Refinando medidas para avaliar o uso problemático / viciante de jogos digitais em ambientes clínicos e de pesquisa (2015)

2.1. Uso do DSM-IV-TR como uma ferramenta de base

A maioria dos esforços iniciais para desenvolver ferramentas de medição para o PDG usou critérios que em grande parte paralelos ou adaptaram os critérios do DSM-IV-TR para jogo patológico ou dependência geral de substâncias [7]. Exemplos incluem a Escala de Jogo de Videogames Problemáticos (PVP) [8], a Game Addiction Scale (GAS) [9] e a Escala de Uso de Jogo Online Problemático (POGU) [10]. Examinaremos esses critérios detalhadamente abaixo. Rei, Haagsma, Delfabbro, Gradisar e Griffiths [7] forneceu uma revisão acadêmica de tais medidas, e é instrutivo descrever suas conclusões com algum detalhe.

King et al. cobriam os instrumentos 18, os quais utilizavam critérios bastante similares aos contidos nas categorias do DSM-IV-TR para jogo patológico ou dependência geral de substâncias [11]. King et al. concluíram que a maioria das medidas possui múltiplas qualidades positivas, como brevidade, facilidade de pontuação, forte consistência interna e forte validade convergente. Além disso, várias medidas parecem adequadas para coletar informações importantes para uma série de finalidades, como o desenvolvimento de bancos de dados normativos.

King et al. identificaram áreas de preocupação, incluindo cobertura inconsistente de critérios diagnósticos, diferentes pontuações de corte (compondo assim problemas discernindo o uso patológico verdadeiro ou comparando taxas entre estudos usando medidas contrastantes), falta de uma dimensão temporal e dimensionalidade inconsistente. Por exemplo, a análise fatorial produziu uma única dimensão comum para várias medidas, que pareciam representar a PDG, mas duas ou mais dimensões para outras medidas, como uso compulsivo, abstinência e tolerância. Os autores também forneceram sugestões para melhorar a medição, como adicionar escalas de tempo e verificações de validade (por exemplo, examinando se o jogador ou a família do jogador acreditam que o jogo é problemático), obtendo dados de amostras expandidas ou mais representativas e estudando a sensibilidade e especificidade de várias ferramentas. Neste artigo, esperamos acrescentar às sugestões úteis de King et al.

2.2. Publicação do DSM-5 e alterações nas categorias e critérios de diagnóstico

Revisão de King et al. [7] apareceu pouco antes do DSM-5 [12] foi publicado e, portanto, não abrange revisões no manual, em particular a criação e introdução da categoria, Internet gaming disorder (IGD), sob a seção, “Condições para Estudo Adicional.” Em resposta a esta revisão, alguns pesquisadores diretamente adotou os critérios DSM-5 para IGD para avaliar jogos digitais problemáticos. Pode-se supor que o IGD só se aplica a jogos online, mas a seção “Subtypes” do DSM-5 indica que o IGD “poderia também envolver jogos computadorizados não relacionados à Internet, embora estes tenham sido menos pesquisados” [12].

Os critérios diagnósticos do IGD são bastante semelhantes aos antigos critérios do DSM-IV-TR para jogo patológico e à versão modificada do DSM-5 desses critérios na categoria renomeada, transtorno do jogo (GD). Sob DSM-5, a única grande diferença entre IGD e GD se resume a um único critério de diagnóstico: IGD não inclui um dos critérios diagnósticos para GD ("depende de outros para fornecer dinheiro ou aliviar situações financeiras desesperadas causadas pelo jogo") e, em vez disso, usa: "Perda de interesses em passatempos anteriores e entretenimento como resultado de, e com exceção de, jogos de Internet".

Recentemente, Pontes e Griffiths [13] publicou uma breve medida chamada Internet Gaming Disorder Scale. Este questionário usa os nove critérios DSM-5 IGD em um formato de escala Likert de ponto 5. Pontes e Griffiths [13] estudou uma amostra de gamers 1060, e indicou que a medida, juntamente com IGD, poderia fornecer um método unificado de avaliar o vício em videogames.

Aqueles que usam o DSM-5 podem presumir que o IGD engloba potencialmente uma série de atividades na Internet, como o distúrbio do jogo online (porque o poker online pode ser considerado um jogo digital). Portanto, um esclarecimento importante é o seguinte: o DSM-5 declara que o IGD não inclui o uso da Internet para outros fins que não o de jogos, como o uso recreativo ou social da Internet [12]. Afirma ainda que o jogo pela Internet não está incluído no IGD [12].

2.3. Consideração adicional de critérios diagnósticos e categorias

Neste ponto, pode parecer que esses vários critérios para jogos digitais problemáticos são muito semelhantes. Afinal, os critérios do IGD diferem minimamente dos critérios do DSM para jogo patológico ou transtorno do jogo. Além disso, a maioria das alternativas, como um conhecido modelo de vício desenvolvido por Brown e modificado por Griffiths [14], parecem se sobrepor consideravelmente a esses outros critérios diagnósticos. Consequentemente, pode-se supor que, desde que os vários instrumentos de avaliação abranjam tais critérios, todos eles provavelmente medirão a mesma coisa. Também pode parecer que os critérios do IGD devem se tornar o novo método preferido para avaliar problemas de jogos digitais, especialmente porque eles foram propostos no último DSM. De fato, alguns pesquisadores [13,15] recomendaram que a medição futura deve consistir em itens que melhor reflitam os nove critérios da IGD.

Infelizmente, a situação provavelmente não é tão simples, já que essas medidas não estão livres de alguns recursos limitantes ou problemáticos. Por exemplo, não está claro se todos os critérios pertinentes ou construtos de PDG foram apropriadamente capturados até o momento, e alguns dos critérios e construções que se aplicam a GD podem ter valor limitado ou mínimo para identificar PDG e vice-versa. Como tal, é importante que permaneçamos abertos para modificar os critérios existentes ou adotar novos critérios para PDG e IGD, dada a rápida evolução da tecnologia digital e os resultados de pesquisas emergentes.

3.1. Necessidade de uma definição específica de jogo problemático

Independentemente do que o problema é chamado (PDG, IGD, ou vício em jogos), um termo precisa ser estabelecido que inclua corretamente todos os tipos de jogos digitais. Acreditamos que os jogos digitais alcancem esse objetivo, mas numerosos pesquisadores usam o termo videogame quando pretendem se referir a todos os tipos de jogos digitais, enquanto outros pesquisadores usam esse termo quando se referem exclusivamente a jogos de videogame (é por isso que temos também usei videogames ao citar alguns pesquisadores neste artigo).

Outra consideração importante para alcançar uma definição concreta de PDG é decidir o que conta como jogo digital. Para um pesquisador com menos experiência nessa área, isso pode parecer uma pergunta tola, mas muitos gamers digitais passam muito tempo assistindo a jogos digitais. Semelhante aos espectadores profissionais de esportes, alguns jogadores provavelmente passam mais tempo assistindo ou falando sobre jogos digitais do que jogando. Esses jogadores podem assistir seus amigos jogar, ou eles podem assistir a vídeos de jogos online, onde eles são capazes de interagir com jogadores habilidosos. Os jogadores habilidosos também podem gastar tempo assistindo a vídeos gravados para analisar sua jogabilidade, ou usar programas de bate-papo para se comunicar com outros jogadores sobre diferentes jogos. Ainda não está claro se a pesquisa sobre as várias ferramentas de avaliação 18 que King et al. [7revisado contabilizou este tipo de uso de jogos digitais. Caso contrário, é provável que alguns entrevistados tenham contado, e alguns não, o tempo gasto assistindo a jogos digitais ao responder perguntas, pois alguns jogadores considerariam assistir a jogos diferentes de jogá-los. Tentar avaliar e reduzir essas ambigüidades são metas que valem a pena.

A questão de que tipo de atividades de jogos contar gera questões adicionais. Os pesquisadores deveriam contar que os jogadores de tempo gastam conversas sobre jogos digitais entre seus amigos em uma situação social como o uso de jogos digitais? Se não, contaria como tempo de uso do jogo digital se o jogador tivesse uma conversa pela Internet? Por que, ou de que forma, a interação social on-line deve ser vista de maneira diferente da interação social na vida real? As implicações dessas questões são muito importantes, especialmente porque os pesquisadores e os médicos podem discordar sobre as respostas, e a disponibilidade de dados científicos para resolver diferenças de ponto de vista pode ser escassa. Por enquanto, talvez todos esses diferentes modos de envolvimento em jogos digitais devam ser capturados de alguma forma. Ainda não está claro quão diferentes são os efeitos de assistir ou analisar jogos digitais, mas começar a estudar essas diferenças e incorporar as diferenças em questionários provavelmente seria benéfico.

3.2. Cobertura Adequada do Conteúdo: Contabilidade para Efeitos Positivos

Um fator que torna a PDG uma questão especialmente interessante é o benefício que os jogos digitais podem produzir [16,17]. Exemplos incluem melhorias no tempo de reação [18], resolução espacial e processamento visual [19], memória de trabalho [20], flexibilidade cognitiva [21], resolução estratégica de problemas [22,23] e comportamento pró-social [24]. Mesmo a PDG, apesar dos impactos adversos, pode simultaneamente produzir esses ou outros benefícios.

Embora uma razão central para avaliar o PDG seja determinar se os jogos digitais estão impactando negativamente a vida de uma pessoa, pode ser um erro desconsiderar os benefícios que também poderiam estar ocorrendo. Isto não é para criticar as medidas atuais para se concentrar em impactos adversos, que muitas vezes são de interesse e preocupação central. Dito isto, deve ser possível criar questionários que avaliem tanto os potenciais prós e contras dos jogos digitais. Tal questionário provavelmente seria considerado de forma muito mais positiva pelos jogadores, já que muitos jogadores (independentemente de seu uso de jogos digitais ser problemático) são freqüentemente incomodados ao responder a questionários que percebem como tendo um forte viés negativo em relação aos jogos. Pesquisadores algumas vezes descreveram desafios em recrutar jogadores para participar de estudos, e a presença de itens positivos em questionários e o interesse em potenciais impactos positivos podem ir a uma distância razoável no aumento do envolvimento e na melhoria da representatividade das amostras. Além disso, a mensuração de características positivas e negativas pode ser muito útil em estudos longitudinais que examinam o cruzamento de padrões de uso benignos ou relativamente benignos para padrões mais problemáticos, ou o movimento subseqüente de um uso problemático para um uso menos problemático.

Como um exemplo específico, a avaliação dos programas de tratamento pode se beneficiar de medições que atendem não apenas aos impactos negativos, mas também a impactos mais benignos e até positivos. Pesando tanto os prós e contras do jogo também pode ser particularmente útil no desenvolvimento de planos de tratamento. Se um jogador está experimentando tanto efeitos positivos quanto negativos das atividades de jogo, o tratamento poderia envolver a redução do uso de jogos para níveis mais moderados, particularmente se um jogador não está disposto a desistir imediatamente do jogo. Idealmente, reduzir o tempo de jogo reduziria ou removeria alguns dos impactos mais negativos dos jogos, enquanto os impactos positivos poderiam continuar. Se o jogador for um usuário extremamente problemático e não puder moderar seu uso dessa maneira, pode ser necessário estabelecer limitações mais extremas.

Atualmente, um método padrão de medir o impacto positivo do jogo digital parece estar faltando. Ao avaliar o impacto positivo nos jogos, os pesquisadores costumam usar medidas que não envolvem jogos digitais. Por exemplo, em um estudo que avaliou a influência potencial de videogames tanto pró-sociais quanto violentos, Saleem, Anderson e Gentile [25] usaram o item 25 Medidas de tendências pró-sociais para examinar se os participantes tinham mais tendências pró-sociais após o jogo. Outros pesquisadores, como Glass, Maddox e Love [20], utilizaram várias medidas neuropsicológicas antes e depois de expor os participantes a jogos digitais para determinar se os jogos levaram a melhorias cognitivas.

Com base nessas abordagens anteriores, algumas sugestões podem ser fornecidas para o desenvolvimento de conteúdo e tópicos de itens de impacto positivo. Isso inclui perguntar aos jogadores ou entrevistados: (a) com que frequência eles se envolvem em jogos que envolvem muita atividade física, como o Dance Dance Revolution; (b) se eles ganham dinheiro com jogos, como jogador profissional ou comentarista profissional de jogos; (c) com que frequência eles se envolvem em atividades sociais durante o jogo; (d) os diferentes tipos de jogos em que participam (como alguns jogos parecem ter mais vantagens ou mais contras do que outros jogos); e (f) alguns dos benefícios percebidos pelos jogadores em relação aos jogos (que podem ser úteis para o desenvolvimento de planos de tratamento para jogadores que precisam de intervenção). Provavelmente também seria informativo usar uma breve medida pró-social (como a Medida de Tendências Prosocisórias [25]) e uma ou mais medidas cognitivas breves que abrangem áreas nas quais a pesquisa demonstrou melhorias.

3.3. Contabilização para respostas descuidadas e aleatórias

O valor de uma medida de autorrelato pode ser seriamente comprometido quando os entrevistados não cooperam suficientemente com os procedimentos e se envolvem em respostas descuidadas ou aleatórias. Alguns entrevistados, por exemplo, desejam preencher questionários o mais rápido possível e, em muitas situações, o anonimato da pesquisa quase não cria barreiras à resposta descuidada ou aleatória. Investigações mostram que respostas descuidadas e aleatórias a questionários são mais comuns do que se pode supor, com taxas às vezes tão altas quanto 20% [26,27]. Além disso, mesmo uma proporção relativamente pequena de respondedores descuidados ou aleatórios pode ter um impacto surpreendentemente robusto em dados de pesquisa e pode causar efeitos paradoxais (por exemplo, não apenas impedindo a detecção de relacionamentos verdadeiros, mas até mesmo criando associações entre variáveis ​​que na verdade não são relacionadas [28]).

Felizmente, verifica-se que, com frequência, apenas alguns itens podem atingir um alto nível de precisão na identificação de respostas aleatórias e de moderada a alta precisão na detecção de respostas descuidadas. Um conjunto de itens tão pequeno deve levar a maioria dos entrevistados com menos de um minuto para ser concluído. Além disso, itens de resposta aleatórios e descuidados podem reter a eficácia quando aplicados ou adaptados a medidas, ou podem ser facilmente modificados para se mesclarem ao conteúdo de questionários. Assim, um método eficaz e simples de melhorar as atuais ferramentas de avaliação da PDG é incluir algumas perguntas de resposta descuidadas ou aleatórias, que permitiriam aos pesquisadores identificar e remover a maioria desses indivíduos que não colaboraram e, assim, atenuar consideravelmente seu impacto potencialmente prejudicial.

3.4. Normas e grupos de referência aprimorados

Muitas vezes é difícil interpretar o resultado de uma medida se faltam grupos normativos ou de referência apropriados. Neste contexto, por grupos normativos, estamos nos referindo a membros da população em geral que presumivelmente não são dependentes ou usuários problemáticos. Alternativamente, pode-se preferir um grupo normativo mais rigorosamente definido que seja composto de membros da população geral que estejam livres de transtorno psiquiátrico. O termo grupo de referência é mais amplo do que o grupo normativo e pode ser usado para se referir a qualquer grupo de comparação que possa ser informativo em relação ao grupo de interesse (que neste domínio é provável que sejam gamers digitais problemáticos).

Grupos normativos e grupos de referência freqüentemente fornecem informações cruciais, como a frequência com que as características usadas para identificar indivíduos dentro de uma categoria diagnóstica ocorrem em outros grupos. Por exemplo, alguns critérios propostos para jogos digitais problemáticos referem-se a tipos de disfunção que não são específicos a essa atividade (por exemplo, disfunção acadêmica ou ocupacional), mas são observados em certa porcentagem da população em geral e talvez em muitos indivíduos com certos distúrbios clínicos. A freqüência relativa de ocorrência entre esses vários grupos fornece orientação valiosa sobre a utilidade dos critérios diagnósticos propostos, tais como, se ou com que sucesso eles distinguem os indivíduos afetados de membros da população geral ou auxiliam no diagnóstico diferencial. Por exemplo, uma característica que é comum entre gamers problemáticos, mas rara entre a população geral, provavelmente tem alguma utilidade, mas se essas mesmas características ocorrerem com freqüência ou mais frequência entre vários grupos clínicos, elas podem ter pouca ou nenhuma utilidade para o diagnóstico diferencial. Obviamente, determinar se sinais e indicadores potenciais separam os indivíduos com PDG daqueles sem PDG e com que precisão o fazem, e se ou em que medida eles ajudam no diagnóstico diferencial, podem fornecer assistência inestimável aos esforços clínicos e de pesquisa. Por exemplo, obter escores de corte efetivos ou ótimos requer essa informação.

Como observado na discussão anterior sobre o domínio do conteúdo e as vantagens potenciais da adição de itens positivos, o recrutamento de gamers para participar de estudos apresentou desafios. Por exemplo, usuários problemáticos ou frequentes podem desconfiar de pesquisadores e suspeitar de uma agenda negativa. Dado o valor considerável do desenvolvimento de dados normativos de qualidade e de grupos de referência, o esforço parece valer a pena. Há muito a ganhar com a expansão de bases de dados normativas, tornando-se uma prioridade clara no projeto, desenvolvimento e seleção de medições.

3.5. Estudos sobre Sensibilidade, Especificidade, Predição Positiva e Previsão Negativa

Sensibilidade refere-se à frequência com que um distúrbio que está presente é detectado e especificidade para a precisão com a qual a ausência de distúrbio é identificada. Ambas as qualidades precisam ser estudadas porque há um trade-off inevitável entre as duas (a menos que um método de diagnóstico seja perfeito). Escores de corte derivados do mal podem produzir resultados impressionantes para sensibilidade, mas resultados abismais para especificidade e vice-versa. Uma medida tem valor limitado ou nulo (e potencial marcado para dano) se quase sempre identifica um distúrbio, mas quase sempre identifica erroneamente indivíduos normais como anormais, ou se o inverso ocorre. Tais resultados são funcionalmente similares a descartar a medida e identificar a maioria das pessoas como anormais, ou a maioria de todos como normais.

A sensibilidade e a especificidade também fornecem a base para determinar o poder preditivo positivo e o poder preditivo negativo, que ajustam os valores de sensibilidade e especificidade de acordo com a taxa básica de desordem na população de interesse. Neste contexto, ajustar a sensibilidade e a especificidade em relação às taxas de base permite determinar com que frequência um resultado positivo ou negativo em um indicador de diagnóstico identificará PDG ou a falta de PDG corretamente. Clínicos e pesquisadores usam medidas de avaliação em condições e configurações nas quais as taxas básicas podem variar consideravelmente e, portanto, relatar não apenas sensibilidade e especificidade, mas também poder preditivo positivo e negativo podem oferecer orientação prática essencial para desenvolver, avaliar e aplicar medidas de PDG.

3.6. Estudos examinando fatores de risco e curso

Para questões relativas ao início, curso e prognóstico, muitas vezes não há substituto para estudos longitudinais. Estudos longitudinais raramente são fáceis de conduzir, mas esses problemas são frequentemente mais do que compensados ​​pelo valor de tal pesquisa [29,30], incluindo a geração de informações que podem ser difíceis ou quase impossíveis de captar através de desenhos transversais. A utilização de estudos longitudinais para ampliar o conhecimento sobre o início e o curso poderia fornecer assistência substancial no avanço da compreensão dos caminhos causais, identificando fatores que promovem a resiliência ou aumentam o risco, determinando se e quando as etapas preventivas são garantidas e avaliando a necessidade de intervenção terapêutica. Por exemplo, uma melhor compreensão dos fatores de risco e proteção pode ser especialmente benéfica para a prevenção da DGP antes que tais dificuldades exerçam um impacto verdadeiramente prejudicial na vida de uma pessoa. É por essas razões que sugerimos que, ao selecionar ou elaborar questionários, seja dada séria consideração à inclusão de itens que abordem fatores de risco e proteção potenciais para o PDG, como os fatores de risco que Rehbein et al. [31] e outros pesquisadores [32] descoberto.

Um fator de risco emergente e cada vez mais prevalente envolve jogos que permitem que os jogadores gastem dinheiro real enquanto jogam para melhorar o jogo ou seus personagens de jogos.33]. Parece provável que o engajamento com esses jogos se sobreponha, mas seja distinto, do distúrbio do jogo, e que a quantidade de dinheiro gasto em jogos se torne um bom indicador do PDG. Embora essas aquisições possam ter um impacto positivo na sensação de prazer ou bem-estar de um jogador quando usado com moderação [33], as compras podem rapidamente ficar fora de controle para um jogador que luta com o controle de impulsos. Essas ferramentas de avaliação em desenvolvimento podem querer examinar o dinheiro da vida real gasto para compras “em jogo” como um potencial preditor (ou critério) de uso problemático. No entanto, esse preditor exigiria análise crítica, já que um jogador com recursos financeiros substanciais poderia gastar consideravelmente mais dinheiro em compras no jogo sem sofrer consequências adversas significativas em comparação a um jogador com menos recursos monetários.

3.7. Estudos comparativos

Graças aos esforços de pesquisadores talentosos, várias medidas estão agora disponíveis com diferentes graus de evidência de validação de apoio. Dada a variedade de medidas, a seleção adequada para usos clínicos e de pesquisa seria grandemente auxiliada por saber mais sobre como eles se comparam entre si. Por exemplo, algumas medidas de PDG podem exceder outras na identificação de usuários problemáticos, outras podem ser superiores para o planejamento do tratamento e outras ainda podem ser mais adequadas para determinados grupos etários. Para identificar a medida ou medidas mais eficazes para aplicações pretendidas em pesquisas e ambientes clínicos, estudos comparativos são necessários.

3.8. Medidas ajustadas para fatores de idade, idioma e cultura

As medidas de PDG projetadas para adultos têm sido frequentemente usadas com crianças e adolescentes sem examinar a necessidade de modificação. Além disso, os fatores de linguagem e as diferenças culturais podem exercer um grande impacto sobre a utilidade das medidas e a extensão da generalização entre os grupos. Termos e frases podem ter conotações não equivalentes entre culturas, e a tradução ou interpretação pode inadvertidamente alterar o significado dos itens de teste. Por exemplo, um termo carinhoso em uma cultura pode refletir antipatia em outra cultura. Considerações culturais e lingüísticas são particularmente importantes na área de jogos digitais, dado seu alcance e aplicabilidade internacional em amplos estratos sócio-demográficos. Consequentemente, a pesquisa transcultural sobre medidas seria de grande valor potencial. Para aqueles que podem estar interessados, Hambleton, Merenda e Spielberger [34] fornecem uma excelente fonte na adaptação de medidas entre culturas.

3.9. Medição do prazo, da gravidade e do resultado

Medidas de PDG que incorporam dimensões temporais aumentariam seu valor. Até mesmo uma ou duas perguntas sobre quando alguém se envolveu em jogos digitais pela primeira vez e se, por exemplo, o nível de jogo diminuiu, aumentou ou permaneceu estável no último ano forneceria alguma indicação de duração e trajetória de uso. Perguntar sobre padrões de uso ao longo do tempo não pode substituir estudos longitudinais, mas pelo menos expande o instantâneo do uso em um período de tempo mais longo. Como observado anteriormente, pesquisas que incorporam padrões temporais podem auxiliar na identificação de fatores de risco e proteção, potenciais fatores causadores, previsão de curso ao longo do tempo e distinção entre patologia que é parcial ou amplamente independente do envolvimento em jogos digitais e patologia que é acelerada ou causada por usar.