Critérios clínicos da Laxer para transtorno de jogo podem impedir futuros esforços para conceber uma abordagem diagnóstica eficiente: um estudo de modelo baseado em árvore (2019)

J Clin Med. 2019 18 de out; 8 (10). pii: E1730. doi: 10.3390 / jcm8101730.

Pontes HM1,2, Schivinski B3,4, Brzozowska-Woś M5, Stavropoulos V6,7.

Sumário

O Transtorno de Jogo na Internet (IGD) foi reconhecido em maio de 2013 e pode ser avaliado usando os critérios desenvolvidos pela American Psychiatric Association (APA). O presente estudo investigou o papel de cada critério de IGD no diagnóstico de jogos desordenados. Um total de 3,377 participantes (idade média de 20 anos, SD = 4.3 anos) participaram do estudo. Os dados coletados foram examinados para detectar padrões de IGD usando Conditional Inference Tree (Ctree), um sofisticado algoritmo de máquina. Os participantes forneceram informações sociodemográficas básicas e preencheram o Internet Gaming Disorder Scale-Short-Form (IGDS9-SF). Os resultados identificaram classes de sintomas relacionados ao IGD, indicando que o endosso de 'retirada' e 'perda de controle' aumenta a probabilidade de jogo desordenado em 77.77%, enquanto o endosso de 'retirada', 'perda de controle' e 'consequências negativas' aumenta o probabilidade de jogo desordenado em 26.66%. Além disso, a falta de endosso de 'retirada' e endosso de 'preocupação' aumenta a probabilidade de jogo desordenado em 7.14%. Tomados em conjunto, os resultados obtidos ilustram que diferentes critérios de IGD podem apresentar diferentes pesos clínicos, uma vez que papéis diagnósticos únicos no desenvolvimento de jogos desordenados podem ser evidenciados por cada critério. Além disso, os resultados atuais ajudam a informar as revisões futuras dos manuais de diagnóstico e ajuda a melhorar a avaliação do IGD no futuro. Pesquisas adicionais e implicações clínicas são discutidas.

PALAVRAS-CHAVE: dependências comportamentais; vício em jogos; distúrbio de jogos na Internet; jogos problemáticos; videogames

PMID: 31635431

DOI: 10.3390 / jcm8101730