Baixo 2D: valores 4D estão associados ao vício em videogames (2013)

Sinalização dependente de andrógeno regula o crescimento dos dedos da mão humana durante a embriogênese. Uma carga androgênica mais alta resulta em valores mais baixos de razão 2D: 4D (segundo dígito para o quarto dígito). A exposição pré-natal ao andrógeno também afeta o desenvolvimento do cérebro. 2D: Os valores 4D são geralmente mais baixos em homens e são vistos como uma proxy da organização do cérebro masculino. Aqui, quantificamos o comportamento dos videogames em jovens do sexo masculino. Encontramos valores 2D: 4D médios mais baixos em indivíduos que foram classificados de acordo com o CSAS-II como tendo comportamento de risco / dependente (n = 27) em comparação com indivíduos com comportamento de jogos de vídeo não problemáticos (n = 27). Assim, a exposição ao andrógeno pré-natal e uma organização do cérebro hiper-masculino, representada por valores baixos de 2D: 4D, estão associadas ao comportamento problemático dos jogos de vídeo. Estes resultados podem ser usados ​​para melhorar o diagnóstico, a previsão e a prevenção do vício em videogames.

Introdução

Uma alta carga androgênica pré-natal, induzida por níveis aumentados de hormônios ou vias mais sensíveis de transdução de sinal androgênico, resulta em um quarto dígito mais longo (4D) em relação ao segundo dígito (2D) na mão humana adulta [1]. Portanto, os valores de 2D: 4D são considerados sexualmente dimórficos, com valores geralmente mais baixos nos machos em comparação com as fêmeas [2]-[4]. Além disso, a carga androgênica pré-natal tem um efeito organizador na estrutura e função do cérebro [5]. Como resultado, os valores 2D: 4D estão associados a uma ampla gama de fenótipos comportamentais masculinos / femininos. Baixo 2D: valores 4D estão associados, por exemplo, com recursos autistas [6], [7]; transtorno de déficit de atenção e hiperatividade (TDAH) [8], [9]; performance atlética [10], [11]; habilidades espaciais [12]-[15]; raciocínio abstrato [16]; habilidades numéricas [17]-[19]; cooperatividade, comportamento pró-social e justiça [20], [21]; número de parceiros sexuais durante a vida [22]; sucesso reprodutivo [23]. As evidências que ligam a carga androgênica pré-natal com valores baixos de 2D: 4D e características comportamentais foram recentemente revisadas [24], [25].

Nós já mostramos valores médios 2D: 4D menores em pacientes com dependência de álcool [26], um distúrbio aditivo relacionado à substância com maior prevalência em homens do que mulheres [27], [28]. Neste estudo, nosso objetivo foi analisar se os valores baixos de 2D: 4D também estão associados ao comportamento viciante de videogame, que é um comportamento de dependência não relacionado a substâncias. Comportamento de jogo grave ocorre com muito mais frequência em homens do que em mulheres [29]-[32] e está associado à busca de sensações [33] e TDAH [34]. O videogame patológico pode ser visto como um comportamento hiper-masculino. Portanto, levantamos a hipótese de que os machos com comportamento patológico de videogame podem ter sido expostos durante o pré-natal a uma carga mais elevada de andrógenos, conforme indicado por seus valores mais baixos de 2D: 4D.

De Depósito

Este estudo faz parte do projeto Finger-Length in Psychiatry (FLIP) do Departamento de Psiquiatria e Psicoterapia de Erlangen, bem como do módulo longitudinal de estudo de entrevistas intitulado “Vício em Internet e Videogames - diagnósticos, epidemiologia, etiopatogenia, tratamento e prevenção ”do Instituto de Investigação em Criminologia da Baixa Saxónia. O projeto FLIP foi realizado como um complemento na segunda ocasião de medição (t2) do estudo de entrevista longitudinal. Esta investigação foi conduzida de acordo com os princípios expressos na Declaração de Helsinque. O estudo foi aprovado pelo comitê de ética local (Comitê de Ética da Sociedade Alemã de Psicologia [Deutsche Gesellschaft für Psychologie]). Consentimento informado por escrito foi obtido após fornecer uma descrição completa do estudo para todos os participantes.

Entre fevereiro e dezembro de 2011, 70 indivíduos participaram da primeira ocasião de medição (t1) do estudo de entrevista longitudinal (eles foram originalmente escolhidos de um total de 1,092 participantes em potencial que foram recrutados por meio de escolas, universidades, fóruns na Internet, jornais e centros de aconselhamento) . Pré-requisitos para participação no estudo em t1: homem, 18-21 anos, jogadores de vídeo habituais com mais de 2.5 horas de jogo por dia ou pontuação na Escala de Adição de Videogame (CSAS-II)> 41 [29], ver abaixo). De março 2012 a janeiro 2013, 64 participantes poderiam ser entrevistados novamente no acompanhamento t2 do estudo de entrevista longitudinal. Nesta ocasião de medição, um total de sujeitos 54 concordaram em participar adicionalmente no projeto FLIP. Estes assuntos 54 podem ser caracterizados da seguinte forma: 53 Caucasian, 1 Asian. A idade média em t1 foi de 18.9 anos (SD = 1.1). 24 dos participantes possuíam escolaridade superior (Abitur ou superior), outros 24 possuíam ensino médio (Realschule), 5 referiram ensino médio inferior (Hauptschule) e um não concluiu o ensino médio.

O vício em videogames foi avaliado usando o CSAS II [29] em t1. O CSAS II é baseado na Internet Addiction Scale ISS-20 [35], [36], que foi ampliado e adaptado para avaliar o vício em videogames. O CSAS-II consiste em itens 14 (escala 4-point: 1  = incorreto para 4  = absolutamente verdade) e abrange as dimensões preocupação / saliência (Itens 4), conflito (Itens 4), perda de controle (Itens 2), sintomas de abstinência (Itens 2) e tolerância (Itens 2). Os itens do CSAS-II apresentam alta validade de face, e o instrumento demonstra boa validade convergente para medidas subjetivas de autoavaliação do vício em videogames [29], [30]. Além disso, a classificação CSAS-II do vício em videogames não está associada apenas ao comportamento excessivo dos jogos, mas também identifica diferentes medidas de nível funcional e bem-estar. [29], [30], [37]. Os seguintes pontos de corte de diagnóstico são usados: 14 – 34 = não problemático, 35 – 41 = com risco de ficar viciado e 42 – 56 = viciado.

De acordo com a classificação CSAS-II, que vai além dos meros tempos de jogo, os participantes 27 foram classificados como gamers não problemáticos, 17 como em risco de se tornarem viciados e 10 como viciados. Devido ao pequeno número de sujeitos investigados, os dois grupos “em risco de se tornarem dependentes” e “dependentes” foram unidos para análise. Assim, duas categorias CSAS-II (não problemáticas vs. risco / dependentes) com cada indivíduo 27 foram investigadas neste estudo.

Problemas psicológicos e sintomas de psicopatologia foram avaliados em t1 usando o Brief Symptom Inventory (BSI) [38]. A sensibilidade interpessoal das subescalas (T = 52.26, SD = 11.81), depressão (T = 53.98, SD = 11.64), ansiedade (T = 54.30, SD = 10.23), e hostilidade (T = 52.20, SD  = 11.56) foram utilizadas como variáveis ​​de controle nas análises multivariadas. Além disso, a sintomatologia do TDAH, que também foi usada como variável de controle, foi avaliada usando o TDAH-Screening para adultos (ADHS-E; T = 54.02, SD = 8.79) [39].

Um scanner de mesa Avision IS1000 (Hsinchu, Taiwan) foi usado para escanear as mãos dos participantes no t2. Para aumentar a precisão, pequenas marcas foram desenhadas nos vincos basais de cada um dos dedos indicadores e anulares dos participantes antes da digitalização. Ambas as mãos foram escaneadas ao mesmo tempo, com as palmas voltadas para baixo, no modo preto-branco. Nós usamos o GNU Image Manipulation Program (GIMP, versão 2.8.4; www.gimp.org) para medir os comprimentos dos dedos index (2D) e ring (4D) das digitalizações manuais. Essa técnica fornece boa confiabilidade [40]. O comprimento total do segundo e quarto dígito das mãos esquerda e direita foi quantificado a partir do meio do sulco basal até a ponta do dedo e foi determinado em unidades de pixels usando a ferramenta “medida” do GIMP. As medidas foram realizadas por três indivíduos independentes, cegos para a hipótese e cegos para a categoria diagnóstica. Os valores médios das três medidas foram calculados para o segundo e quarto dígito.

As análises estatísticas foram calculadas usando o IBM SPSS 19 (Armonk, Nova York, EUA) e o software R.

Resultados

As diferenças de idade entre os grupos não problemático e em risco / dependentes foram analisadas pelo teste t de Student; diferenças no nível educacional pelo teste exato da Fishe para tabelas de contingência maiores que 2 × 2 [41], [42]. Ambos os grupos CSAS II (não problemáticos vs. em risco / dependentes) foram bem pareados em relação à idade (t = 1.544, p = 0.129) e nível educacional (p = 0.381; Vejo tabela 1).

 

tabela 1

Valores médios de 2D: 4D e Dr-l em indivíduos com comportamento de videogame não problemático versus de risco / viciado.

A confiabilidade das três medidas dos dedos foi calculada para cada dedo separadamente para a mão direita e esquerda usando o coeficiente de correlação intraclasse aleatório de duas vias (ICC) [43]. Os ICCs também foram calculados para as razões 2D: 4D e 2D direito: 4D - valores 2D: 4D (Dr – l) à esquerda. A confiabilidade dos três avaliadores foi alta para a mão direita (2D: ICC = 0.995; 4D: ICC = 0.995; 2D: 4D: ICC = 0.944), a mão esquerda (2D: ICC = 0.996; 4D: ICC = 0.994 2D: 4D: ICC = 0.937) e a média aritmética (2D: 4D: ICC = 0.961). A confiabilidade dos valores de Dr-l também foi alta (ICC = 0.764).

O desvio da distribuição normal foi testado pelo teste de Kolmogorov-Smirnov. O 2D: 4D (média aritmética: Z = 0.931, p = 0.351, mão esquerda: Z = 0.550, p = 0.923, mão direita: Z = 0.913, p = 0.375) e Dr – l (Z = 1.082, p = 0.193) os valores não se desviaram de uma distribuição normal. Os valores médios 2D: 4D e Dr – l são apresentados em tabela 1.

Diferenças nos valores de 2D: 4D e Dr – 1, dependendo do nível educacional, foram testadas para o grupo não problemático e em risco / viciado pelo teste de Kruskal Wallis. Os coeficientes de correlação de Pearson foram calculados. A correlação entre os valores 2D: 4D para a mão direita versus mão esquerda foi 0.788 (p <0.01). Os valores 2D: 4D e Dr – l não diferiram significativamente, dependendo do nível educacional dentro do não problemático (média aritmética: χ²(2, N = 54) = 1.831, p = 0.400, mão esquerda: χ²(2, N = 54) = 2.247, p = 0.325, mão direita: χ ²(2, N = 54) = 2.005, p = 0.367, Dr – 1: χ²(2, N = 54) = 0.637, p = 0.747) e grupo de risco / viciado (média aritmética: χ²(3, N = 54) = 3.363, p = 0.339, mão esquerda: χ²(3, N = 54) = 2.139, p = 0.544, mão direita: χ²(3, N = 54) = 3.348, p = 0.341, Dr – 1: χ²(3, N = 54) = 0.460, p = 0.928).

Associações entre medidas de 2D: 4D (mão esquerda, mão direita, média aritmética, Dr – 1) e vício em videogames (não problemáticas vs. grupo em risco / viciado) foram testadas por uma abordagem multivariada não-paramétrica baseada no princípio de recursividade. particionamento, ou seja, árvores de inferência condicional (C-Tree; [44], [45]). Controlando para sensibilidade interpessoal, depressão, ansiedade, hostilidade e TDAH, comparável a uma regressão stepwise, os preditores não significativos são excluídos. Usando o algoritmo C-Tree, a hipótese global de independência entre qualquer uma das variáveis ​​de entrada e a variável de resposta é testada usando uma estrutura de teste de permutação. [46]. Para variáveis ​​métricas, o algoritmo C-Tree implementa uma divisão binária na variável de entrada selecionada. Para determinar a “melhor” divisão binária, vários critérios de divisão são fornecidos (por exemplo, “importância Gini”, “impureza do nó” ou “entropia”). No entanto, a maioria dos critérios de divisão não é aplicável a variáveis ​​de resposta correlacionadas ou variáveis ​​de resposta medidas com diferentes formatos de escala (por exemplo, métrica e nominal). Portanto, utilizamos a estrutura do teste de permutação descrita por Hothorn et al. [47] (p. 6, equação 3). Como os testes de permutação derivam os valores p das distribuições de permutação específicas da amostra das estatísticas de teste, apenas os valores de p são relatados. O pacote R “party” (um laboratório para particionamento recursivo; [47], [48]) foi utilizado para esta análise.

Nas análises não paramétricas multivariadas, as medidas de 2D: 4D (média aritmética, mão esquerda, mão direita) foram associadas à dependência de videogame (não problemática vs. grupo risco / viciado) ao controlar sensibilidade interpessoal, depressão, ansiedade, hostilidade e ADHD: 1. Os participantes do estudo com uma relação média 2D: 4D inferior a 0.966 apresentaram um risco significativamente maior de serem viciados em videogames (p = 0.027, d  = 0.71). 2. Para a mão esquerda, os participantes do estudo com uma proporção 2D: 4D inferior a 0.982 mostraram um risco significativamente maior de serem viciados em videogame (p = 0.013, d = 0.93). 3. Para os participantes do estudo mão direita com uma proporção 2D: 4D inferior a 0.979 mostraram um risco significativamente maior de serem viciados em videogame no nível de p <0.10 (p = 0.095, d  = 0.66). Além disso, os participantes do estudo que, adicionalmente, pontuaram acima de 60 (pontuação T) no ADHS-E estavam particularmente em risco (p = 0.078, d = 0.69). Nenhuma associação significativa foi encontrada para Dr – 1 (p = 0.127). Figuras 1a para 1c ilustram o risco de vício em videogames para a média 2D: 4D, bem como os valores 2D: 4D à esquerda e à direita na árvore C. Independentemente dos valores de corte 2D: 4D indicados, podem ser observadas diferenças médias dos grupos nas medidas de 2D: 4D entre não problemáticas e em risco / dependentes, o que é exemplificado para a média 2D: 4D em Figura 2 usando a mesma análise com variáveis ​​dependentes e independentes invertidas. Juntos, esses resultados indicam que os jogadores de vídeo com risco / viciado têm menores proporções 2D: 4D.

 

Figura 1

Gráficos de árvore de inferência condicional.

 

Figura 2

Gráfico de árvore de inferência condicional.

Para estimar o valor da razão 2D: 4D como um teste diagnóstico para a discriminação de indivíduos dependentes de videogame / em risco versus controles com comportamento de jogo não problemático, usamos uma análise ROC para calcular os valores de AUC, bem como sensibilidade e especificidade no ponto Youden [49] (o ponto na curva ROC onde a soma da sensibilidade e especificidade é maximizada). A análise ROC mostra que a precisão do diagnóstico da razão 2D: 4D da mão esquerda é mais alta (AUC 0.704, sensibilidade 0.852, especificidade 0.556), seguida pela da mão direita (AUC 0.639, sensibilidade 0.815, especificidade 0.481). De acordo com Hanley e McNeil [50] nós verificamos as diferenças nas AUCs pareadas sem resultado significativo (Z = 1.147, p = 0.25).

Discussão

Esta é a primeira investigação que liga a exposição pré-natal ao andrógeno ao comportamento viciante dos videogames. Neste estudo, encontramos baixos valores médios de 2D: 4D em indivíduos com comportamentos de risco e dependentes de videogame. Tamanhos de efeito maiores que d = 0.66 apontam para um efeito moderado a forte [51]. Nenhum outro considerado preditor, exceto os sintomas de TDAH para os cálculos de 2D: 4D corretos foram estatisticamente significativos nas análises não paramétricas multivariadas. A associação observada entre jogos de vídeo em risco / viciados e valores baixos de 2D: 4D pode ser interpretada de várias maneiras. (1) Um pequeno valor de 2D: 4D induz diretamente um comportamento viciante de jogo; no entanto, não há evidências na literatura para apoiar essa possibilidade. (2) Comportamento viciante de jogos induz diretamente valores baixos de 2D: 4D. No entanto, esta possibilidade é improvável porque estudos anteriores provaram que os valores 2D: 4D permanecem constantes ao longo da vida após o nascimento [52]. (3) Um mecanismo comum é responsável por valores baixos de 2D: 4D e comportamento de jogo viciante. Com base nos dados existentes, esse fator fornece a explicação mais provável. Os resultados dos cálculos 2D: 4D C-tree com um poder explicativo adicional de sintomas de ADHD também suportam esta explicação. Jogos viciantes são mais frequentes em homens [29]-[32] e está associado ao TDAH [34] e busca de sensações [33]. Todos esses recursos foram previamente vinculados a valores baixos de 2D: 4D. Uma razão comum para essas associações parece ser uma alta carga de andrógenos durante a gravidez.

Entender os caminhos que levam da testosterona pré-natal aprimorada ao vício em jogos será crucial para definir as políticas em potencial que visam o vício em videogames. A testosterona pré-natal pode induzir o comportamento de dependência através de vários canais, incluindo o seguinte: (1) A abundância pré-natal de testosterona modula o sistema de recompensa mesolímbico [53] afetando potencialmente o comportamento de jogo viciante em adultos. (2) As regras específicas do mundo cibernético em comparação com o mundo real podem compensar as limitações nas habilidades de interação social causadas pela alta carga de testosterona pré-natal. Níveis mais altos de testosterona fetal têm mostrado reduzir a empatia e a capacidade de decodificar a expressão facial emocional, ou seja, entender o que as outras pessoas pensam e sentem [54]. Em consonância com isso, valores mais baixos de 2D: 4D foram relacionados à redução da empatia em homens [55]. Além disso, um 2D menor: 4D está ligado a uma suspeita social mais indiscriminada [56]. Assim, a alta testosterona pré-natal pode causar problemas interpessoais e isolamento social e, assim, implicar o comportamento patológico de videogames como uma estratégia de enfrentamento. (3) É provável que as habilidades que facilitam ou impedem o uso do computador modulem o risco de uma pessoa desenvolver vício em videogames. Assim, nossos resultados concordam com as descobertas anteriores ligando o 2D: 4D com habilidades de programação relacionadas ao Java e altos valores de 2D: 4D com ansiedade relacionada ao computador. [57].

Anteriormente, encontramos baixos valores médios de 2D: 4D em indivíduos com dependência alcoólica [26], um distúrbio relacionado à dependência de substâncias. Vale ressaltar que valores baixos de 2D: 4D também ocorrem em indivíduos com vício em videogames, que é um distúrbio aditivo não relacionado à substância que é mais prevalente em homens do que em mulheres. Este resultado ressalta a similaridade entre o vício relacionado à substância e o vício em jogos pela internet. [58]. De acordo com o DSM-5, o distúrbio de jogos pela Internet está incluído no apêndice como assunto para futuras pesquisas. A literatura sugere uma base biológica do vício em jogos de computador e internet [59]-[61]. Os resultados apresentados aqui fornecem mais evidências para uma base biológica do vício em jogos pela Internet e, assim, oferecem um argumento para sua classificação como um transtorno de dependência.

Muitos fenômenos têm sido associados a baixos valores 2D: 4D, a maioria dos quais são compatíveis com a hipótese do cérebro hiper-masculino. Assim, valores baixos de 2D: 4D podem ser considerados como uma proxy do endofenótipo “organização do cérebro hiper-masculino”. No entanto, o efeito preciso de uma alta carga androgênica pré-natal na vida de um indivíduo e no futuro comportamento adulto do indivíduo também deve depender de variáveis ​​e influências adicionais. O fenótipo comportamental específico que evolui como resultado da organização do cérebro hiper-masculino depende, provavelmente, de uma miríade de fatores genéticos e ambientais que são experimentados ao longo da vida de um indivíduo. Portanto, a presença de valores baixos de 2D: 4D não sugere um diagnóstico ou prognóstico específico para nenhum indivíduo isolado. No entanto, o conhecimento dos valores de 2D: 4D pode ajudar a melhorar o diagnóstico e o prognóstico de um indivíduo associado a diferentes comportamentos e distúrbios problemáticos quando usado em combinação com outros marcadores.

Estes resultados podem ter implicações importantes para o diagnóstico, prevenção e conseqüências do jogo viciante. Um valor baixo de 2D: 4D por si só não é um diagnóstico de jogos viciantes, mas esse fator pode facilitar o diagnóstico quando usado em conjunto com outros marcadores. Um baixo valor de 2D: 4D pode ajudar a identificar indivíduos que estão em risco de desenvolvimento futuro de jogos viciantes e, assim, podem facilitar a prevenção. Várias tentativas foram feitas para prever o desenvolvimento do vício em jogos pela internet em indivíduos [62]-[67]. Um valor baixo de 2D: 4D é um novo marcador de característica; combinado com outros marcadores, seu uso pode melhorar a previsão do desenvolvimento futuro ou o diagnóstico atual do vício em jogos pela internet. Tais modelos de previsão melhorados podem permitir o desenvolvimento de estratégias preventivas eficazes.

Nós investigamos indivíduos em uma faixa etária estreita; além disso, a média de idade não diferiu entre os dois grupos. Em estudos anteriores, a idade era, se de todo, apenas marginalmente associada aos valores 2D: 4D [68]. Portanto, a idade não foi considerada nas análises não paramétricas. Notavelmente, o nível de escolaridade não diferiu entre os dois grupos investigados neste estudo.

Em análises adicionais também verificamos uma possível relação não-monotônica entre as medidas de 2D: 4D e vício em videogames usando a pontuação CSAS-II, já que isso foi reportado por exemplo para medidas de 2D: 4D e altruísmo [69]. As análises de regressão linear não revelaram tendência linear, quadrática ou combinada significativa - também com transformação logarítmica da média aritmética [69]). Além disso, esses resultados foram confirmados por análises de regressão não paramétricas [70], [71]. Juntas, essas análises apóiam a suposição de considerar o vício em videogames como um construto categórico com categorias qualitativas distintas (não problemáticas vs. problemáticas, isto é, em risco / dependentes), como relatado anteriormente para o vício em álcool. [72].

O tempo gasto apenas com videogames não define o vício. Para o diagnóstico “vício em videogames”, outros critérios devem ser atendidos: preocupação, abstinência, tolerância, perda de controle e uso continuado, apesar das consequências negativas. Uma força deste estudo é a composição dos participantes. Todos os participantes passaram algum tempo todos os dias com jogos de vídeo, mas apenas metade dos participantes tinham critérios adicionais que os definiam como estando em risco / dependentes (conforme avaliado pelo CSAS-II). Nossos resultados definem 2D: 4D como um fator de risco especificamente relacionado ao vício em videogames, não apenas ao videogame em si.

Várias limitações do estudo devem ser observadas. Usamos um projeto de controle de caso, de seção transversal, mono-cêntrico, que permite a detecção de associações apenas, sem relações causais. Além disso, investigamos apenas homens e o grupo da amostra foi relativamente pequeno. O forte tamanho do efeito de 2D: 4D no vício em videogames provavelmente permitiu a detecção de diferenças entre os grupos, apesar do número relativamente baixo de assuntos. Em nosso estudo anterior, também encontramos um forte efeito relacionado ao 2D: 4D ao vício em álcool [26]. Por causa das diferenças sexuais bem conhecidas no comportamento aditivo [5], estudos futuros devem incluir mulheres, devem incluir outras etnias e também devem incluir um tamanho de amostra maior.

Agradecimentos

Declaração de financiamento

O financiamento para este estudo foi fornecido por doações intramurais do Hospital Universitário da Universidade Friedrich-Alexander de Erlangen-Nuremberg e pelo Ministério da Ciência e Cultura da Baixa Saxônia. Os financiadores não tiveram nenhum papel no desenho do estudo, coleta e análise de dados, decisão de publicar ou preparação do manuscrito.

Referências