados de uma pesquisa online. Frente. Psiquiatria 6: 69. doi: 10.3389 / fpsyt.2015.00069
Recebido: 30 janeiro 2015; Aceito: 27 April 2015;
Publicado em: julho 08 2015
Editado por:
Rajshekhar Bipeta, Gandhi Medical College e Hospital, Índia
Revisados pela:
Aviv M. WeinsteinUniversidade de Ariel, Israel
Alka Anand Subramanyam, Topiwala National Medical College e BYL Nair Charitable Hospital, Índia
Direitos autorais: © 2015 Geisel, Panneck, Stickel, Schneider e Müller. 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: Olga Geisel, Departamento de Psiquiatria, Campus Charité Mitte, Charité - Universitätsmedizin Berlin, Charitéplatz 1, Berlim 10117, Alemanha, [email protected]