O elo funcional desequilibrado entre a rede de controle executivo e a rede de recompensas explicam os comportamentos de busca de jogos online na desordem de jogos na Internet (2015)

Sci Rep. 2015; 5: 9197.
Publicado on-line 2015 Mar 17. doi: 10.1038 / srep09197

PMCID: PMC4361884

Guangheng Dong,^a,¹ Xiao Lin,¹ Yanbo Hu,² Chunming Xie,³ e Xiaoxia Du⁴

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Sumário

Literaturas têm mostrado que indivíduos com transtorno de jogos na Internet (IGD) apresentam controle executivo prejudicado e maior sensibilidade à recompensa do que controles saudáveis. No entanto, como essas duas redes afetam conjuntamente o processo de avaliação e conduzem os comportamentos de busca de jogos online dos participantes do IGD, permanece desconhecido. Trinta e cinco IGD e 36 controles saudáveis foram submetidos a uma varredura de estados de repouso no scanner de ressonância magnética. A conectividade funcional (FC) foi examinada nas regiões de sementes da rede de controle e recompensa, respectivamente. O Nucleus accumbens (NAcc) foi selecionado como o nó para encontrar as interações entre essas duas redes. Indivíduos IGD mostram diminuição da FC na rede de controle executivo e aumento da FC na rede de recompensa quando comparados com os controles saudáveis. Ao examinar as correlações entre o NAcc e as redes de controle executivo / recompensa, o link entre o NAcc - rede de controle executivo está negativamente relacionado com o link entre o NAcc - rede de recompensa. As mudanças (diminuição / aumento) na sincronia cerebral dos sujeitos IGD em redes de controle / recompensa sugerem o processamento ineficiente / excessivo dentro dos circuitos neurais subjacentes a esses processos. A proporção inversa entre a rede de controle e a rede de recompensa no IGD sugere que deficiências no controle executivo levam à inibição ineficiente de desejos aumentados de excessivo jogo online. Isso pode lançar luz sobre a compreensão mecanicista do IGD.

Ao contrário das toxicodependências ou do abuso de substâncias, o distúrbio dos jogos da Internet (IGD, Internet gaming disorder) não tem consumo de substâncias químicas ou de substâncias enquanto ainda conduz à dependência física, à semelhança de outras dependências.¹^,2. A experiência online das pessoas pode mudar sua função cognitiva de uma maneira que impulsione seu jogo online, o que também ocorre na ausência de uso de drogas¹^,3^,4. O DSM-5, considerando os transtornos por uso de substâncias e vícios, gerou critérios para o distúrbio de jogos na Internet, e esse distúrbio está incluído na seção dos transtornos contendo DSM-5, o que justifica estudo adicional⁵^,6. No nível do sistema neural, no entanto, os mecanismos precisos subjacentes à falha do controle cognitivo estão longe de ser claros.⁷.

Uma das principais características do IGD é a perda de vontade de controlar comportamentos de busca de jogos online. Estudos recentes de ressonância magnética funcional (fMRI) identificaram dois importantes padrões de atividade neuronal na IGD: Primeiro, inibições de respostas reduzidas foram demonstradas em indivíduos com IGD usando go / no-go⁸, Troca de tarefas⁹^,10e o Stroop¹¹^,12^,13 tarefas em comparação com controles saudáveis (HC); Em segundo lugar, os indivíduos com IGD mostraram maior sensibilidade à recompensa do que HC²^,14^,15 e mostrou tendência cognitiva em relação à informação derivada da Internet⁹^,16^,17. Essas duas características são muito semelhantes às descobertas dos estudos neuroeconômicos atuais - existem duas redes cerebrais distintas que influenciam conjuntamente os processos de tomada de decisão.¹⁸^,19: A rede de controle executivo (envolve os córtices pré-frontais e parietais laterais¹⁹), que está relacionado a recompensas atrasadas; A rede de avaliação ventral (envolve o córtex orbitofrontal, o estriado ventral e assim por diante¹⁹^,20), media para recompensas imediatas.

As interações entre essas duas redes também são demonstradas em grupos dependentes de drogas²⁰. O estudo de Xie mostrou uma ligação funcional desequilibrada entre a rede de controle (links diminuídos) e a rede de recompensa (links aprimorados) em indivíduos dependentes de heroína²¹, que pode lançar luz sobre a compreensão mecanicista da dependência de drogas em um sistema de larga escala. As maiores motivações para buscar drogas combinadas com a incapacidade de inibir os comportamentos relacionados às drogas são consideradas uma falha do controle executivo.²²^,23^,24. Em estudos com IGD, pesquisadores observaram características similares no controle executivo e na sensibilidade à recompensa (como mencionado anteriormente). No entanto, a forma como estas duas redes afetam conjuntamente o processo de avaliação em assuntos de IGD e conduzem os seus comportamentos de busca de jogos online permanece desconhecida.

Recentemente, estudos têm investigado as atividades neurais no cérebro humano durante o estado de repouso (sem estímulos, sem tarefas, sem adormecer), o que denominou de estados de repouso fMRI. Eles descobriram que as atividades neurais durante o estado de repouso estão correlacionadas entre as regiões corticais com propriedades funcionais específicas, mas não aleatórias.²⁵^,26^,27. Presume-se que essas correlações temporais refletem a conectividade funcional intrínseca (FC) e foram demonstradas em várias redes distintas²⁸^,29^,30. Pode ser uma ferramenta útil para investigar as possíveis diferenças na rede neuronal em um nível mais intrínseco entre os grupos IGD e HC durante o estado de repouso.

O modelo de ligação temporal sugere que a sincronização dos sinais cerebrais entre os sistemas neurais é crucial para facilitar as comunicações neurais³¹. As literaturas também provaram que o FC em repouso pode ser um preditor de desempenho comportamental²⁶^,32. Como mencionamos acima, os indivíduos com IGD mostraram diminuição do controle executivo e aumento da sensibilidade à recompensa em relação ao HC. Nossa hipótese é que os indivíduos com DGI apresentam sincronia aprimorada na rede de recompensas e diminuição da sincronia na rede de controle do que a HC. Além disso, também supomos que a dualidade subjacente das redes de controle / recompensa que influenciam conjuntamente a avaliação foi prejudicada no IGD. Para testar essas hipóteses, primeiro precisamos medir a ressonância magnética do estado de repouso; Em segundo lugar, precisamos selecionar algumas sementes para representar redes diferentes e medir esses sinais BOLD baseados em sementes, que é estabelecer os links entre essas duas redes; Terceiro, precisamos medir suas interações para descobrir como elas funcionam em conjunto nos comportamentos.

De Depósito

Seleção de participantes

O experimento está em conformidade com o Código de Ética da Associação Médica Mundial (Declaração de Helsinque). O Comitê de Investigações Humanas da Universidade Normal de Zhejiang aprovou esta pesquisa. Os métodos foram realizados de acordo com as diretrizes aprovadas. Os participantes eram estudantes universitários e foram recrutados através de anúncios. Os participantes eram machos destros (sujeitos 35 IGA, 36 controles saudáveis (HC)). Grupos IGD e HC não diferiram significativamente em idade (média IGA = 22.21, SD = 3.08 anos; HC = 22.81, SD = 2.36 anos; t = 0.69, p = 0.49). Apenas homens foram incluídos devido à maior prevalência de IGD em homens do que mulheres. Todos os participantes forneceram consentimento informado por escrito e uma entrevista psiquiátrica estruturada (MINI)³³ o realizado por psiquiatra experiente, que leva aproximadamente 15 minutos. Todos os participantes estavam livres de transtornos psiquiátricos do Eixo I listados no MINI. Nós avaliamos ainda a 'depressão' com o Inventário de Depressão de Beck³⁴ e apenas participantes com menos de 5 foram incluídos. Todos os participantes foram instruídos a não usar substâncias de abuso, incluindo bebidas com cafeína, no dia da digitalização. Nenhum participante relatou uso prévio de drogas ilícitas (por exemplo, cocaína, maconha).

O transtorno do vício em Internet foi determinado com base no teste on-line de vício em Internet de Young (IAT)³⁵ pontuações de 50 ou mais. O IAT de Young consiste em 20 itens de diferentes perspectivas de uso da internet online, incluindo dependência psicológica, uso compulsivo, abstinência, problemas na escola ou no trabalho, sono, família ou gerenciamento de tempo³⁵. O IAT provou ser um instrumento válido e confiável que pode ser usado na classificação de IAD³⁶^,37. Para cada item, uma resposta graduada é selecionada de 1 = "Raramente" para 5 = "Sempre" ou "Não se aplica". As pontuações acima do 50 indicam problemas ocasionais ou frequentes relacionados à Internet) (www.netaddiction.com) Ao selecionar os assuntos do IGD, adicionamos um critério adicional às medidas estabelecidas de Young para o IAT: 'você passa ___% do seu tempo online jogando jogos online' (> 80%).

Varredura de dados de estados de repouso

A varredura foi realizada no centro de ressonância magnética da East-China Normal University. Os dados de ressonância magnética foram adquiridos usando um scanner Siemens Trio 3T (Siemens, Erlangen, Alemanha). O 'estado de repouso' foi definido como nenhuma tarefa cognitiva específica durante a varredura de fMRI em nossa tarefa. Os participantes foram obrigados a ficar parados, fechar os olhos, permanecer acordados e não pensar em nada sistematicamente³⁸^,39. Para minimizar o movimento da cabeça, os participantes estão deitados em decúbito dorsal, com a cabeça firmemente presa por cinta e almofadas de espuma. As imagens funcionais em estado de repouso foram adquiridas usando uma sequência EPI (imagem ecológica). Os parâmetros de varredura são os seguintes: intercalados, tempo de repetição = 2000 ms, 33 cortes axiais, espessura = 3.0 mm, resolução no plano = 64 * 64, tempo de eco = 30 ms, ângulo de inclinação = 90, campo de visão = 240 * 240 mm, 210 volumes (7 min). As imagens estruturais foram coletadas usando uma sequência recordada 1D estragada com T3 e adquirida cobrindo todo o cérebro (176 fatias, tempo de repetição = 1700 ms, tempo de eco TE = 2.26 ms, espessura da fatia = 1.0 mm, skip = 0 mm , ângulo de inclinação = 90 °, campo de visão = 240 * 240 mm, resolução no plano = 256 * 256).

Pré-processamento de dados

Os dados de repouso foram realizados utilizando REST e DPARSF (http://restfmri.org)⁴⁰. O pré-processamento consistiu na remoção dos primeiros pontos de tempo 10 (devido ao equilíbrio do sinal e permitir que os participantes se adaptassem ao ruído de varredura), correção fisiológica, tempo de fatia, registro de volume e correção do movimento da cabeça. Possível contaminação de vários sinais incômodos, incluindo o sinal da substância branca, fluido cerebral da coluna vertebral, sinal global e seis vetores de movimento foram regredidos para fora. As séries temporais de imagens de cada sujeito foram corrigidas por movimento usando uma abordagem de mínimos quadrados e uma transformação linear de seis parâmetros (corpo rígido)⁴¹. A imagem estrutural individual foi co-registrada com a imagem funcional média após a correção de movimento usando uma transformação linear. Os volumes funcionais corrigidos de movimento foram espacialmente normalizados para o espaço do MNI (Montreal Neurological Institute) e re-amostrados para voxels isotrópicos de 3 mm usando os parâmetros de normalização estimados durante a segmentação unificada. O pré-processamento adicional inclui (1) filtragem de passagem de banda entre 0.01 e 0.08 Hz; (2) Para avaliar a conectividade funcional, primeiro calculamos o coeficiente de correlação de Pearson entre os cursos de tempo de intensidade média do sinal de cada par de região de interesse (ROI). Uma transformação de r para z de Fisher foi aplicada a cada mapa de correlação para obter uma distribuição aproximadamente normal dos valores de conectividade funcional e para aplicar estatísticas paramétricas de acordo.

Seleção de ROI em repouso

As sementes foram escolhidas a priori com base nas literaturas publicadas, em vez de derivar as regiões de sementes das tarefas, para evitar vieses e aumentar a generalização dos resultados. Para a rede de controle, as sementes foram definidas com base em um estudo recente da FC usando dados de jovens adultos 1000⁴² sugerindo rede de controle frontal-parietal inclui seis regiões do cérebro. Localizam-se na área frontal e parietal do cérebro (encontre coordenadas detalhadas de Figura 1). Usamos as coordenadas simétricas para selecionar as sementes do hemisfério direito.

Figura 1

Os ROIs selecionados na pesquisa.

Para a rede de avaliação de recompensas, muitos estudos sugerem que o circuito estriado orbitofrontal suporta a conversão de tipos diferentes de recompensas futuras em uma espécie de moeda interna.¹⁸^,20^,21. Este circuito inclui estriato ventral, estriado dorsal e circuito orbitofrontal. Além disso, estudos anteriores também mostraram que a rede da amígdala é a região chave que está subjacente à avaliação da recompensa.⁴³. Assim, neste estudo, também incluímos a amígdala na rede de recompensas. Porque o striatum, amígdala são regiões cerebrais relativamente pequenas, selecionamos toda a região como sementes. A amígdala foi extraída do atlas subcortical de Harvard-Oxford; o corpo estriado foi selecionado usando Oxford-striatum-atlas. Para o OFC, as sementes foram definidas com base em uma meta-análise⁴⁴^,45, que sugere duas sub-regiões funcionais distintas OFC, uma envolvida em representações reforçadoras independentes de motivação (−23, 30, −12 e 16, 29, −13) e outra na avaliação de punidores levando a mudança de comportamento (−32 , 40, −11 e 33, 39, −11). Vejo Figura 1.

As conexões entre as sementes que selecionamos acima podem fornecer apenas as diferenças de nível de grupo e mostrar as conexões internas dentro da rede de controle e da rede de recompensa, separadamente. Para encontrar as interações entre essas duas redes para sujeitos individuais e como elas influenciam conjuntamente os comportamentos, precisamos de um “nó” que se conecta a ambas as redes. Neste estudo, selecionamos a região do núcleo accumbens (NAcc) como um nó conectivo ou uma região 'semente' para ligar as redes de controle e recompensa, porque o NAcc tem um papel importante no vício⁴⁶e provaram ser um valioso nó conectivo em estudos de dependência²¹. O NAcc também foi extraído do atlas subcortical de Harvard-Oxford.

Cálculo da conectividade funcional

Para cada ROI, foi obtido um tempo representativo de BOLD, calculando a média do sinal de todos os voxels dentro da ROI. Literaturas em redes funcionais mostraram ter componentes separáveis do hemisfério direito e esquerdo⁴⁷^,48^,49. Assim, neste estudo, primeiro calculamos o valor médio de FCs entre os ROIs da rede de controle / recompensa esquerda e direita, separadamente. Então, pegamos o valor médio desses dois FCs como todo o índice do FC. A correlação entre NAcc e rede executiva / recompensa foi calculada da seguinte forma: Calculamos o valor médio de FCs entre NAcc e ROIs da rede de controle / recompensa no mesmo hemisfério. Então, pegamos o valor médio desses FCs hemisféricos como o índice geral de FC.

Resultados

FC diferença na rede de controle entre IGD e HC

Figura 2 mostra o FC na rede de controle em IGD e HC. A CF na rede de controle no HC é significativamente maior que na IGD, tanto no nível cerebral como no hemisférico (a PC é marginalmente significante que a IGD na FC na rede de controle da esquerda).

Índices de FC composto de rede de controle nos grupos IGD e HC em diferentes comparações: o cérebro inteiro (esquerda), o hemisfério esquerdo (médio) e o hemisfério direito (direita).

FC diferença na rede de recompensa entre IGD e HC

Figura 3 mostra o FC na rede de recompensa em IGD e HC. O FC na rede de recompensa do IGD é marginalmente significante mais alto que no HC no cérebro inteiro (p = 0.060) e hemisfério esquerdo (p = 0.061). Embora a IGD mostre FC maior que HC no hemisfério direito, no entanto, não alcança significância estatística (p = 0.112).

Índices FC compostos de rede de recompensa nos grupos IGD e HC em diferentes comparações: o cérebro inteiro (esquerda), o hemisfério esquerdo (médio) e o hemisfério direito (direita).

Interações entre rede de controle e rede de recompensa

Calculamos as interações entre a rede de controle e a rede de recompensas em todo nível cerebral e níveis hemisféricos. A primeira fila de Figura 4 mostra a relação entre rede de controle e rede de recompensa em todo o cérebro em todos os indivíduos (esquerda) e em grupos (direita). Podemos encontrar o FC na rede de controle é negativamente correlacionado com a rede de recompensa em todos os grupos de indivíduos. Os números da segunda linha mostram que a rede de controle é inversamente correlacionada com a rede de recompensas no hemisfério esquerdo. No entanto, no hemisfério direito (terceira linha), embora apresentem tendências negativas, todas essas correlações não alcançam significância estatística (isto porque todos os ROIs da rede de controle foram definidos no hemisfério esquerdo. Os ROIs no hemisfério direito foram selecionados de acordo com hemisfério esquerdo simetricamente). A quarta linha mostrava as interações entre os hemisférios entre a rede de controle e a rede de recompensas. Também podemos encontrar a correlação negativa entre rede de controle e rede de recompensa. Pegue tudo, embora algumas dessas correlações não atinjam significância estatística, ainda podemos inferir que a rede de controle está relacionada negativamente com a rede de recompensas.

Figura 4

A relação entre a rede de controle e os índices de rede de recompensa em todos os indivíduos (esquerda), IGD (médio) e HC (direita), respectivamente.

Discussão

Menor sincronia na rede de controle e maior sincronia da rede de recompensa em indivíduos com IGD

Neste estudo, observamos diminuição da sincronia da rede de controle executivo de indivíduos com IGD em comparação com a do HC. O modelo de ligação temporal sugere que a sincronização dos sinais cerebrais entre as regiões cerebrais é crucial para facilitar as comunicações neurais³¹. Assim, a diminuição da sincronia na rede de controle pode indicar que o longo tempo de jogo online dos participantes do IGD prejudicou seu sistema de controle executivo. Estudos anteriores descobriram que o FC em uma rede específica pode ser um preditor de desempenho comportamental relevante³⁰^,50^,51. Estudos de fMRI baseados em tarefas também demonstraram que indivíduos com IGD mostraram inibições de resposta reduzidas do que controles saudáveis⁸^,9^,11^,12. Tais tendências de resposta parecem ser influenciadas por estímulos relacionados a jogos on-line, com pior desempenho visto no IGD do que em indivíduos não-IGD⁹. Os déficits aparentes de deslocamento e controle cognitivo na IGD podem estar relacionados ao processamento ineficiente dentro dos circuitos neurais subjacentes a esses processos, com algumas dessas medidas neurais relacionadas à gravidade da IGD¹².

Na rede de recompensa, o FC no IGD é marginalmente significante maior do que no HC. Os vínculos mais fortes entre as sementes da rede de recompensa na IGD sugeriram que eles mostraram uma maior recompensa pelo desejo de recompensar do que o grupo HC. Estudos fMRI baseados em tarefas mostraram evidências de que a sensibilidade à recompensa é elevada entre indivíduos com IGD quando comparados a controles saudáveis²^,9^,14^,15 em situações leves e extremas. A maior sensibilidade à recompensa pode contribuir para o aumento dos desejos de se envolver em jogos online, pois os indivíduos com IGD podem experimentar recompensas mais fortes. E os jogos on-line de longo prazo podem levar os jogadores a experiências virtuais e reviver essas experiências na vida real.⁵².

Correlação desequilibrada entre rede de controle e rede de recompensa

Para testar ainda mais as interações entre a rede de controle executivo e a rede de recompensa e para descobrir como elas influenciam conjuntamente os comportamentos finais em assuntos individuais, selecionamos o NAcc como um nó conectivo ou uma região de 'semente' para ligar o controle executivo e a recompensa redes. Figura 4 mostra que os índices da rede de controle executivo e da rede de recompensas têm proporções inversamente significativas, o que sugere que quanto mais forte a conectividade de rede de recompensa, mais fraca a conectividade de rede de controle. Estas duas redes interagem de forma puxada e dinâmica, onde uma forte motivação levará à perturbação do circuito de controle executivo, e o forte controle executivo levará à inibição dos desejos motivacionais.⁵³.

Estudos anteriores demonstraram que o sistema de controle executivo promove o controle cognitivo e comportamental sobre os impulsos motivacionais e pode permitir que os indivíduos inibam os desejos e os comportamentos de busca de recompensa.⁵⁴^,55^,56. A proporção inversa entre a rede de controle executivo e a rede de recompensas pode contribuir muito para o entendimento do mecanismo viciante subjacente à IGD: Aumento das sensações de recompensa durante a experiência vencedora ou prazerosa pode aumentar seu desejo de jogar on-line. Enquanto isso, prejuízos no controle executivo podem levar à inibição ineficiente de tais desejos, o que pode permitir que impulsos, desejos ou ânsias dominem e levem ao jogo online excessivo.

A ligação funcional desequilibrada entre a rede de controle executivo e a rede de recompensa também pode lançar luz sobre a compreensão da tomada de decisão do IGD. Os estudos revelaram que os sujeitos do IGD mostram uma consideração diminuída dos resultados da experiência ao tomar decisões futuras⁵². Ao tomar decisões entre participar de experiências imediatamente gratificantes (por exemplo, jogar on-line) e consequências adversas de longo prazo (por exemplo, usar o tempo gasto em jogos para realizar atividades associadas a um sucesso ocupacional de longo prazo), indivíduos com IGD podem ser considerados “Miopia para o futuro”, como foi descrito para as toxicodependências⁵⁷^,58^,59. A forte sincronia da recompensa da rede de recompensa imediata pode sobrecarregar o processo de decisão para inibir o impulso, o que pode ser razoável para explicar o processo de tomada de decisão baseado na avaliação em direção à recompensa imediata, resultando nos comportamentos impulsivos do jogo online. Além disso, comportamentos de busca por recompensas podem ser reforçados através de experiências online de curto prazo, levando a um ciclo vicioso de jogos online viciantes.⁷.

Para resumir, este estudo mostrou que as mudanças (diminuição / aumento) na sincronia das redes cerebrais dos sujeitos IGD sugerem o processamento ineficiente / excessivo dentro dos circuitos neurais subjacentes a esses processos. A proporção inversa entre a rede de controle executivo e a rede de recompensa sugere que deficiências no controle executivo levam à inibição ineficiente de desejos aumentados de excessivo jogo online. Esses resultados podem lançar luz sobre a compreensão mecanicista do IGD. Além disso, as características semelhantes entre IGD e vícios de drogas (por exemplo, dependência de heroína) sugerem que IGD pode compartilhar as bases neurais semelhantes com outros tipos de vícios.

Limitações

Várias limitações devem ser abordadas aqui. Em primeiro lugar, como são poucas as mulheres viciadas em jogos online, selecionamos apenas indivíduos do sexo masculino neste estudo. O desequilíbrio de gênero pode limitar as conclusões finais. Em segundo lugar, ao calcular as interações entre as redes de controle e as redes de recompensa, selecionamos o NAcc como a semente com base na funcionalidade do NAcc e nas literaturas anteriores. Não sabemos se existem sementes melhores para este cálculo. Terceiro, o presente estudo revelou apenas os estados atuais existentes em sujeitos de IAD, não podemos tirar conclusões causais entre esses fatores. Quarto, ao selecionar as ROIs do hemisfério direito para a rede de controle executivo, usamos as coordenadas simétricas de acordo com o hemisfério esquerdo, que pode ser a razão pela qual os índices no hemisfério direito são mais baixos do que no hemisfério esquerdo.

Contribuições do autor

GD projetou o experimento e escreveu o primeiro rascunho do manuscrito. XL e XD coletaram e analisaram os dados, prepararam os números. YH e CX discutiram os resultados, aconselharam sobre interpretação e contribuíram para o esboço final do manuscrito. Todos os autores contribuíram e aprovaram o manuscrito final.

Agradecimentos

Esta pesquisa foi apoiada pela National Natural Science Foundation da China (31371023). O financiador não teve mais nenhum papel no desenho do estudo; na coleta, análise e interpretação de dados; na redação do relatório; ou na decisão de submeter o artigo para publicação.

Referências

Holden C. Vícios 'comportamentais': eles existem? Science 294, 980-982, (2001) .10.1126 / science.294.5544.980 [PubMed] [Cross Ref]
Dong G., Hu Y. & Lin X. Sensibilidades a recompensa / punição entre viciados em internet: implicações para seus comportamentos de dependência. Prog neuro-psychopharm biol psychiat 46, 139-145 (2013). [PubMed]
Weinstein A. & Lejoyeux M. Dependência ou uso excessivo da Internet. Am J Drug Alcohol Ab 36, 277–283 (2010). [PubMed]
Dong G., Lu Q., Zhou H. e Zhao X. Precursor ou sequela: transtornos patológicos em pessoas com transtorno de dependência de Internet. PloS one 6, e14703 (2011). [Artigo gratuito do PMC] [PubMed]
Petry NM & O'Brien CP Desordem de jogos na Internet e o DSM-5. Addiction 108, 1186–1187 (2013). [PubMed]
Associação Americana de Psiquiatria. Manual diagnóstico e estatístico de transtornos mentais (5th ed.) [145] (American Psychiatric Publishing, Washington DC, 2013).
Dong G. & Potenza MN Um modelo cognitivo-comportamental de transtorno de jogos na Internet: Fundamentos teóricos e implicações clínicas. J Psychia Res. 58, 7-11 (2014). [Artigo gratuito do PMC] [PubMed]
Dong G., Zhou H. e Zhao X. Inibição de impulso em pessoas com transtorno de dependência à Internet: evidências eletrofisiológicas de um estudo Go / NoGo. Neurosci lett 485, 138-142 (2010). [PubMed]
Zhou Z., Yuan G. & Yao J. Vieses cognitivos em relação a imagens relacionadas a jogos na Internet e déficits executivos em indivíduos viciados em jogos de Internet. PloS one 7, e48961 (2012). [Artigo gratuito do PMC] [PubMed]
Dong G., Lin X., Zhou H. e Lu Q. Flexibilidade cognitiva em viciados em internet: evidências de fMRI de situações de troca de difícil para fácil e fácil para difícil. Addict Behav 39, 677–683 (2014). [PubMed]
Dong G., Zhou H. e Zhao X. Homens viciados em Internet mostram capacidade de controle executivo prejudicada: evidência de uma tarefa Stroop com palavras coloridas. Neurosci lett 499, 114-118 (2011). [PubMed]
Dong G., Shen Y., Huang J. & Du X. Função de monitoramento de erros prejudicada em pessoas com transtorno de dependência de internet: um estudo de FMRI relacionado a eventos. Eur addict res. 19, 269–275 (2013). [PubMed]
Littel M. et ai. Processamento de erros e inibição de resposta em jogadores de jogos excessivos: um estudo potencial relacionado a eventos. Viciado em biol 17, 934 – 947 (2012). [PubMed]
Dong G., Huang J. & Du X. Sensibilidade de recompensa aprimorada e sensibilidade à perda diminuída em viciados em Internet: um estudo de fMRI durante uma tarefa de adivinhação. J psychiatry res 45, 1525–1529 (2011). [PubMed]
Dong G., DeVito E., Huang J. & Du X. A imagem do tensor de difusão revela anormalidades do tálamo e do córtex cingulado posterior em viciados em jogos na Internet. J psychiatry res 46, 1212–1216 (2012). [Artigo gratuito do PMC] [PubMed]
Ko CH et ai. Atividades do cérebro associadas ao desejo de jogo de vício em jogos online. J psiquiatria res 43, 739 – 747 (2009). [PubMed]
Ko CH et ai. As ativações cerebrais tanto para o desejo de jogar induzido por sugestão quanto para o desejo de fumar entre os sujeitos comórbidos com vício em jogos pela Internet e dependência de nicotina. J psiquiatria res 47, 486 – 493 (2013). [PubMed]
Montague PR & Berns GS Economia neural e os substratos biológicos da avaliação. Neuron 36, 265–284 (2002). [PubMed]
McClure SM, Ericson KM, Laibson DI, Loewenstein G. & Cohen JD Desconto de tempo para recompensas primárias. J Neurosci 27, 5796–5804 (2007). [PubMed]
Monterosso J., Piray P. & Luo S. Neuroeconomics and the study of addiction. Biol Psychiatry 72, 107-112 (2012). [PubMed]
Xie C. et ai. Ligação funcional desequilibrada entre redes de avaliação em sujeitos abstinentes dependentes de heroína. Psiquiatria Mol 19, 10-12 (2014). [PubMed]
Barros-Loscertales A. et ai. Menor ativação na rede frontoparietal direita durante uma tarefa de contagem de Stroop em um grupo dependente de cocaína. Psiquiatria res 194, 111-118 (2011). [PubMed]
Goldstein RZ & Volkow ND Dependência de drogas e sua base neurobiológica subjacente: evidências de neuroimagem para o envolvimento do córtex frontal. The Am J psychiatry 159, 1642–1652 (2002). [Artigo gratuito do PMC] [PubMed]
Volkow ND et ai. O controle cognitivo do desejo por drogas inibe regiões de recompensa cerebral em usuários de cocaína. NeuroImage 49, 2536 – 2543 (2010). [Artigo gratuito do PMC] [PubMed]
Fox MD & Raichle ME Flutuações espontâneas na atividade cerebral observadas com imagens de ressonância magnética funcional. Nat rev. Neurosci 8, 700–711 (2007). [PubMed]
Zhu Q., Zhang JD, Luo YLL, Dilks DD e Liu J. A atividade neural em estado de repouso em regiões corticais seletivas de face é comportamentalmente relevante. J Neurosci 31, 10323–10330 (2011). [PubMed]
Greicius MD, Supekar K., Menon V. & Dougherty RF A conectividade funcional em estado de repouso reflete a conectividade estrutural na rede de modo padrão. Cereb cortex 19, 72-78 (2009). [Artigo gratuito do PMC] [PubMed]
Mel CJ et ai. Previsão de conectividade funcional em estado de repouso humano a partir de conectividade estrutural. PNAS 106, 2035 – 2040 (2009). [Artigo gratuito do PMC] [PubMed]
Vincent JL et ai. Arquitetura funcional intrínseca no cérebro de macaco anestesiado. Natureza 447, 83 – 86 (2007). [PubMed]
Seeley WW et ai. Redes de conectividade intrínseca dissociável para processamento de saliências e controle executivo. J Neurosci 27, 2349-2356 (2007). [Artigo gratuito do PMC] [PubMed]
Engel AK, Fries P. & Singer W. Previsões dinâmicas: oscilações e sincronia no processamento top-down. Nat rev. Neurosci 2, 704-716 (2001). [PubMed]
Cox CL et ai. Seu cérebro descansando CARE sobre seu comportamento arriscado. PloS um 5, e12296 (2010). [Artigo gratuito do PMC] [PubMed]
Lecrubier Y. et ai. A Mini International Neuropsychiatric Interview (MINI). Uma entrevista estruturada de diagnóstico curto: confiabilidade e validade de acordo com o CIDI. Psiquiatria Europ 12, 224 – 231 (1997).
Beck AT, Ward CH, Mendelson M., Mock J. e Erbaugh J. An Inventory for Measuring Depression. Arch Gen Psychiatry 4, 561–571 (1961). [PubMed]
Teste de Vício em Internet para Young KS (IAT)http://netaddiction.com/index.php?option=combfquiz&view=onepage&catid=46&Itemid=106> (2009). Data de acesso: 09/09/2009.
Widyanto L. & McMurran M. As propriedades psicométricas do teste de dependência de internet. Cyberpsychol behav 7, 443–450 (2004). [PubMed]
Widyanto L., Griffiths MD & Brunsden V. Uma comparação psicométrica do Teste de Dependência da Internet, Escala de Problemas Relacionados à Internet e autodiagnóstico. Cyberpsychol, behav soc netw 14, 141-149 (2011). [PubMed]
Zang Y., Jiang T., Lu Y., He Y. & Tian L. abordagem de homogeneidade regional para análise de dados de fMRI. Neuroimage 22, 394–400 (2004). [PubMed]
Você H. et ai. Homogeneidade regional alterada em córtices motores em pacientes com atrofia de múltiplos sistemas. Neurosci Lett 502, 18-23 (2011). [PubMed]
Yan C.-G. & Zang Y.-F. DPARSF: A MATLAB Toolbox para “Pipeline” Data Analysis of Resting-State fMRI. Front syst neurosci 4, 13, e3389 (2010). [Artigo gratuito do PMC] [PubMed]
Friston KJ, Frith CD, Frackowiak RS & Turner R. Caracterizando respostas cerebrais dinâmicas com fMRI: uma abordagem multivariada. NeuroImage 2, 166-172 (1995). [PubMed]
Yeo BT et ai. A organização do córtex cerebral humano estimada por conectividade funcional intrínseca. J neurophysiol 106, 1125-1165 (2011). [Artigo gratuito do PMC] [PubMed]
Waraczynski MA A central estendeu a rede da amígdala como um circuito proposto subjacente à avaliação da recompensa. Neurosci biobehav rev 30, 472-496 (2006). [PubMed]
Kringelbach ML & Rolls ET A neuroanatomia funcional do córtex orbitofrontal humano: evidências de neuroimagem e neuropsicologia. Prog neurobiol 72, 341-372 (2004). [PubMed]
Wilcox CE, Teshiba TM, Merideth F., Ling J. & Mayer AR Reatividade de cue aprimorada e conectividade funcional fronto-estriatal em transtornos por uso de cocaína. Drug alco depeend 115, 137-144 (2011). [Artigo gratuito do PMC] [PubMed]
Everitt BJ & Robbins TW Sistemas neurais de reforço para a toxicomania: das ações aos hábitos à compulsão. Nat neurosci 8, 1481–1489 (2005). [PubMed]
Shirer WR, Ryali S., Rykhlevskaia E., Menon V. & Greicius MD Decodificando estados cognitivos conduzidos pelo sujeito com padrões de conectividade de todo o cérebro. Cereb cortex 22, 158-165 (2012). [Artigo gratuito do PMC] [PubMed]
Damoiseaux JS et ai. Redes de estado de repouso consistentes em assuntos saudáveis. PNAS 103, 13848 – 13853 (2006). [Artigo gratuito do PMC] [PubMed]
Habas C. et ai. Contribuições cerebelares distintas para redes de conectividade intrínsecas. J Neurosci 29, 8586-8594 (2009). [Artigo gratuito do PMC] [PubMed]
Spreng RN, Stevens WD, Chamberlain JP, Gilmore AW e Schacter DL A atividade de rede padrão, juntamente com a rede de controle frontoparietal, oferece suporte à cognição direcionada ao objetivo. NeuroImage 53, 303–317 (2010). [Artigo gratuito do PMC] [PubMed]
Krmpotich TD et ai. A atividade do estado de repouso na rede de controle executivo da esquerda está associada à abordagem comportamental e é aumentada na dependência de substâncias. O álcool do fármaco depende de 129, 1-7 (2013). [Artigo gratuito do PMC] [PubMed]
Dong G., Hu Y., Lin X. e Lu P. O que faz os viciados em Internet continuarem jogando online mesmo quando enfrentam graves consequências negativas? Possíveis explicações de um estudo de fMRI. Biol psychol 94, 282–289 (2013). [PubMed]
Miller EK & Cohen JD Uma teoria integrativa da função do córtex pré-frontal. Annu Rev Neurosci 24, 167–202 (2001). [PubMed]
Sofuoglu M., DeVito EE, Waters AJ & Carroll KM Aumento cognitivo como um tratamento para a dependência de drogas. Neuropharmacol 64, 452–463 (2013). [Artigo gratuito do PMC] [PubMed]
Everitt BJ et ai. O córtex pré-frontal orbital e dependência de drogas em animais de laboratório e seres humanos. NY Acad Sci anual 1121, 576-597 (2007). [PubMed]
Goldstein RZ & Volkow ND Disfunção do córtex pré-frontal na dependência: achados de neuroimagem e implicações clínicas. Nat rev. Neurosci 12, 652–669 (2011). [Artigo gratuito do PMC] [PubMed]
Pawlikowski M. & Brand M. Excesso de jogos na Internet e tomada de decisões: jogadores excessivos de World of Warcraft têm problemas para tomar decisões em condições de risco? Psychiatry res. 188, 428–433 (2011). [PubMed]
Floros G. & Siomos K. Padrões de escolha em gêneros de videogame e dependência de Internet. Cyberpsycholo, behav social netw 15, 417–424 (2012). [PubMed]
Bechara A., Dolan S. & Hindes A. Tomada de decisão e dependência (parte II): miopia para o futuro ou hipersensibilidade para recompensar? Neuropsychologia 40, 1690-1705 (2002). [PubMed]