Comorbidade de transtorno de uso da Internet e transtorno de déficit de atenção e hiperatividade: dois estudos de caso-controle com adultos (2017)

J Behav. 2017 Dec 1; 6 (4): 490-504. doi: 10.1556 / 2006.6.2017.073.

Bielefeld M¹, Drews M², Putzig I³, Bottel L¹, Steinbüchel T¹, Dieris-Hirche J¹, Szycik GR⁴, Müller A⁵, Roy M⁶, Ohlmeier M⁷, Theodor Te Wildt B¹.

Sumário

Objetivos

Há boas evidências científicas de que o transtorno de déficit de atenção e hiperatividade (TDAH) é tanto um preditor quanto uma comorbidade de transtornos aditivos na vida adulta. Essas associações não se concentram apenas em vícios relacionados à substância, mas também em vícios comportamentais, como o transtorno do jogo e o transtorno do uso da Internet (DIU). Para o DIU, revisões sistemáticas identificaram o TDAH como uma das comorbidades mais prevalentes, além de transtornos depressivos e de ansiedade. No entanto, há uma necessidade de entender melhor as conexões entre os dois transtornos para derivar implicações para o tratamento específico e prevenção. Este é especialmente o caso em populações clínicas adultas, onde pouco se sabe sobre essas relações até agora. Este estudo teve como objetivo investigar mais detalhadamente essa questão com base na hipótese geral de que existe uma interseção decisiva entre psicopatologia e etiologia entre o DIU e o TDAH.

O Propósito

Duas amostras de controle de casos foram examinadas em um hospital universitário. Os pacientes adultos com TDAH e DIU realizaram um estudo clínico e psicométrico abrangente.

Consistentes

Encontramos suporte para a hipótese de que o TDAH e o DIU compartilham características psicopatológicas. Entre os pacientes de cada grupo, encontramos taxas de prevalência substanciais de um comorbidade de TDAH no DIU e vice-versa. Além disso, os sintomas de TDAH foram positivamente associados aos tempos de uso da mídia e aos sintomas de dependência da Internet em ambas as amostras.

Discussão

Os médicos devem estar cientes das relações estreitas entre os dois distúrbios, tanto em termos diagnósticos quanto terapêuticos. Quando se trata de recuperar o controle sobre o uso da Internet durante o tratamento e a reabilitação, uma possível mudança de vício deve ser mantida em mente por parte dos médicos e pacientes.

PALAVRAS-CHAVE:Distúrbio do uso da Internet; distúrbio de hiperatividade com déficit de atenção; vício em linha

PMID: 29280392

DOI: 10.1556/2006.6.2017.073

Introdução

Existe um corpo robusto de evidências científicas de que o transtorno do déficit de atenção e hiperatividade (TDAH) é tanto um preditor (Biederman et al., 1995) e uma comorbidade característica para muitos transtornos aditivos (Gillberg et al., 2004). Dentro de uma grande amostra europeia de doentes com perturbações do uso de substâncias, 13.9% foram identificados com ADHD adulto (van Emmerik-van Oortmerssen et al., 2014) com grande variabilidade devido ao país e à substância primária utilizada (van de Glind et al., 2014). O TDAH é um transtorno mental que, caracteristicamente, acompanha as dificuldades em prestar atenção e concentração, atividade excessiva e problemas com o controle de um comportamento inadequado para a idade do indivíduo. Especialmente, mas não exclusivamente, quando o TDAH persiste durante toda a adolescência e idade adulta, o que é o caso em cerca de 36.3% dos casos (Kessler et al., 2005), o risco de desenvolver uma dependência do álcool (Biederman et al., 1995), nicotina (Wilens et al., 2008), ou mesmo drogas ilegais como a cocaína (Carroll & Rounsaville, 1993) é alto. Desde estimulantes como metilfenidato (MPH) servem como uma medicação eficaz (Van der Oord, Prins, Oosterlaan e Emmelkamp, 2008), o uso e abuso de substâncias em pacientes com TDAH também têm sido interpretados como uma forma de automedicação (Han et al., 2009). Além disso, altos níveis de impulsividade são característicos para ambos os pacientes com TDAH (Winstanley, Eagle, & Robbins, 2006) e com transtornos relacionados ao uso de substâncias (De Wit, 2009).

O TDAH também é uma comorbidade característica para o jogo patológico, que, de acordo com a CID-10 (Organização Mundial da Saúde, 1992ainda está para ser categorizado como um transtorno de controle de impulsos. Em contraste, na 2013, a quinta edição do Manual Diagnóstico e Estatístico de Transtornos Mentais (DSM-5; Associação Americana de Psiquiatria, 2013) estabeleceu um terreno comum para os distúrbios de uso de substâncias e não-substâncias. Dentro do capítulo “Transtornos Relacionados a Substâncias e Vícios”, o agora chamado “Transtorno do Jogo” ainda é o único vício comportamental reconhecido. No entanto, dentro da Seção III do DSM-5, o distúrbio de jogos na Internet (IGD) é mencionado pela primeira vez como uma condição que garante mais pesquisa clínica e experiência antes que possa ser totalmente reconhecido como um distúrbio distinto (Petry & O'Brien, 2013). A IGD é, de fato, a variante específica do vício em Internet mais estudada (Jovem, 1996) e apresentou a maior prevalência (Rehbein, Kliem, Baier, Mößle, & Petry, 2015). Esse desenvolvimento não é uma surpresa, até porque jogos on-line e jogos on-line compartilham cada vez mais características comuns.

Independentemente da Internet, o vício em videogames já foi ligado à psicopatologia do TDAH de várias maneiras (Arfi & Bouvard, 2008; Yen et al., 2017). Revisões sistemáticas identificaram o TDAH como um preditor típico (Weiss, Baer, Allan, Saran e Schibuk, 2011) e comorbidade (Weinstein & Weizman, 2012) para IGD especialmente em crianças e adolescentes. Além disso, em uma hiperatividade de nível subclínico, impulsividade, desatenção, déficits na focalização e concentração em tarefas cognitivas têm se mostrado correlacionados com o uso excessivo de videogames, tanto offline quanto online (Swing, Gentile, Anderson e Walsh, 2010). Achados semelhantes foram encontrados anteriormente para uso excessivo de TV (Miller et al., 2007), contribuindo para uma discussão contínua sobre se o uso excessivo de mídias de tela em geral e de videogames em particular pode não ser apenas um sintoma of mas também um fator de risco pela o desenvolvimento do TDAH (Weiss et al., 2011).

As relações entre o uso excessivo de certos aplicativos on-line e o TDAH não são totalmente compreendidas. Ainda assim, supõe-se que as atividades online, como jogos, etc., proporcionem um fluxo contínuo de estimulação e recompensas imediatas, que, por sua vez, são muito apreciadas por indivíduos com TDAH, que tendem a ser facilmente entediados (Castellanos & Tannock, 2002) e aversivos às gratificações atrasadas (Diamante, 2005). Outros estudos levantaram a hipótese de que esta ligação pode ser explicada pela função de memória de trabalho prejudicada no TDAH que foi identificada como um endofenótipo crucial do TDAH (Castellanos & Tannock, 2002). Referindo-se a isso, aplicativos on-line como jogos on-line multiplayer fornecem uma assistência na mão através da exibição de objetivos da missão para superar essa deficiência e, portanto, superar a frustração e o mau desempenho na vida real. Consequentemente, indivíduos com TDAH podem favorecer aplicações complexas de jogos on-line, o que os torna mais vulneráveis a desenvolver um uso patológico de mídia (Yen, Yen, Chen, Tang e Ko, 2008) Curiosamente, Koepp et al. (1998relataram que o videogame leva a uma liberação de dopamina no estriado, possivelmente resultando em melhor concentração e desempenho, o que pode ser percebido como um alívio por indivíduos cujas habilidades cognitivas são prejudicadas na vida real. Isso se encaixa com a aplicação de jogos sérios para o tratamento off-line de pacientes com TDAH, incluindo aplicações de neurofeedback (Lau, Smit, Fleming e Riper, 2017). Atualmente, os videogames são predominantemente reproduzidos em dispositivos online e em modos online. Além disso, os jogos on-line integram progressivamente aspectos de jogos de azar, compras e redes sociais (Gainsbury, Hing, Delfabbro e King, 2014), que contém outras características aditivas. Vícios comportamentais análogos, como transtorno do jogo, compra patológica e transtorno hipersexual, que também foram relacionados ao TDAH (Blankenship & Laaser, 2004; Brook, Chenshu, Brook e Leukefeld, 2016), manifestam-se cada vez mais online e ganham uma nova dinâmica e fenomenologia (Dittmar, Long, & Bond, 2007; Jovem, 2008). Considerando esses desenvolvimentos contínuos em termos de transferência digital e fusão, é importante ficar de olho em outras formas específicas e gerais de uso excessivo ou viciado da Internet além da IGD. Recentemente, os especialistas tendem a aplicar o termo transtorno de uso da Internet (DIU; Associação Americana de Psiquiatria, 2013), que se refere a um uso excessivo e incontrolável da Internet que interfere negativamente na vida diária. Na verdade, o DIU também já foi associado ao TDAH. Ao lado de transtornos depressivos e ansiosos, verificou-se que é uma comorbidade característica do DIU em geral (Ko, Yen, Yen, Chen e Chen, 2012). Além disso, pacientes que sofrem tanto de TDAH quanto de DIU parecem ter maior risco de desenvolver um outro tipo de dependência. Em um contexto clínico, este é um achado digno de nota, uma vez que esses pacientes requerem uma consciência distinta sobre uma possível mudança na patologia do vício durante a abstinência e reabilitação. No entanto, pouco se sabe sobre as sobreposições e ligações entre DIU e TDAH, especialmente em populações clínicas adultas. Portanto, faz sentido investigar mais profundamente as relações entre TDAH e DIU a partir de uma perspectiva clínica. Houve vários estudos com grandes coortes lidando com essas questões principalmente em um nível subclínico (Yen et al., 2008). No entanto, apenas alguns estudos foram realizados com amostras clínicas que consistem em TDAH (Han et al., 2009) ou pacientes problemáticos de uso da Internet (PIU) (Bernardi & Pallanti, 2009). Até onde sabemos, este é o primeiro estudo a comparar um grupo de pacientes adultos com TDAH com um grupo de pacientes adultos com DIU, não apenas com controles, mas também entre si, para investigar suas semelhanças e diferenças. O estudo parte da hipótese de que há uma interseção decisiva da psicopatologia que precisa ser abordada de maneira distinta tanto na medicina terapêutica quanto na medicina preventiva. Mais precisamente, esperamos que as medidas de TDAH se correlacionem com medidas de dependência da Internet em um grau substancial.

O Propósito

Dois grupos clínicos (TDAH e DIU) e dois grupos controle foram recrutados na Hannover Medical School (MHH). Consistindo de participantes 25 cada, este procedimento permitiu comparar cada grupo clínico com seus respectivos grupos de controle e ambos os grupos clínicos entre si. Em uma primeira consulta, os pacientes com intenção de serem tratados foram cuidadosamente avaliados com uma entrevista diagnóstica. Aqueles que preencheram os critérios de TDAH ou DIU, respectivamente, foram convidados a participar do estudo que estava sendo realizado em uma segunda consulta.

Grupo TDAH e seu grupo controle

Os participantes do grupo de TDAH foram recrutados exclusivamente do ambulatório de TDAH em adultos de MHH. Os pacientes receberam uma avaliação diagnóstica completa em relação aos sintomas de TDAH e comorbidades. Dentro do processo diagnóstico, os indivíduos foram convidados para o instrumento principal de diagnóstico, a entrevista clínica Conners 'Adult ADHD Diagnostic Interview para DSM-IV (CAADID; Epstein, Johnson e Conners, 2001). Aqui, os critérios 18 DSM-IV de TDAH subdivididos nos dois domínios clínicos de desatenção (nove itens) e hiperatividade / impulsividade (itens 6 / 3), tanto na infância quanto na idade adulta, foram avaliados por meio de uma exploração minuciosa. O TDAH foi diagnosticado apenas se os critérios do DSM-IV fossem preenchidos, o que significa que pelo menos seis dos nove sintomas tinham que estar presentes em um ou ambos os domínios para a infância e a idade adulta. A avaliação foi complementada por questionários de autorrelato (ver abaixo). Ao longo do período 1.5, os kits de pesquisa 50 foram distribuídos aos pacientes diagnosticados com TDAH, com idade entre 18 e 65 anos e apresentaram um nível médio de inteligência verbal [teste de inteligência de vocabulário de múltipla escolha (MWT-B) QI de 100 ± 15]. Um total de pacientes 25 retornou suas pesquisas, o que equivale a uma taxa de resposta de 50%. No mesmo período de tempo, o grupo de controle foi recrutado através de avisos dentro do casamento MHH em termos de distribuição de sexo, idade e escolaridade. Os critérios de inclusão para o grupo controle foram: nível médio de inteligência verbal e ausência de história de doença mental. Os controles foram selecionados para TDAH e DIU.

Grupo DIU e seu grupo controle

O grupo DIU foi recrutado no ambulatório de MHH para distúrbios associados à mídia, especializado em vício em Internet. Os critérios de inclusão foram: diagnóstico do DIU segundo os critérios de Young (1996) e barba (Beard & Wolf, 2001) (Mesa 1) e uma intenção de tratar, idade entre 18 e 65, e nível médio de inteligência verbal. Se os critérios de inclusão fossem preenchidos, os participantes foram convidados para uma entrevista clínica que continha a coleta de informações anamnésicas. Os participantes do grupo de controle foram recrutados dentro do MHH e foram pareados por uma distribuição correspondente de sexo, idade e escolaridade. Os critérios de inclusão para o grupo controle foram: nível médio de inteligência verbal e ausência de história de doença mental. Os controles foram selecionados para TDAH e DIU. No total, os participantes 25 com controles DIU e 25 foram recrutados e consequentemente incluídos no estudo.

Tabela 1. Critérios diagnósticos para transtorno do uso da Internet

Todos os itens a seguir (1 – 5) devem estar presentes:

1. Está preocupado com a Internet (pense na atividade online anterior ou antecipe a próxima sessão online).

2. Precisa usar a Internet com maior quantidade de tempo para obter satisfação.

3. Fez esforços infrutíferos para controlar, reduzir ou interromper o uso da Internet.

4. Fica inquieto, mal-humorado, deprimido ou irritado ao tentar reduzir ou interromper o uso da Internet.

5. Permaneceu online mais tempo do que o planejado originalmente.

Pelo menos um dos seguintes:

1. Colocou em risco ou arriscou a perda de uma oportunidade significativa de relacionamento, emprego, educação ou carreira.

2. Mentiu para familiares, terapeuta ou outros para ocultar a extensão do envolvimento com a Internet.

3. Usa a Internet como uma forma de escapar de problemas ou de aliviar um humor disfórico (por exemplo, sentimentos de impotência, culpa, ansiedade e depressão).

Notas. Adaptado de Young (1996) e Beard e Wolf (2001).

Os participantes dos quatro grupos foram informados sobre o manuseio confidencial de seus dados e o objetivo do estudo. Mesa 2 fornece uma visão geral sobre os dados demográficos das amostras.

Tabela 2. Medidas clínicas. Valor médio (SD)

	Grupo de TDAH (n = 25)	Grupo de controle (n = 25)	Estatísticas	Grupo DIU (n = 25)	Grupo de controle (n = 25)	Estatísticas	Estatísticas (TDAH vs. DIU)
ISS	36.36 (17.45)	23.00 (4.34)	U = 117.0 **	53.28 (12.99)	24.88 (6.62)	U = 28.0 **	U = 135.0 *
Perda de controle	9.68 (4.09)	4.84 (1.41)	U = 72.0 **	11.92 (3.49)	5.28 (2.01)	U = 41.0 **	U = 216.0, ns
Sintomas de abstinência	6.56 (3.66)	4.24 (0.72)	U = 72.0 *	10.12 (3.27)	4.28 (0.74)	U = 34.0 **	U = 140.50 *
Desenvolvimento de tolerância	7.92 (4.06)	5.72 (2.51)	U = 208.0, ns	12.64 (3.29)	6.56 (2.95)	U = 64.0 **	U = 114.50 **
Relações sociais	6.32 (3.73)	4.12 (0.44)	U = 192.0 *	10.28 (3.61)	4.36 (1.08)	U = 50.0 **	U = 137.50 *
Impacto no desempenho do trabalho	5.88 (3.66)	4.08 (0.40)	U = 221.50, ns	8.32 (3.57)	4.40 (1.44)	U = 76.0 **	U = 164.50 *
WURS-k	41.68 (16.52)	10.20 (9.97)	U = 26.0 **	27.29 (17.30)	13.84 (11.35)	U = 131.50, ns	U = 125.0, ns
CAARS (valores médios T)
Problema de desatenção / memória	80.05 (11.82)	46.56 (8.91)	U = 2.50 **	61.77 (13.55)	45.08 (8.36)	U = 67.50 **	U = 69.50 **
Hiperatividade / inquietação	69.86 (18.19)	48.32 (10.68)	U = 93.00 **	49.77 (13.81)	49.38 (10.13)	U = 254.50, ns	U = 93.00 *
Impulsividade / labilidade emocional	77.29 (14.21)	47.36 (10.96)	U = 33.00 **	58.48 (16.55)	48.13 (10.44)	U = 153.00, ns	U = 84.00 *
Problemas com o autoconceito	67.14 (12.11)	44.40 (10.80)	U = 44.00 *	58.68 (13.93)	43.13 (9.82)	U = 95.50 **	U = 146.00, ns
DSM-IV: desatento	80.43 (11.91)	45.16 (7.48)	U = 4.50 **	57.41 (14.69)	43.79 (7.47)	U = 112.00 *	U = 53.00 **
DSM-IV: hiperativo-impulsivo	73.29 (14.34)	50.48 (8.90)	U = 50.00 **	53.14 (14.96)	51.21 (8.83)	U = 255.00, ns	U = 76.50 **
DSM-IV: sintomas de TDAH	80.29 (12.95)	47.76 (8.51)	U = 17.50 **	56.27 (14.51)	47.42 (8.40)	U = 161.00, ns	U = 56.00 **
Índice de TDAH	82.00 (10.19)	47.56 (9.92)	U = 13.00 **	61.09 (15.47)	48.08 (10.95)	U = 127.50 *	U = 60.00 **
Escala de auto-avaliação DSM-IV para TDAH
Combinado	9 (% 36)	-		3 (% 12)	-
Desatento	8 (% 38)	-	χ² (3) = 31.28 **	2 (% 8)	2 (% 8)	χ² (3) = 4.03, ns	χ² (3) = 14.05 *
Hiperativo-impulsivo	1 (% 4)	1 (% 4)	χ² (3) = 31.28 **	2 (% 8)	2 (% 8)	χ² (3) = 4.03, ns	χ² (3) = 14.05 *
Não	3 (% 12)	23 (% 92)		15 (% 60)	15 (% 60)
BDI	16.96 (9.91)	2.76 (3.66)	U = 46.50 **	18.54 (8.40)	2.92 (3.42)	U = 16.50 **	U = 277.0, ns
Valor T de SCL-90-R / correlação
GSI	0.94 (0.50) / 63	0.23 (0.35) / 49	U = 61.0 **	0.88 (0.45) / 62	0.25 (0.36) / 50	U = 74.0 **	U = 269.00, ns
PST	42.20 (16.92) / 59	14.28 (15.78) / 48	U = 70.0 **	40.68 (19.48) / 59	15.40 (16.23) / 48	U = 99.50 **	U = 301.0, ns
PSDI	1.89 (0.43) / 63	1.19 (0.33) / 49	U = 59.50 **	1.82 (0.43) / 62	1.25 (0.31) / 52	U = 63.50 **	U = 258.0, ns
MWT-B	29.71 (3.54)	29.40 (3.49)	U = 287.50, ns	28.65 (3.66)	26.84 (4.39)	U = 236.50, ns	U = 236.0, ns

Notas. Conjuntos de dados incluídos no grupo de TDAH atingem n = 20-25 e em seu grupo de controle de n = 24-25. Dentro do grupo IUD, os conjuntos de dados incluídos alcançam n = 20-25 e em seu grupo de controle de 24 a 25. As áreas sombreadas em cinza representam a comparação estatística entre o respectivo grupo clínico e controle. A última coluna representa a comparação estatística entre os dois grupos clínicos. TDAH: transtorno de déficit de atenção e hiperatividade; DIU: transtorno do uso da Internet; ISS: Internetsuchtskala; WURS-k: Escala de classificação de Wender Utah; CAARS: Escalas de classificação de TDAH em adultos de Conners; BDI: Inventário de Depressão de Beck; SCL-90-R: Lista de verificação de sintomas-90 - revisado; GSI: Índice de gravidade global; PST: Total de sintomas positivos; MWT-B: teste de inteligência de vocabulário de múltipla escolha; SD: desvio padrão; ns: não significativo.

*p <01. **p <001.

Questionários

Questionário geral

O questionário geral foi projetado especificamente para os estudos. A primeira parte incluiu questões relacionadas à informação demográfica sobre parceria, educação e profissão. Além disso, os participantes foram solicitados a relatar doenças pré-existentes e tratamentos anteriores. A segunda parte foi projetada para avaliar o comportamento do uso da mídia. Aqui, os participantes podem especificar o uso de mídia em termos de conteúdo, frequência e duração. Além disso, eles foram questionados sobre aspectos motivacionais e apetitivos em relação ao uso da mídia e se eventualmente se perceberam viciados em um uso específico da mídia.

Escala de auto-avaliação DSM-IV para TDAH

A lista de sintomas do DSM-IV é um instrumento retrospectivo para o diagnóstico de TDAH na infância e adolescência. Basicamente, é uma adaptação dos critérios diagnósticos do DSM-IV (Associação Americana de Psiquiatria, 2000). É composto de itens 18 subdivididos nos domínios clínicos de desatenção (nove itens), hiperatividade (seis itens) e impulsividade (três itens). A ferramenta permite diagnosticar o subtipo misto, principalmente desatento ou principalmente hiperativo do TDAH. Para diagnosticar o TDAH, pelo menos seis dos nove sintomas estão presentes de forma consistente nos meses 6 na faixa etária de 6-12 anos. Por ser uma adaptação direta dos critérios do DSM-IV, esse instrumento apresenta validade de alto critério.

Escala de Avaliação de Wender Utah (WURS-k)

A Wender Utah Rating Scale (WURS) é uma ferramenta popular para a avaliação dimensional retrospectiva do TDAH na infância para adultos e tem sido amplamente utilizada neste contexto. Retz-Junginger et al. (2002) desenvolveu uma versão alemã curta (WURS-k) do WURS contendo itens 25 representando uma avaliação retrospectiva econômica dos sintomas de TDAH na infância. Os participantes recebem uma lista de declarações a partir das quais são solicitados a avaliar o quão forte foi determinado um comportamento, atributo ou problema descrito dentro da idade entre 8 e 10 (por exemplo, Como uma criança entre 8 e 10 tive problemas para me concentrar ou foi facilmente distraído). Aqui, as respostas podem ser dadas em uma escala Likert de ponto 5 variando de [0] não se aplica a [4] fortemente pronunciada. Para a pontuação geral, um ponto de corte de pontos 30 indica um TDAH preexistente na infância. A versão curta mostrou propriedades psicométricas satisfatórias em termos de estrutura fatorial, confiabilidade (split-half: r12 = .85) e consistência interna (α = 0.91) (Retz-Junginger et al., 2003).

Escalas de classificação ADHD adultas da Conners (CAARS)

Desenvolvido em 1999 by Conners [ver Macey (2003) para uma descrição detalhada], os CAARS tornaram-se um dos instrumentos mais bem validados para diagnosticar e avaliar a sintomatologia do TDAH na idade adulta. Aqui, nos estudos apresentados, a versão longa do autorrelato com itens 66 foi aplicada. Os entrevistados são solicitados a avaliar, quanto ou freqüentemente uma determinada declaração (por exemplo, Estou frustrado facilmente) se aplica à sua experiência pessoal. As respostas são fornecidas em uma escala Likert de 4 pontos variando [0] nem um pouco / nunca, [1] pouco / às vezes, [2] forte / frequentemente e [3] muito forte / muito frequente. A versão longa do autorrelato permite uma divisão em oito subescalas, por exemplo, para desatenção, hiperatividade / impulsividade e sintomatologia geral de TDAH com base nos critérios do DSM-IV para TDAH. A adaptação alemã de Christiansen, Hirsch, Abdel-Hamid e Kis (2014) demonstrou boa confiabilidade e validade.

Critérios para DIU

Como o DIU é um fenômeno relativamente novo e devido à classificação fenomenológica ainda pendente como um transtorno de controle de impulsos ou um vício comportamental, ele ainda não é totalmente reconhecido como uma entidade clínica no CID-10 e / ou no DSM-IV. No entanto, um corpo crescente de pesquisas mostra que os critérios para transtornos relacionados à substância também podem ser aplicados ao vício em Internet. Uma abordagem em linha com esta pesquisa vem de Young (1996) que desenvolveu oito critérios, dos quais pelo menos cinco devem estar presentes para diagnosticar o vício em internet. Barba e Lobo (2001) forneceu uma modificação do uso dos oito critérios. De acordo com sua definição, a presença dos cinco primeiros itens, com foco no comportamento aditivo primário, é obrigatória para diagnosticar o vício em internet. E, pelo menos um dos três últimos critérios tem que estar presente, o que descreve o prejuízo no funcionamento diário devido ao comportamento aditivo. Dentro do estudo, foram aplicados os critérios mais rigorosos propostos por Beard e Wolf (Tabela 1).

Internetsuchtskala (ISS)

Nos países de língua alemã, o ISS [tradução livre: Internet Addiction Scale], não deve ser confundido com a Internet Addiction Scale (IAS) de Griffiths (1998)] por Hahn e Jerusalém (2003) é um instrumento bastante bem validado para avaliar o DIU. Vinte itens cobrem cinco aspectos do DIU: perda de controle (por exemplo, Eu gasto mais tempo na Internet como originalmente pretendido), sintomas de abstinência (por exemplo, Quando não posso estar online, sinto-me irritado e descontente), desenvolvimento de tolerância (por exemplo, Minha vida cotidiana é cada vez mais dominada pela Internet), impacto negativo no desempenho do trabalho (por exemplo, Meu desempenho na escola ou no trabalho é afetado negativamente pelo uso da Internet) e impacto negativo nas relações sociais (por exemplo, Desde que descobri a Internet, realizo menos atividades com outras pessoas) Cada subescala consiste em quatro itens. As respostas são feitas em uma escala Likert de 4 pontos, variando [1] não se aplica, [2] quase não se aplica, [3] sim se aplica e [4] se aplica exatamente. A pontuação de corte para identificar o DIU foi definida como> 59 (resposta média de 3), enquanto uma pontuação entre 50 e 59 (resposta média de 2, 5) indica um uso indevido e um risco de desenvolver o DIU. O ISS mostrou propriedades psicométricas satisfatórias em termos de consistência interna de α = 0.93 para o escore geral e α = 0.80 para as cinco subescalas, bem como a validade com critérios externos, por exemplo, impulsividade (para uma revisão, consulte Hahn e Jerusalém, 2010).

Inventário de Depressão de Beck (BDI)

O BDI baseado em DSM (Beck, Ward, Mendelson, Mock e Erbaugh, 1961) é um dos instrumentos mais comuns para medir a depressão, tanto na pesquisa clínica quanto na prática. Suas excelentes propriedades psicométricas permitem uma avaliação confiável e válida da gravidade da depressão. A adaptação alemã (Hautzinger, Keller, & Kühner, 2006) consiste em itens 21 permitindo calcular uma pontuação geral. As respostas são feitas em uma escala Likert de ponto 4. Os valores de 0 a 13 não representam depressão, os valores de 14 a 19 codificam uma depressão leve, os valores de 20 a 28 indicam depressão moderada e valores acima de 28 indicam depressão grave. A adaptação alemã do BDI mostrou alta confiabilidade e validade de critério (Kühner, Bürger, Keller e Hautzinger, 2007).

Lista de verificação de sintomas 90 - Revisado (SCL-90-R)

O SCL-90-R (Derogatis, 1977) mede o comprometimento subjetivo por sintomas físicos e psicológicos nos últimos 7 dias. O questionário consiste em 90 itens, dos quais 83 cobrem nove áreas de sintomas: somatização, obsessivo-compulsivo, sensibilidade interpessoal, depressão, ansiedade, hostilidade, ansiedade fóbica, ideação paranóide e psicoticismo. O total de nove itens somam vários índices globais (veja abaixo). Os entrevistados devem indicar o quanto sofreram sob um sintoma distinto nos últimos 7 dias. As respostas são feitas em uma escala Likert de 5 pontos. O inventário permite formar três índices globais: Índice de gravidade global, Total de sintomas positivos e Índice de sofrimento por sintomas positivos. A adaptação alemã de Franke (2016) apresentaram altas consistências internas para a escala global e todas as subescalas, bem como boas validades convergentes (Schmitz et al., 2000).

Teste de inteligência de vocabulário de múltipla escolha (MWT-B)

O MWT-B de Lehrl, Triebig e Fischer (1995) é um inventário que avalia o nível de inteligência geral em termos de inteligência verbal cristalina entre adultos de 20 a 64 anos. Consiste em 37 itens nos quais os entrevistados são solicitados a encontrar e marcar a única palavra alemã em uma linha de cinco palavras que realmente existe . É uma ferramenta muito econômica, pois a conclusão normalmente leva apenas 5 minutos. A pontuação bruta (número de respostas corretas) pode ser transformada em um valor de QI considerando a idade da pessoa.

Análise de Dados

Para investigar se os dados permitem métodos paramétricos de análise, optou-se por uma abordagem mista. Primeiramente, testes de significância (testes de Kolmogorov-Smirnov e Shapiro-Wilk) foram utilizados para investigar a normalidade das distribuições. Além disso, foram utilizadas abordagens gráficas (histogramas, gráficos Q-Q e gráficos P-P) e numéricas, que incluem o cálculo de inclinação e curtose das distribuições, para analisar a normalidade dos dados. Para a análise das medidas clínicas, foram escolhidas comparações simples de médias. Onde as abordagens paramétricas eram adequadas, amostras independentes tos testes foram realizados. Para abordagens não paramétricas, Mann-Whitney U testes foram realizados. Os conjuntos de dados ausentes são destacados nas notas de rodapé das tabelas. Para variáveis categóricas, χ² testes foram computados. Devido ao tamanho pequeno das amostras e às comparações múltiplas dentro das amostras, o nível de significância foi ajustado para 0.01 (bicaudal) para todas as análises. Portanto, as estatísticas apresentadas representam uma abordagem de análise conservadora.

Ética

Os procedimentos do estudo foram realizados de acordo com a Declaração de Helsinque e de acordo com os requisitos de todos os padrões éticos locais e internacionais aplicáveis. O comitê de ética institucional [Hannover Medical School] aprovou o estudo. Todos os sujeitos foram informados sobre o estudo e todos forneceram consentimento informado e não foram compensados pela sua participação.

Consistentes

Medidas clínicas

Todos os pacientes com TDAH foram diagnosticados com base no CAADID, realizado por especialistas clínicos experientes. A aplicação de questionários foi um suplemento adicional. Deve-se considerar que um diagnóstico baseado principalmente na entrevista clínica estruturada não significa necessariamente que todos os indivíduos alcancem o ponto de corte distinto nos questionários (Tabela 3).

Tabela 3. Amostra demográfica

	Grupo de TDAH (n = 25)	Grupo de controle (n = 25)	Estatísticas	Grupo DIU (n = 25)	Grupo de controle (n = 25)	Estatísticas	Estatísticas (TDAH vs. DIU)
Sexo (masculino / feminino)	14/11	14/11		19/6	19/6
Idade [média em anos (SD)]	38.8 (10.22)	38.16 (10.84)	U = 301.0, Ns	29.36 (10.76)	29.48 (9.96)	U = 302.0, Ns	U = 158.5, ns
QI [média (SD)]	109.92 (14.43)	108.36 (11.22)	U = 289.50, ns	106.61 (13.11)	101.72 (10.10)	U = 236.50, ns	U = 236.0, ns
Educação escolar (%)
Estudante de escola	-	-	χ² (2) = 2.03, ns	1 (% 4)	1 (% 4)	χ² (3) = 0.36, ns	χ² (3) = 5.92, ns
Escola moderna secundária	8 (% 32)	5 (% 20)		2 (% 8)	2 (% 8)
Ensino fundamental	10 (% 40)	15 (% 60)		10 (% 40)	12 (% 48)
Ensino Médio / Escola Secundária	7 (% 28)	5 (% 20)		12 (48%)	10 (% 40)
Educação profissional (%)
nenhum	4 (% 16)	2 (% 8)	χ² (5) = 3.47, ns	9 (% 36)	-	χ² (6) = 13.61, ns	χ² (6) = 12.92, ns
Na educação (aprendizado)	-	-		3 (% 12)	4 (% 16)
Aprendizagem concluída	14 (% 56)	16 (% 64)		6 (% 24)	11 (% 44)
Colégio Técnico	4 (% 16)	2 (% 8)		1 (% 4)	2 (% 8)
Diploma	2 (% 8)	4 (% 16)		5 (% 20)	5 (% 20)
Outros	-	-		-	3 (% 12)
Status ocupacional / trabalho (%)
Sim, aprendi	9 (% 36)	16 (% 64)	χ² (5) = 5.00, ns	9 (% 36)	15 (% 60)	χ² (6) = 12.41, ns	χ² (7) = 10.29, ns
Sim, outro	6 (% 24)	5 (% 20)		2 (% 8)	3 (% 12)
Sim, protegido	1 (% 4)	-		-	-
Não, pausa para a família	2 (% 8)	1 (% 4)		-	2 (% 8)
Não, sem emprego	5 (% 20)	2 (% 8)		6 (% 24)	1 (% 4)
Não, licença médica permanente	-	-		4 (% 16)	-
Não, na pensão	-	-		1 (% 4)	-
Nenhum outro	2 (% 8)	1 (% 4)		3 (% 12)	4 (% 16)
Parceria (%)
Individual	6 (% 24)	4 (% 16)	χ² (3) = 3.09, ns	11 (% 44)	9 (% 36)	χ² (4) = 8.38, ns	χ² (4) = 12.77, ns
Em parceria	7 (% 28)	6 (% 24)		12 (% 48)	10 (% 40)
Casado	8 (% 32)	14 (% 56)		-	6 (% 24)
Separado / divorciado	3 (% 12)	1 (% 4)		1 (% 4)	-
Viúva	-	-		1 (% 4)	-
Doenças pré-existentes [n (%)]
Depressão	14 (% 56)	0%	-	12 (% 48)	0%	-	χ² (1) = 0.32, ns
Transtorno de ansiedade	7 (% 28)	0%	-	6 (% 24)	0%	-	χ² (1) = 0.10, ns
OCD	1 (% 4)	0%	-	1 (% 4)	0%	-	χ² (1) = 0, ns
Desordem alimentar	4 (% 16)	0%	-	2 (% 8)	0%	-	χ² (1) = 0.76, ns
Transtorno adaptativo	1 (% 4)	0%	-	-	0%	-	χ² (1) = 1.02, ns
Transtorno de somatização	1 (% 4)	0%	-	-	0%	-	χ² (1) = 1.02, ns
Transtorno psicossomático	5 (20%)	0%	-	3 (% 12)	0%	-	χ² (1) = 0.60, ns
PTSD	2 (% 8)	0%	-	-	0%	-	-
Transtorno dissociativo de identidade	-	0%	-	2 (% 8)	0%	-	-
Personalidade borderline	1 (% 4)	0%	-	-	0%	-
Outro transtorno de personalidade	1 (% 4)	0%	-	2 (% 8)	0%	-	χ² (1) = 0.36, ns
Transtorno aditivo	3 (% 12)	0%	-	1 (% 4)	0%	-	χ² (1) = 1.09, ns
Esquizofrenia	1 (% 4)	0%	-	1 (% 4)	0%	-	χ² (1) = 0, ns
TDAH	10 (% 40)	0%	-	0 (% 0)	0%	-	χ² (1) = 12.50 *
Outros	0 (% 0)	0%		4 (% 16)	0%		χ² (1) = 4.35

Notas. As áreas cinza-sombreadas representam a comparação estatística entre os respectivos grupos clínico e controle. A coluna final representa a comparação estatística entre os dois grupos clínicos. SD: desvio padrão; DIU: desordem do uso da Internet; TDAH: transtorno do déficit de atenção e hiperatividade; TOC: transtorno obsessivo compulsivo; TEPT: transtorno de estresse pós-traumático.

Quatro conjuntos de dados ausentes, um conjunto de dados ausente, três conjuntos de dados ausentes.

*p <01. **p <001.

Escala de auto-avaliação DSM-IV para TDAH

Sobre 18 de 25 pacientes com TDAH (72%) atingiu o ponto de corte nesta escala de auto-avaliação. Este grupo preencheu principalmente os critérios para o subtipo combinado (36%) seguido diretamente pelo subtipo desatento (32%). Em um caso, foi encontrado um subtipo hiperativo-impulsivo (4%) e três participantes não atingiram o ponto de corte (12%). Quatro conjuntos de dados referentes à informação dos critérios do DSM estavam faltando (16%).

Sobre 7 de 25 pacientes com DIU (28%) testaram positivo para TDAH nos critérios do DSM. Aqui, o subtipo combinado foi mais prevalente (12%). Dois casos foram positivos para o subtipo desatento (8%) e o subtipo hiperativo-impulsivo (8%). Nos casos 15 (60%), o limite psicométrico para o TDAH não foi atingido e três conjuntos de dados (12%) estavam faltando. Não houve diferença significativa entre o grupo DIU e seus controles em relação aos critérios do DSM. Finalmente, ambos os grupos clínicos diferiram significativamente entre si em relação à distribuição do subtipo combinado e desatento em favor do grupo TDAH. Nenhuma diferença significativa foi encontrada em relação ao subtipo hiperativo-impulsivo.

WURS-k

Os resultados no WURS-k indicam um TDAH preexistente para o grupo TDAH com base no escore médio (M = 41.68, SD = 16.52). Em um nível individual, 18 (72%) participantes apresentaram um valor igual ou acima do ponto de corte de 30. No total, o grupo de TDAH diferiu significativamente de seus controles (U = 26.00, p <001). Considerando a pontuação média, o grupo de DIU mostrou um alto valor no WURS-k estando perto do ponto de corte proposto, indicando uma sintomatologia elevada de TDAH na infância (M = 27.29, SD = 17.30). No nível individual, oito casos de DIU (32%) atingiram um valor igual ou superior ao ponto de corte. Ambos os grupos clínicos não diferiram significativamente entre si no que diz respeito à sintomatologia auto-relatada de TDAH na infância.

CAARS

Como os CAARS não fornecem um corte com base em escores brutos e apenas possuem normas específicas de sexo, t-escores do manual por Christiansen et al. (2014) são relatados para avaliar as dimensões da sintomatologia atual de TDAH. Aqui, t-escores iguais ou superiores a 65 são classificadas como clinicamente relevantes. o t-escores entre 60 e 65 implicam uma sintomatologia elevada, que está acima do nível normal e marcada como limítrofe às dimensões clínicas relevantes. O grupo com TDAH apresentou escores altamente elevados e clinicamente relevantes em todas as dimensões do CAARS e diferiu significativamente de seus controles. No nível individual, os indivíduos 19 (76%) do grupo de TDAH apresentaram níveis clínicos relevantes no DSM-IV, implicando um TDAH em andamento na maioria dos casos. O grupo DIU apresentou escores elevados a moderados nos CAARS. Eles diferiram significativamente de seus controles em várias dimensões, exceto a subescala hiperatividade, impulsividade, DSM-IV hiperativo-impulsivo e sintomas de TDAH do DSM-IV. No nível individual, cinco casos (20%) preencheram os critérios da medida CAARS DSM-IV ADHD. Na comparação direta entre os dois grupos clínicos, o grupo TDAH diferiu significativamente na grande maioria da dimensão CAARS, exceto os problemas com a medida de autoconceito do grupo DIU.

ISS

No geral, os pacientes com TDAH apresentaram um escore total do ISS significativamente maior em comparação com seus controles [(M = 36.36, SD = 17.45) vs. (M = 23.00, SD = 4.34)], enquanto a média não atingiu o ponto de corte para uso problemático ou patológico da Internet. No nível da subescala, o grupo de TDAH apresentou níveis significativamente mais elevados de perda de controle (M = 9.68, SD = 4.09), sintomas de abstinência (M = 6.56, SD = 3.66), e impacto negativo nas relações sociais (M = 6.32, SD = 3.73) em comparação com seus controles. No nível individual, cinco pacientes (20%) apresentaram escores iguais ou acima do ponto de corte para risco de desenvolver dependência de Internet. Três pacientes (12%) realmente apresentaram valores iguais ou acima do ponto de corte para dependência. Dentro do grupo de DIU, o ISS indicou um uso problemático para quatro pacientes (16%) e um uso patológico da Internet para 10 pacientes (40%). No nível da subescala, o grupo do DIU mostrou uma perda significativamente maior de controle (M = 11.92, SD = 3.49), sintomas de abstinência (M = 10.12, SD = 3.27), desenvolvimento de tolerância (M = 12.64, SD = 3.29), impacto negativo nas relações sociais (M = 10.28, SD = 3.61), e desempenho de trabalho (M = 8.32, SD = 4.40) em comparação com seus controles. Em comparação direta, o grupo de DIU excedeu o grupo de TDAH significativamente em qualquer dimensão do ISS, exceto o perda de controle sub-escala.

BDI e SCL-90-R

No geral, os pacientes com TDAH apresentaram valores indicativos de depressão leve (M = 16.96, SD = 9.91). Além disso, eles diferiram significativamente de seus controles. Entre os pacientes com TDAH, 13 (52%) foram avaliados como clinicamente deprimidos. O grupo do DIU mostrou uma sintomatologia de depressão ligeiramente mais grave, que ainda era leve em termos de BDI (M = 18.54, SD = 8.40). Aqui, 15 pacientes (60%) foram avaliados como clinicamente deprimidos. Novamente, este grupo diferiu significativamente de seus controles. Não houve diferença significativa entre os dois grupos clínicos. Com relação ao SCL-90-R, ambos os grupos clínicos diferiram significativamente de seus controles em todos os índices. Em comparação direta, ambos os grupos clínicos não mostraram diferenças significativas, mas mostraram pontuações elevadas, que estavam formalmente no limite de serem clinicamente relevantes. No geral, ambos os grupos clínicos mostraram uma carga elevada de sintomas, indicando um nível relevante de tensão.

Variáveis sociodemográficas

Resumidamente, a análise revelou que na maioria dos casos, nenhuma distribuição normal dos dados poderia ser assumida (ver Tabela 4) Apenas um pequeno número de variáveis mostrou ser normalmente distribuído, mas como uma abordagem não paramétrica (por exemplo, Mann-Whitney U testes) também pode ser aplicado a esses casos, optou-se por uma abordagem não paramétrica para todo o conjunto de dados.

Tabela 4. Uso de mídia. Significar (SD)

	Grupo de TDAH (n = 25)	Grupo de controle (n = 25)	Estatísticas	Grupo DIU (n = 25)	Grupo de controle (n = 25)	Estatísticas	Estatísticas (TDAH vs. DIU)
Jogos de vídeo [n (%)]	15 (60)	9 (36)	χ² (1) = 2.89, ns	21 (87.5)^a	10 (40)	χ² (1) = 11.89 **	χ² (1) = 4.75, ns
Jogos de vídeo usam desde (anos)	9.3 (5.95)	13.3 (6.98)	U = 47.0, ns	13.15 (6.26)	12.9 (6.15)	U = 93.00, ns	U = 99.00, ns
Uso de videogames (dias / semana)	4.61 (2.34)	2.31 (2.05)	U = 55.0, ns	5.90 (2.02)	2.75 (2.53)	U = 240.00, ns	U = 88.50 *
Uso de videogames (horas / dia)	3.69 (3.12)	1.81 (1.31)	U = 32.50, ns	6.47 (5.41)	1.94 (0.95)	U = 18.00 **	U = 81.50, Ns
Motivação para jogar video games [n (%)]
Interesse	7 (46.7)	4 (44.4)		10 (47.6)	5 (50)
Retalho e Entretenimento	10 (66.7)	7 (77.8)		16 (76.2)	9 (90)
Tédio	5 (33.3)	3 (33.3)		14 (66.7)	4 (40)
Relaxamento	7 (46.7)	1 (11.1)		5 (23.8)	1 (90)
Estimulação	1 (6.7)	0 (0)		1 (4.8)	0 (0)
Solidão	3 (20)	0 (0)		3 (14.3)	0 (0)
Socialização	1 (6.7)	0 (0)		5 (23.8)	0 (0)
Vício autopercebido [n (%)]	11 (73.3)	0 (0)	χ² (1) = 12.76 **	12 (57.1)	1 (10)	χ² (1) = 7.60 *	χ² (1) = 0.52, ns
Internet [n (%)]	24 (96)	21 (84)	χ² (1) = 2.00, ns	23 (95.8)	23 (92)	χ² (1) = 0.31, ns	χ² (1) = 0.001, ns
Uso da Internet desde (anos)	5.08 (2.86)	5.86 (2.20)	U = 208.50, ns	7.43 (3.67)	5.65 (2.60)	U = 203.50, ns	U = 181.50, ns
Uso da Internet (dias / semana)	4.96 (2.20)	3.48 (2.52)	U = 168.00, ns	6.96 (0.21)	3.96 (2.57)	U = 143.00 **	U = 121.00 **
Uso da Internet (horas / dia)	2.50 (2.43)	1.64 (1.97)	U = 134.50, ns	6.47 (4.07)^a	2.20 (2.52)	U = 66.00 **	U = 65.00 **
Motivação para usar a Internet [n (%)]
Interesse	22 (91.7)	21 (100)		16 (69.6)	22 (95.7)
Retalho e Entretenimento	10 (41.7)	4 (19)		14 (60.9)	8 (34.8)
Tédio	5 (20.8)	2 (9.5)		14 (60.9)	4 (17.4)
Relaxamento	2 (8.3)	0 (0)		4 (17.4)	0 (0)
Estimulação	6 (25)	7 (33.3)		5 (21.7)	6 (26.1)
Solidão	1 (4.2)	0 (0)		6 (26.1)	0 (0)
Socialização	10 (41.7)	2 (9.5)		11 (47.8)	2 (8.7)
Vício autopercebido [n (%)]	6 (25)	2 (9.5)	χ² (1) = 2.02, ns	17 (73.9)	3 (13)	χ² (1) = 20.42 **	χ² (1) = 14.03 **

Notas. As áreas cinza-sombreadas representam a comparação estatística entre os respectivos grupos clínico e controle. A última coluna representa a comparação estatística entre os dois grupos clínicos. SD: desvio padrão; DIU: desordem do uso da Internet; TDAH: transtorno do déficit de atenção e hiperatividade; ns: não significativo.

^aUm conjunto de dados ausente, quatro conjuntos de dados ausentes.

*p <01. **p <001.

Grupo TDAH versus grupo controle

A análise não revelou diferença significativa em termos de sexo, idade, escolaridade, status ocupacional e parceria entre o grupo TDAH e seu grupo controle. Mais notavelmente, de acordo com os critérios de inclusão, o grupo com TDAH diferiu do grupo controle em termos de doenças preexistentes relatadas. Aqui, depressão e transtornos de ansiedade foram as condições mais frequentes. Em menor grau, transtornos alimentares e psicossomáticos foram relatados dentro do grupo de TDAH.

Grupo DIU versus grupo controle

A análise não revelou diferenças significativas em relação às variáveis demográficas entre o DIU e seu grupo controle. O grupo de DIU relatou doenças mais preexistentes como seus controles. Novamente, depressão e transtornos de ansiedade foram as condições mais frequentes.

TDAH contra DIU

Na grande maioria das variáveis sociodemográficas, não foram encontradas diferenças significativas entre os dois grupos clínicos. Como esperado, o grupo de TDAH relatou um TDAH preexistente com uma frequência significativamente maior.

Uso de mídia

Grupo TDAH versus grupo controle

Não houve diferenças significativas entre as variáveis de uso da Internet entre o grupo de TDAH e seus controles. Mesmas contas para as variáveis dos videogames. Quanto à motivação para usar videogames, havia um padrão notável. Pacientes com TDAH relataram usar videogames para estimular, superar a solidão e / ou para necessidades de socialização, enquanto nenhum dos controles o fez. Outra grande motivação para usar videogames entre os pacientes com TDAH foi o relaxamento. O motivo para usar a Internet entre os indivíduos dentro do grupo de TDAH foi principalmente devido ao interesse. O grupo de TDAH relatou significativamente mais freqüentemente, em comparação com seus controles, para se perceberem viciados em videogames [11 vs. 0, χ² (1) = 12.76, p <001].

DIU versus grupo controle

O grupo de DIUs usava videogames com muito mais frequência em comparação com seus controles [21 vs. 10, χ² (1) = 11.89, p <001]. Houve também uma diferença significativa em relação às horas gastas por dia com videogames em favor do grupo DIU [(M = 6.47, SD = 5.41) vs. (M = 1.94, SD = 0.95), U = 18.00, p <001]. Em relação ao uso da Internet, o grupo de DIU gastou significativamente mais horas por dia usando a Internet em comparação com seus controles [(M = 6.47, SD = 4.07) vs. (M = 2.20, SD = 2.52), U = 66.0, p <001]. O padrão motivacional distinto para usar videogames encontrado entre pacientes com TDAH também foi encontrado entre pacientes com DIU. Os motivos para usar a Internet entre os indivíduos com DIU foram principalmente devido ao interesse. Os pacientes com DIU relataram se perceberem como viciados em videogames [12 vs. 1, χ² (1) = 7.60, p = .006] significativamente mais frequente que seus controles.

TDAH contra DIU

Os participantes do grupo DIU gastaram significativamente mais dias por semana com jogos de vídeo [(M = 5.90, SD = 2.02) vs. (M = 4.61, SD = 2.34), U = 88.50, p <.05], embora eles não gastem significativamente mais horas por dia com ele [(M = 6.47, SD = 5.41) vs. (M = 3.69, SD = 3.12), U = 81.50, p > 05]. A motivação para usar videogames no grupo do DIU diferiu do grupo com TDAH em termos de uma tendência maior de evitar o tédio. Além disso, as necessidades sociais eram um motivo mais proeminente dentro do grupo de DIU. O uso de videogames para relaxamento foi mais pronunciado no grupo com TDAH. Na comparação direta de ambos os grupos clínicos, não houve diferença significativa em relação aos videogames autopercebidos de dependência. O grupo do DIU usou a Internet significativamente mais horas por dia [(M = 6.47, SD = 4.07) vs. (M = 2.5, SD = 2.43), U = 65.0, p <001]. A motivação para usar a Internet diferia em termos de tédio, solidão, entretenimento e relaxamento em favor do grupo DIU.

Comorbidades

Para explorar mais e elucidar as linhas convergentes e associações entre os dois distúrbios, os pacientes que atingiram os respectivos pontos de corte nas medidas de TDAH e DIU foram examinados separadamente. Aqui, pacientes que apresentaram um valor maior ou igual a 50 no ISS e um valor T maior ou igual a 65 na medida de ADHD dos CAARS DSM-IV foram incluídos neste subgrupo. Este procedimento resultou em oito pacientes provenientes de ambos os grupos em partes iguais. Este grupo consistia em cinco machos e três fêmeas com uma idade média de 41.6 anos (SD = 10.23). Cerca de 75% estavam empregados e 62.5% tinham companheiro. De acordo com o WURS-k, 87.5% preencheram os critérios para TDAH na infância (principalmente subtipo combinado). Consequentemente, este grupo apresentou um alto valor WURS-k (M = 49.88, SD = 16.19) também indicando TDAH preexistente na infância. Com relação ao uso de mídia, 62.5% deste grupo relatou jogar videogame em média por 4.40 anos (SD = 2.07) em 6 dias / semana (SD = 1.73) a uma média de 4.60 horas (SD = 4.22) principalmente para entretenimento (60%) e relaxamento (60%). A Internet foi usada por pacientes neste grupo em média desde 7.75 anos (SD = 3.77). Além disso, eles relataram usar a Internet em média 6 horas / dia (SD = 5.90) principalmente para entretenimento (62.5%), interesse (62.5%) e socialização (50%). No geral, o grupo ultrapassou o limite para dependência da ISS (M = 61.50, SD = 9.53). Os valores na medida CAARS DSM-IV: ADHD podem ser considerados como altamente relevantes clinicamente (M = 81.75, SD = 7.72). Finalmente, este subgrupo pode ser descrito como levemente deprimido (M = 17.13, SD = 7.10).

Correlações

De maneira geral, os instrumentos utilizados apresentaram alta consistência interna e capturaram os construtos subjacentes de forma satisfatória (Tabela 5). Dentro do grupo de TDAH, o WURS-k e as horas de uso da Internet mostraram uma relação forte e significativa (r = .630, p <01). Curiosamente, esta associação foi apenas fraca dentro da amostra de DIU e falhou em mostrar significância (r = 264, ns). A relação entre o uso de videogame em horas e o WURS-k na amostra de TDAH foi alta, mas não significativa (r = .564, p = 056). Curiosamente, este não foi o caso na amostra de DIU (r = 297, ns). Na amostra de TDAH, houve uma correlação moderada, mas não significativa entre o ISS e o uso da Internet em horas (r = .472, ns), o que não era o caso na amostra de DIU (r = 171, ns). Na amostra do DIU, a medida de hiperatividade CAARS foi associada ao uso da Internet em horas em um grau moderado e não significativo (r = 453, ns). Dentro do grupo de pacientes com diagnóstico de TDAH e DIU, houve uma correlação forte e significativa entre o WURS-k e o ISS (r = .884, p <01) (não exibido na Tabela 5).

Tabela 5. Correlações de escala e consistências internas (esquerda: TDAH e DIU direito) na diagonal para o TDAH (abaixo da diagonal) e amostra de DIU (acima da diagonal)

*Escala*	1		2		3		4		5		6		7		8		9
1. WURS-k	0.919	0.907	-0.022		0.627		0.223		0.715*		0.208		0.611*		0.264		0.297
2. ISS	0.394		0.977	0.918	0.232		0.218		0.159		0.169		0.236		0.171		-0.319
3. CAARS DSM-IV: TDAH	0.509		0.364		0.932	0.929	0.771*		0.830*		-0.281		0.442		0.315		-0.147
4. CAARS DSM-IV: desatenção	0.389		0.396		0.891*		0.888	0.866	0.285		-0.315		0.159		-0.017		-0.200
5. CAARS DSM-IV: hiperativo	0.523		0.271		0.919*		0.640*		0.838	0.898	-0.147		0.525		0.453		-0.077
6. BDI	-0.011		0.357		0.176		0.143		0.174		0.881	0.820	0.294		0.216		-0.050
7. SCL-90 (GSI)	-0.206		0.104		0.276		0.304		0.203		0.580*		0.962	0.945	0.298		-0.042
8. Uso da Internet (hr)	0.630*		0.472		0.418		0.385		0.392		0.025		-0.223		-	-	-0.078
9. Uso de videogames (hr)	0.564		0.418		0.313		0.231		0.342		0.209		-0.158		0.818*		-	-

Notas. As correlações de Pearson, incluídas os conjuntos de dados, vão de 12 a 25 (grupo ADHD) e 17 a 24 (grupo DIU). WURS-k: Escala de Avaliação de Wender Utah; ISS: Internetsuchtskala; DIU: desordem do uso da Internet; TDAH: transtorno do déficit de atenção e hiperatividade; CAARS: Escalas de classificação ADHD adultas da Conners; BDI: Inventário de Depressão de Beck; SCL-90-R: Lista de verificação de sintomas-90; GSI: Índice de Gravidade Global.

*p <.01; p os valores são de dois lados.

Discussão

Grupo DIU

Como esperado, os pacientes diagnosticados com DIU diferiram significativamente em todas as medidas de dependência da Internet de seus controles. Encontramos um padrão similar em relação a algumas medidas do TDAH em adultos.

Diagnóstico de TDAH dentro do DIU

Entre os pacientes com diagnóstico de DIU, encontramos taxas de prevalência substanciais de TDAH. Números elevados de prevalência de TDAH na infância no grupo de pacientes com DIU indicam que o TDAH pode representar um fator de risco substancial para o início e desenvolvimento do DIU. O apoio a essa noção origina-se, por exemplo, da área de dependência de nicotina e álcool. Aqui, Ohlmeier et al. (2007) constatou que quase um quarto em um grupo de pacientes dependentes de álcool poderia ser diagnosticado com TDAH na infância. Apoio adicional da área de dependência da Internet vem de Dalbudak e Evren (2014). Em sua investigação de estudantes universitários, eles encontraram uma correlação forte e significativa entre a medida WURS-25 e o IAS. Neste estudo, 20% dos pacientes com DIU foram identificados com sintomas de TDAH em adultos. Tomando esses números, vemos o suporte para a nossa noção de fortes associações entre os dois transtornos. Como o corpo da literatura sobre este tema, especialmente em um contexto clínico adulto, ainda é pequeno, apenas Bernardi e Pallanti (2009) fornecem dados para comparar esses achados. Aqui, eles descobriram que 20% de seus pacientes ambulatoriais adultos, que foram identificados como viciados pela Internet em termos de Young (1998) IAS cumpriu os critérios para o TDAH em adultos. Como suas descobertas foram compatíveis com nossos resultados, estamos confiantes na validade de nossos dados. Dados adicionais vêm de Ko, Yen, Chen, Chen e Yen (2008) que investigaram comorbidade psiquiátrica em uma amostra de universitários adultos com dependência de internet. Aqui, os alunos realizaram uma entrevista de diagnóstico psiquiátrico e 32.2% foram identificados como portadores de TDAH. Apesar do contexto não clínico, esses resultados ainda demonstram que o TDAH e o DIU apresentam associações substanciais.

DIU - Aspectos motivacionais e correlações

Com relação aos motivos para usar determinadas aplicações on-line, encontramos um padrão interessante dentro do grupo de pacientes diagnosticados com DIU. Conforme relatado, os videogames foram utilizados para estimular, superar a solidão e socializar com os outros dentro do grupo DIU, enquanto nenhum dos seus controles relatou tal motivação. Além disso, o tédio foi um dos principais motivos entre os pacientes diagnosticados com DIU. Em uma amostra de estudantes universitários, Skues, Williams, Oldmeadow e Wise (2016) identificou a propensão ao enfado como preditor da UIP. Além disso, a solidão foi associada ao tédio e PIU, mas não foi um preditor significativo no modelo. Eles concluem que os estudantes universitários propensos a experimentar o tédio tendem a usar a Internet para buscar estímulo e satisfação como compensação. Com base em nossos dados, compartilhamos essa visão, pois consideramos o tédio e o entretenimento os principais motivos para participar de atividades on-line, tanto para videogames quanto para a Internet em geral. Com relação às relações lineares, encontramos apenas relações fracas ou até negativas entre as medidas clínicas e aspectos externos, como tempos de uso da mídia. Aqui, deve-se afirmar que as horas de uso da mídia não são vistas como um critério válido para diagnosticar o DIU. Critérios clínicos como os de Young (1996) e Beard e Wolf (2001) são o padrão ouro, incluindo os efeitos adversos do DIU em aspectos privados e profissionais da vida. Este aspecto é sublinhado por uma investigação de Hahn e Jerusalém (2010) que relataram uma correlação apenas r = 40 entre o ISS e os tempos médios de uso da mídia em uma semana. No entanto, há que referir que esta investigação decorreu numa amostra não clínica.

Grupo de TDAH

Com relação aos sintomas da dependência da Internet, os pacientes com TDAH diferiram significativamente de seus controles na maioria das medidas.

Diagnóstico de DIU dentro do TDAH

A análise do ISS revelou que 20% dos pacientes com diagnóstico de TDAH apresentaram valores acima do ponto de corte para uso problemático e patológico da Internet. Até onde sabemos, este é o primeiro estudo que fornece dados sobre o uso de mídia em uma população adulta e clínica com TDAH. Portanto, uma comparação direta desses resultados é difícil. Han et al. (2009) investigou uma amostra de crianças diagnosticadas com TDAH e encontrou 45% para ser viciado na Internet em termos de níveis elevados no IAS. Embora nossa amostra seja diferente em termos de idade e dos instrumentos aplicados, ainda vemos apoio para nossa visão de que o DIU é uma questão que preocupa não apenas as crianças, mas também os adultos com TDAH. Estudos futuros em populações adultas clínicas maiores são necessários para fornecer mais dados sobre as taxas de prevalência. Os pontos de corte do ISS para definir um uso de mídia problemático ou patológico são conhecidos por serem bastante altos devido às normas divulgadas. Portanto, parece razoável supor uma taxa de prevalência ainda maior de DIU entre adultos diagnosticados com TDAH.

TDAH - aspectos motivacionais e correlações

Em relação aos aspectos motivacionais do uso da mídia em pacientes diagnosticados com TDAH, encontramos um padrão notável. Um motivo importante entre os pacientes com TDAH para jogar videogames era para relaxar. Evidentemente, isso não é patológico em si, mas ainda é de interesse, pois esse motivo estava mais presente em pacientes diagnosticados com TDAH, em comparação com todos os outros grupos. Do ponto de vista biológico, é bem conhecido que o TDAH está associado à baixa função da dopamina (Friedel et al., 2007; Gold, Blum, Oscar-Berman e Braverman, 2014; Volkow et al., 2009). Como jogar videogames tem sido ligado à liberação de dopamina no estriado (Koepp et al., 1998o jogo pode ser interpretado como uma forma de automedicação em termos de relaxamento. A hipótese da automedicação também foi proposta para explicar a elevada prevalência de transtornos por uso de substâncias entre indivíduos com TDAH (para uma visão geral, ver Biederman et al., 1995). Portanto, aqui, o motivo relatado para usar videogames para relaxamento pode ser interpretado como o impacto emocional da liberação de dopamina durante o jogo. Como o corpo da literatura em pacientes adultos e clínicos com TDAH é pequeno, essa ideia permanece especulativa. No nível das correlações, encontramos associações significativas entre os tempos de uso da mídia e do WURS-k. A correlação entre o WURS-k e o uso de videogames em horas não era significativa, mas ainda alta. Aqui, o pequeno tamanho da amostra e o nível de significância conservador podem ter impedido a significância. No entanto, essas relações elevadas são de interesse, pois há algumas evidências de que os sintomas de TDAH relatados retrospectivamente se relacionam a medidas de resultados concretos de comportamentos aditivos. Numa grande amostra de jovens adultos baseada na população, Kollins, McClernon e Fuemmeler (2005) encontraram uma relação linear significativa entre os sintomas de TDAH relatados retrospectivamente nos anos de 5-12 e o número de cigarros fumados por dia. Em mais detalhes, o número de sintomas relatados de desatenção se correlacionou positivamente com o número de cigarros fumados por dia. Aqui, vemos algumas linhas convergentes aos nossos dados, que podem apoiar ainda mais a hipótese da automedicação.

Duplo diagnóstico - TDAH e DIU

Dentro do pequeno subgrupo de pacientes que apresentaram escores patológicos problemáticos no ISS e escores clínicos significativos na medida de TDAH do CAARS, encontramos uma correlação forte e significativa entre o WURS-k e o ISS. Essa relação diferenciou esse subgrupo dos grupos clínicos diagnosticados com TDAH ou DIU, onde a mesma relação era apenas fraca. Este achado pode ainda sublinhar o significado de TDAH na infância ser um preditor para o início e desenvolvimento do DIU.

Pontos fortes e limitações

Este é, até onde sabemos, o primeiro estudo a fornecer uma investigação mais detalhada comparando amostras de pacientes diagnosticados com TDAH e DIU (e seus controles) fornecendo mais evidências de interdependências e estimulando novas pesquisas a esse respeito. Este estudo utilizou uma abordagem psicométrica e clínica abrangente, que trabalhou com uma ampla variedade de variáveis e instrumentos bem estabelecidos, capturando vários construtos de interesse, permitindo-nos investigar e avaliar múltiplas associações. Como este é um estudo transversal, não podemos fazer inferências causais sobre as associações que encontramos. Como o TDAH normalmente tem seu início na idade de 7, pode ser especulado se pelo menos algumas das associações encontradas se relacionam com os sintomas do TDAH. No entanto, isso não pode substituir um desenho longitudinal, que é essencial quando se trata de investigar e avaliar as interferências no desenvolvimento entre TDAH e DIU. Outro aspecto que limitou nossas interpretações foi o tamanho relativamente pequeno das amostras, em parte devido à falta de dados. Além disso, os diagnósticos clínicos específicos para os pacientes com TDAH e DIU não foram aplicados vice-versa, o que é problemático, pois os resultados dos questionários de autorrelato não indicam necessariamente um diagnóstico. Portanto, nossos achados devem ser interpretados com cautela até serem replicados em amostras maiores. Finalmente, o grupo com TDAH era mais velho que o grupo com DIU, embora a diferença estatística fosse insignificante. Como o uso de mídia digital aumentou especialmente entre as gerações mais jovens, o grupo mais antigo de TDAH pode não ser representativo em termos de uso da Internet. No entanto, nosso estudo demonstra que um uso problemático e patológico da Internet também pode ser encontrado entre indivíduos mais velhos que podem não estar expostos à mídia on-line desde cedo. Se a exposição excessiva precoce à mídia deve se correlacionar positivamente com o desenvolvimento de TDAH, nossos resultados podem ser vistos como uma estimativa conservadora desse impacto em nossa amostra de TDAH.

Implicações clínicas e científicas

Do ponto de vista clínico e devido às taxas elevadas de comorbidade, os pacientes com DIU devem ser testados para TDAH quando os sintomas aparecem. Pacientes com TDAH devem operar um modesto consumo de Internet e videogame como uma estratégia preventiva. Como estratégia de tratamento, Park, Lee e Han (2016) poderia mostrar que uma medicação de semana 12 com atomoxetina ou MPH poderia reduzir a gravidade da IGD, que foi correlacionada com uma redução na impulsividade. Portanto, abordagens farmacológicas e também psicoterapêuticas visando à redução da desatenção, hiperatividade e impulsividade podem ser as intervenções mais promissoras até o momento. Como os pacientes com TDAH geralmente têm um risco maior de desenvolver outros vícios, os clínicos devem estar cientes de uma possível mudança no vício ao longo do tratamento e além. Por outro lado, não se pode excluir que o consumo excessivo de mídia na infância possa ser um fator entre outros, o que poderia causar ou intensificar a sintomatologia do TDAH.

Conclusões

Encontramos suporte para a hipótese de que o uso excessivo ou patológico da mídia entre pacientes diagnosticados com TDAH e / ou DIU é de fato uma faceta patológica comum e substancial e precisa ser adequadamente abordado no tratamento e reabilitação. Entre os pacientes, os videogames parecem servir como uma ferramenta seletiva na superação dos estados de humor disfóricos, enquanto a Internet é utilizada por esses motivos também entre os indivíduos saudáveis. Este é especialmente o caso entre pacientes com TDAH que utilizam videogames para relaxamento em um grau mais forte, o que pode ser atribuído a seus déficits na função da dopamina. Como as taxas de comorbidade são notáveis, pesquisas futuras devem investigar os mecanismos entre os dois distúrbios e, portanto, devem empregar delineamentos longitudinais, especialmente em populações clínicas e adultas. Os clínicos devem estar cientes das estreitas relações entre os dois transtornos, tanto diagnóstica quanto terapeuticamente. Princípios bem estabelecidos no tratamento do TDAH podem ser aplicáveis no tratamento de pacientes com DIU também. Além disso, quando se trata de recuperar o controle sobre o uso da Internet durante o tratamento e a reabilitação, uma mudança potencial de dependência deve ser lembrada pelos profissionais e pacientes.

Contribuição dos autores

BTW: investigador principal; MB: análise de dados e primeiro autor; MD e IP: exames em pacientes com DIU; MR e MO: exames em pacientes com TDAH; LB, TS, JD-H, GRS e AM: co-autores com experiência em DIU.

Conflito de interesses

Os autores declaram não haver conflito de interesses.

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Comorbidade do transtorno do uso da Internet e do transtorno do déficit de atenção e hiperatividade: dois estudos de caso-controle em adultos (2017)

Sumário

Introdução

O Propósito

Consistentes

Discussão

Conclusões

Referências

Links Rápidos