Preso em telas: padrões de uso de computadores e estações de jogos em jovens atendidos em uma clínica psiquiátrica (2011)

J pode Acad Criança Adolesc Psiquiatria. 2011 May;20(2):86-94.

Baer S1, Bogusz E, DA verde.

Sumário

OBJETIVO:

O uso de computadores e estações de jogos tornou-se entrincheirado na cultura de nossa juventude. Os pais de crianças com distúrbios psiquiátricos relatam preocupações sobre o uso excessivo, mas as pesquisas nessa área são limitadas. O objetivo deste estudo é avaliar o uso de computadores / estações de jogos em adolescentes em uma população de clínicas psiquiátricas e examinar a relação entre o uso e o comprometimento funcional.

MÉTODO:

Adolescentes 102, com idades entre 11-17, de clínicas psiquiátricas ambulatórias participaram. Quantidade de uso de computador / estação de jogo, tipo de uso (jogos ou não) e presença de características adictivas foram verificadas juntamente com comprometimento emocional / funcional. Regressão linear multivariada foi usada para examinar as correlações entre padrões de uso e prejuízo.

RESULTADOS:

O tempo médio de tela foi de 6.7 ± 4.2 horas / dia. Presença de características aditivas foi positivamente correlacionada com comprometimento emocional / funcional. O tempo gasto em uso de computadores / estações de jogos não foi correlacionado com o comprometimento após o controle de características de dependência, mas o tempo de não jogo foi positivamente correlacionado com o comportamento de risco em meninos.

CONCLUSÕES:

Os jovens com distúrbios psiquiátricos passam grande parte do seu tempo de lazer no computador / estação de jogos e um subconjunto substancial mostra características de uso aditivas que estão associadas à deficiência. Mais pesquisas para desenvolver medidas e avaliar riscos são necessárias para identificar o impacto desse problema.

PALAVRAS-CHAVE:

adolescência; Vício em computador; vício em internet; videogames

Introdução

Nos últimos anos 20, o uso de computadores e estações de jogos no dia a dia de crianças e adolescentes aumentou muito (Rede de Conscientização da Mídia, 2005; Smith, et al., 2009). Novas formas de comunicação social, incluindo mensagens instantâneas e interações sociais baseadas na web, são hoje importantes componentes diários da vida de muitos adolescentes. O jogo eletrônico explodiu em popularidade e para algumas crianças tornou-se sua principal atividade recreativa (Olson, et al., 2007). Como o uso de computadores / estações de jogos é um fenômeno relativamente novo, nossa compreensão sobre os efeitos do uso no desenvolvimento geral da criança, bem como no funcionamento social e acadêmico é limitada. Este estudo é um primeiro passo no exame do uso de estações de jogos e computadores em crianças com distúrbios psiquiátricos, uma população vulnerável sobre a qual menos ainda é conhecido.

Crianças e jovens freqüentemente identificam características positivas de uso, incluindo estimulação social e intelectual (Campbell, et al., 2006) e há pesquisas sugerindo que o videogame pode construir habilidades espaciais de atenção e visual (Green & Bavelier, 2003). No entanto, preocupações foram levantadas sobre os efeitos do uso no trabalho escolar e desenvolvimento social, particularmente onde altos níveis de uso limitam o envolvimento em engajamento social direto, esportes, jogos imaginativos, música e outros tipos de atividades extracurriculares (Allison, et al., 2006; Jordan, 2006).

O uso excessivo de atividades de computador / estação de jogos levou a propostas de que isso seja considerado um tipo de vício comportamental (Young, 1998b). Diferentes modelos de dependência foram propostos, incluindo aqueles baseados em transtornos de controle de impulsos, jogo patológico e dependência de substâncias (Barba, 2005; Byun, et al., 2009; Shapira, et al., 2003; Young, 1998b). A dependência da Internet não está incluída no DSM-IV-TR, (APA, 2000) mas alguns propuseram que seja incluído como parte do DSM-V (Block, 2008). Estudos de populações de estudantes do ensino médio e universitários identificaram taxas de uso problemático ou “viciante” variando de 2.4% –20% (Cao & Su, 2006; Grusser, et al., 2005; Ha, et al., 2006; Mythily, et al., 2008; Niemz, et al., 2005), embora as comparações entre estudos sejam difíceis, uma vez que não existe uma definição padronizada de vício em internet (Byun, et al., 2009; Weinstein & Lejoyeux, 2010).

A terminologia nessa área está evoluindo. Vários termos são usados, incluindo “internet addiction” (Byun, et al., 2009), “Uso problemático da internet” (Ceyhan, 2008), “Uso compulsivo da internet” (van Rooij, et al., 2010) e “ciberadição” (Vaugeois, 2006). A maioria dos estudos se concentra exclusivamente no uso da Internet (Byun, et al., 2009), enquanto outros estudam os jogos de vídeo (on ou off-line) (Gentio, 2009; Rehbein, et al., 2010; Tejeiro Salguero & Bersabe Moran, 2002). Este enfoque exclusivo em uma atividade eletrônica ou outra não é consistente com o comportamento da maioria dos jovens que, em nossa experiência, fazem uma variedade de atividades on-line e off-line, às vezes simultaneamente. Neste estudo, usamos o termo “atividade de computador / estação de jogos” para incluir todas as atividades recreativas (ou seja, não relacionadas à escola ou ao trabalho) em computadores e estações de jogos (incluindo dispositivos de jogos portáteis). Definimos “tempo de tela” para incluir o tempo gasto no computador / estação de jogos, além do tempo gasto assistindo televisão. O termo "uso excessivo" será usado quando a atividade implicar tempo excessivo, mas não necessariamente características aditivas. Usamos o termo “vício” para nos referirmos a estudos em que há uma medida que aborda características qualitativas da dependência, conforme descrito acima.

Correlações entre uso pesado e presença de sintomas psiquiátricos como depressão, TDAH e ansiedade social em amostras da população geral foram identificadas (Cao & Su, 2006; Chan e Rabinowitz, 2006; Jang, et al., 2008; Kim, et al., 2006; Ko, et al., 2008; Niemz, et al., 2005; Rehbein, et al., 2010; Weinstein & Lejoyeux, 2010; Weinstein, 2010; Yang, et al., 2005; Yoo, et al., 2004). Outros estudos analisaram características psiquiátricas de usuários pesados ​​da Internet e encontraram resultados variáveis ​​sugerindo principalmente que os usuários mais pesados ​​têm maiores taxas de sintomas psiquiátricos, incluindo ansiedade social e sintomas de humor (Cao, et al., 2007; Chak & Leung, 2004; Lo, et al., 2005; Shapira, et al., 2000; Yen, et al., 2008), bem como déficits cognitivos (Sun, et al., 2009; Sun, et al., 2008).

Essas correlações entre uso pesado e sintomas psiquiátricos são consistentes com relatos de médicos e pais envolvidos com crianças e jovens com problemas de saúde mental. Embora a rotulagem de uso de computador / estação de jogos como “viciante” ainda seja controversa no mundo da pesquisa (Shaffer, et al., 2000), na prática clínica, muitos pais relatam preocupações significativas sobre o uso de “dependência” em seus filhos, e os centros de tratamento para o “vício em internet” estão aumentando (Ahn, 2007; Khaleej Times Online, 2009). Não está claro se grandes quantidades de uso de computadores / estações de jogos estão contribuindo para as dificuldades emocionais, se o uso é resultado de dificuldades (por exemplo, isolamento social), ou uma combinação de ambos os fatores. Atualmente, existem poucas informações sobre padrões de uso de computadores / estações de jogos em jovens com distúrbios psiquiátricos.

Este estudo é o primeiro a analisar especificamente o uso de computadores / estações de jogos em jovens em uma população de clínicas psiquiátricas. Os objetivos foram determinar quanto tempo os jovens com transtornos psiquiátricos estão passando na frente de “telas” (televisão, computadores e estações de jogos) e como eles estão dividindo seu tempo entre videogames e atividades recreativas de computador sem jogos (por exemplo, Facebook). . Outros objetivos eram determinar se havia uma relação entre a extensão do uso de computadores / estações de jogos e a extensão do comprometimento emocional e funcional. Finalmente, embora o “vício em internet” como um distúrbio permaneça controverso, queríamos determinar se a presença de características de uso aditivo com base em modelos propostos para vício em internet poderia ser identificada em nossa população clínica e se eles tinham algum valor preditivo em como a juventude estava funcionando.

Forma

Participantes

Crianças e suas famílias atendidas em clínicas psiquiátricas de pacientes externos em um hospital infantil provincial no Canadá, bem como em locais da comunidade 2 durante um período de meses 4 na 2008 foram abordados e solicitados a participar do estudo. Eles eram um grupo heterogêneo e incluíam pacientes que frequentavam clínicas gerais de psiquiatria, bem como clínicas de subespecialidades e eram uma mistura de casos secundários e terciários. Não tivemos dados sobre o status socioeconômico dos participantes. Os critérios de inclusão foram idade entre 11-17, fluência em inglês e capacidade de ler inglês. Distribuímos pesquisas ∼160 das quais 112 foram concluídas pela criança e seus pais. Nós omitimos os participantes 8 por causa do consentimento incompleto e / ou formulários de consentimento, um participante como ele estava abaixo da idade de corte, e um participante por causa da interpretação incorreta dos questionários. A amostra final consistia, portanto, em sujeitos 102. Este estudo foi aprovado pelo Conselho de Ética em Pesquisa da Universidade da Columbia Britânica e todos os indivíduos assinaram um termo de consentimento ou consentimento.

Demografia

Informações demográficas, incluindo idade, sexo, número de computadores e acesso à Internet, foram verificadas por meio de questionários para pais e filhos. Estimativas de tempo e de pais gastaram em jogos, atividades recreativas baseadas em computador e TV nos dias de semana (dias de escola) e fins de semana (dias não escolares) foram obtidas, permitindo que uma média diária ponderada fosse calculada para cada atividade. O questionário não avaliou as mensagens de texto e não distinguiu entre jogos on-line ou off-line. A presença de regras, limites de tempo e localização do sistema de computador / jogos foram verificadas.

Medidas

Não existem medidas que avaliem características adictivas de atividades de computadores e estações de jogos apropriadas para a juventude. Múltiplas medidas foram desenvolvidas para examinar especificamente as atividades baseadas na Internet (Barba, 2005; Beranuy Fargues, e outros, 2009; Ko, et al., 2005a; Nichols & Nicki, 2004; Park, 2005; Jovem, 1998a, 1998b) e vários foram desenvolvidos para olhar exclusivamente para o videogame (Gentio, 2009; Tejeiro Salguero & Bersabe Moran, 2002). Grande parte da pesquisa sobre o vício em internet ocorreu na Ásia, sendo uma das medidas mais utilizadas a Escala de Dependência de Internet de Chen (Ko, et al., 2005a), que não está disponível em inglês. Uma das medidas da língua inglesa mais amplamente utilizadas para estudar as atividades da Internet, o Internet Addiction Test (IAT)Jovem, 1998a, 1998b) só foi validado em adultos (Chang & Law, 2008; Widyanto & McMurran, 2004) e inclui algumas perguntas que são inapropriadas para crianças (por exemplo, “Com que frequência você prefere a internet para intimidade com seu parceiro?”). Um estudo de validação incluiu alguns jovens, mas a idade média da amostra foi superior a 25 (Widyanto & McMurran, 2004). Nenhuma escala de língua inglesa que avalie o vício em internet em crianças foi validada. Além disso, todas as medidas existentes dependem exclusivamente do autorrelato e não incluem informações colaterais de um dos pais, arriscando, assim, a subnotificação de problemas.

Escala de dependência de computador / estação de jogos (CGAS)

Na ausência de uma medida apropriada e validada para crianças e jovens, como descrito acima, desenvolvemos um questionário que capturaria o relato da criança e dos pais, as múltiplas modalidades de atividades de computador e estação de jogos e identificar as crianças que se qualificam para os critérios propostos. para Internet Addiction para adolescentes (Ko, et al., 2005b). Os critérios do Ko paper foram derivados de critérios diagnósticos candidatos baseados no transtorno de controle de impulsos e transtorno por uso de substâncias no DSM-IV TR, bem como propostos critérios diagnósticos de outros estudos e validados empiricamente em uma amostra comunitária de adolescentes. O auto-relatório CGAS é uma escala Likert com itens 8 em uma faixa 1-5 que avalia a preocupação com 1) com atividades de computador / estação de jogos; 2) falha em resistir ao impulso de usar; 3) tolerância (aumento do uso necessário para se sentir satisfeito); 4) retirada (angústia quando não estiver usando, resolvendo com o uso); 5) por mais tempo do que o uso pretendido; 6) esforços mal sucedidos para reduzir; 7) esforços excessivos colocados em tentar usar; e 8) continuaram a usar, apesar de o conhecimento causar problemas. As respostas nas perguntas 8 foram somadas para criar um Índice de Dependência que variou entre 8 (sem recursos viciantes) e 40 (máximo de recursos viciantes). A fim de minimizar o efeito halo negativo da escala, questões sobre recursos aditivos foram incorporadas dentro de 16 outras questões com foco nas percepções dos jovens de aspectos positivos e negativos do uso de computadores / estações de jogos.

Como muitas dessas características aditivas propostas foram baseadas na experiência subjetiva de uso do adolescente, elas não foram solicitadas pelos pais. Em vez disso, os pais responderam às perguntas 4 dos sinais de alerta propostos para o vício, incluindo: 1) a criança negligenciou outros interesses desde o uso do computador / estação de jogos; 2) criança parece angustiada quando não tem permissão para usar; 3) criança só parece feliz ao usar; e 4) criança faz um grande esforço para conseguir usar. A pontuação dos pais para os sinais de alerta do vício foi resumida nas quatro perguntas e, portanto, a pontuação variou de 4 - 20.

As análises do CGAS incluíram análise fatorial exploratória e consistência interna. A validade de construto foi avaliada através de correlações com o tempo gasto na estação de jogos / computador e sintomas gerais de psicopatologia usando o Questionário de Pontos Fortes e Dificuldades, bem como através de correlação com os sinais de aviso de vício relatados pelos pais.

Questionário de Pontos Fortes e Dificuldades (SDQ)

O SDQ é um item 25, escala validada amplamente utilizada de psicopatologia de crianças e adolescentes, disponível em www.sdqinfo.org. Ele foi normatizado em mais de 10,000 crianças e traduzido em mais de 50 línguas com excelente psicometria (Goodman, 1997, 2001; Goodman, et al., 2000). Avaliamos tanto o SDQ de autorrelato (SDQ infantil) quanto o SDQ pai para as idades 11-17, observando a pontuação total e as cinco subescalas (problemas emocionais, problemas de conduta, hiperatividade, problemas de colegas e comportamento pró-social).

Escala Parental de Escala de Dificuldade Funcional de Weiss (WFIRS-P)

O WFIRS-P é um questionário dos pais validado que avalia o comprometimento funcional em crianças com problemas emocionais, disponível em www.caddra.ca. É composto por questões da escala Likum 50 avaliando o comprometimento funcional da criança nos domínios 6: família, aprendizagem e escola, habilidades para a vida, auto-conceito infantil, atividade social e atividade de risco, com escores mais altos refletindo níveis mais altos de comprometimento funcional (Weiss, 2008) O WFIRS tem excelentes propriedades psicométricas com alfa de Cronbach> 0.9 em geral, e alfas de Cronbach de domínio de subescala variando de 0.75-0.93, e validação em amostras pediátricas, psiquiátricas e da comunidade (Weiss, 2008). A seção de habilidades para a vida inclui uma pergunta sobre uso excessivo de computador e TV, que foi excluída da análise estatística.

Análise Estatística

Estatísticas descritivas foram realizadas em todas as variáveis. Regressões lineares multivariadas foram realizadas com escores totais e subescalas do WFIRS-P, SDQ da criança e SDQ do pai, como variáveis ​​dependentes. Variáveis ​​independentes incluíram gênero, tempo de jogo, tempo de não jogo e pontuação de vício. Os valores perdidos no SDQ foram tratados de acordo com o protocolo de pontuação do SDQ (www.sdqinfo.com) Os valores de WFIRS ausentes e de pontuação de dependência foram tratados da mesma maneira. Os indivíduos eram descartados para uma regressão específica se faltassem> 2 itens da subescala, exceto para a subescala “self” do WFIRS que continha apenas 3 itens e, portanto, todas as respostas eram necessárias. Este protocolo resultou na eliminação de 1 sujeito cada para as regressões SDQ da criança e dos pais, e 2 sujeitos para o WFIRS. Significância estatística foi definida como p <0.05. A análise estatística foi calculada usando o software STATA (versão 9.1, Statacorp, 2005).

Consistentes

Descritivos

O tamanho total da amostra foi 102, incluindo as fêmeas 41 (40.2%) e 61 machos (59.8%). A idade média foi de 13.7 ± 1.9. Quase todos os agregados familiares (99.0%) tinham um computador em casa e a grande maioria tinha acesso à Internet (94.1%). O número médio de computadores em casa foi 2.3 ± 1.3. Um quarto (24.5%) das crianças tinha um computador no quarto. Metade dos agregados familiares (50.0%) tinha regras limitando o uso de estações de jogos / computadores. Os pais relataram que seus filhos obedeceram às regras 67 (± 31)% do tempo.

As crianças relataram passar 2.3 (± 2.2) horas / dia em jogos, 2.0 (± 2.1) horas / dia em atividades sem computador baseadas em jogos e 2.4 (± 2.0) horas / dia assistindo televisão. O tempo médio de tela relatado por criança foi de 6.7 ± 4.2 h / dia. Os meninos eram estatisticamente mais propensos a se envolver em jogos do que meninas: 2.8 vs. 1.4 por dia (p = 0.002). Ao contrário da nossa hipótese de que as crianças subestimariam o tempo, os pais relataram menos uso de todos os meios de comunicação em comparação com seus filhos. Estas diferenças foram estatisticamente significativas para o tempo de não jogo e tempo de TV usando um teste t pareado (diferenças médias = 0.35 ± 0.14 hrs e 0.33 ± 0.15 hrs, t = 2.5 e 2.2, p = 0.02 e 0.03, respectivamente), embora nenhum das diferenças foram clinicamente substanciais em relação ao uso médio. Para a análise de regressão, foram utilizadas estimativas de tempos das crianças, uma vez que as crianças foram consideradas mais precisas ao descrever como elas dividiam seu tempo entre as atividades de jogo e de não jogo.

A distribuição entre várias atividades de mídia é mostrada tabela 1. Embora a quantidade de tempo gasto em cada atividade de mídia fosse aproximadamente a mesma, era mais provável que os jogos gastassem muito tempo, com o dobro de crianças relatando gastos com 6 hr / dia nos jogos em comparação aos jogos ou à televisão.

Tabela 1. 

Distribuição do tempo médio diário gasto em atividades de mídia (relatório infantil). N = 102

O valor médio do índice de dependência foi 17.2 ± 7.7. O escore de dependência não variou significativamente de acordo com o gênero e não dependia do tempo gasto predominantemente em atividades de jogos ou não jogos, ou seja, crianças que eram predominantemente gamers tinham a mesma probabilidade de apresentar características de dependência de uso àquelas predominantemente envolvidas em outras atividades. como redes sociais.

Propriedades psicométricas do CGAS

A consistência interna foi excelente com Cronbach α = 0.89. A análise fatorial exploratória dos componentes principais do CGAS foi consistente com uma solução unidimensional baseada no teste Scree (Cattell, 1978) e o critério de Kaiser. Um fator explicou 56% da variância e todas as 8 questões carregadas com pesos aproximadamente iguais (0.66–0.80). A correlação entre o escore de dependência e o tempo diário gasto no computador foi moderada (r = 0.42, p <0.001), consistente com a hipótese de que o tempo de uso e a dependência se sobrepõem, mas entidades distintas. As correlações entre a pontuação de dependência e as pontuações do SDQ também estavam na faixa moderada (r = 0.55, p <0.001 e 0.41, p <0.001 para SDQ da criança e dos pais, respectivamente) novamente consistente com a sobreposição de dependência com sintomas de psicopatologia geral. A pontuação do vício foi moderadamente correlacionada com os sinais de alerta dos pais sobre o vício (r = 0.47, p <0.001).

Embora a maioria dos indivíduos com alto índice de dependência fossem usuários pesados ​​de computadores / estações de jogos, um subconjunto não era. Figura 1 mostra a relação entre o escore de dependência e o tempo, em que os terços superior, intermediário e inferior dos escores de dependência são comparados aos usuários altos, médios e baixos. A maioria dos indivíduos se enquadra nas categorias esperadas (por exemplo, alta dependência / alto uso), no entanto, muitos indivíduos ficam fora dessas categorias. Cerca de 30% de indivíduos com baixa pontuação de dependência estão usando quantidades médias a altas e aproximadamente 10% de indivíduos com alta pontuação de dependência estão usando baixos períodos de tempo. Assim, embora a escala tenha alta consistência interna, é capaz de distinguir entre o tempo gasto e os recursos aditivos.

Figura 1. Painel do 

Tempo de utilização de computadores / estações de jogos (baixo, médio ou alto) em comparação com diferentes níveis de pontuação de dependência

Resultados de regressão

A pontuação média do SDQ da criança para a amostra foi 14.6 ± 6.4, que está no percentil 82nd em comparação com os dados normalizados (Meltzer, et al., 2000). Os percentis de subescala no SDQ da criança foram similarmente elevados e variaram de percentis 77 a 85th. O escore SDQ médio dos pais foi de 15.4 ± 6.5, que está no percentil 89 em comparação com os dados normatizados da população. Os percentis de subescala no SDQ pai foram similarmente elevados e variaram entre os percentis 83rd e 92nd. Estes valores estão bem dentro do intervalo clínico, como seria de esperar, dado o recrutamento de uma população clínica. A pontuação média do WFIRS foi 40.3 ± 24.2, que está no percentil 27, em comparação com uma população clínica de crianças 200 com TDAH não tratada, idades 6-11 (Weiss, 2008). Os percentis de subescalas variaram do percentil 20 ao 60th em comparação com a mesma amostra de TDAH.

As relações entre o tempo gasto no computador / estação de jogos, a presença de características viciantes e o funcionamento emocional e comportamental geral medido pelo SDQ pai, SDQ da criança e WFIRS foram avaliados usando regressões lineares multivariadas. O tempo de TV foi verificado para ver se tinha algum impacto nos resultados, mas foi descartado, uma vez que não contribuiu para a análise de nenhuma das três regressões. Os efeitos de gênero nas relações entre tempo, características de dependência e funcionamento foram examinados.

tabela 2 mostra os resultados de uma regressão linear multivariada observando como as pontuações do SDQ da criança variam com o sexo, o tempo de jogo, o tempo de não jogo e o índice de dependência. É importante ressaltar que o escore de dependência está significativamente correlacionado com a pontuação total do SDQ, bem como com todos os escores da subescala, ou seja, os sujeitos com alto índice de dependência relatam maiores dificuldades e menos comportamento pró-social. Em contraste, o tempo de jogo não é correlacionado com qualquer subescala do SDQ e, de fato, o coeficiente de regressão para o SDQ total do filho é próximo de zero (0.04), sugerindo que não há relação entre os dois. Da mesma forma, o tempo de não jogo não está correlacionado com a pontuação total ou subescala do SDQ, com a exceção de correlação positiva com problemas de conduta e correlação negativa com problemas de pares. Não foram encontradas diferenças significativas entre meninos e meninas nos efeitos do tempo de jogo, tempo de não jogo e escore de dependência em escores SDQ da criança.

Tabela 2. 

Coeficientes de regressão múltipla padronizados (t scores) para subescalas do SDQ infantil e escore total.

tabela 3 mostra os resultados de uma regressão linear multivariada observando como as pontuações do SDQ pai variam com o sexo, o tempo de jogo, o tempo de não jogo e o índice de dependência. Mais uma vez, o escore de dependência está significativamente correlacionado com os escores do SDQ dos pais. Tal como acontece com o SDQ filho, o tempo de jogo não é significativamente correlacionado com qualquer subescala SDQ pai ou pontuação total. Da mesma forma, o tempo de não jogo não é significativamente correlacionado com o SDQ pai, com exceção de uma correlação negativa com problemas de pares relatados pelos pais. Não foram encontradas diferenças significativas entre meninos e meninas nos efeitos do tempo de jogo, tempo de não jogo e pontuação de dependência em pontuações SDQ pai.

Tabela 3. 

Coeficientes de regressão múltipla padronizados (t-scores) para subescalas Parent SDQ e escore total.

tabela 4 mostra os resultados de uma regressão linear multivariada observando como as pontuações do WFIRS variam de acordo com o gênero, o tempo de jogo, o tempo de não jogo e o índice de dependência. Semelhante aos resultados para ambos os SDQ's, o escore de dependência está significativamente correlacionado com o escore total do WFIRS e os escores das subescalas (com exceção do comportamento de risco); ou seja, indivíduos com alto escore de dependência têm maior comprometimento funcional na maioria dos domínios. O tempo de jogo, como em ambas as medidas do SDQ, não está significativamente correlacionado com qualquer subescala do WFIRS ou pontuação total. Da mesma forma, o tempo que não é de jogo, não está significativamente correlacionado com a pontuação total ou pontuação de subescala do WFIRS (com exceção do comportamento de risco). Não foram encontradas diferenças significativas entre meninos e meninas nos efeitos do tempo de jogo, tempo de não jogo e escore de dependência na WFIRS, com exceção do comportamento de risco, onde a análise de gênero mostrou que o tempo de não jogo é significativamente correlacionado com comportamento de risco para meninos mas não meninas (coeficiente de regressão = 0.46, p = 0.001 e coeficiente de regressão = 0.02, p = 0.93, respectivamente). Portanto, a correlação significativa entre o comportamento de risco e o tempo de não jogo mostrado tabela 4 é em grande parte responsável por meninos.

Tabela 4. 

Coeficientes de regressão múltipla padronizados (t scores) para subescalas do WFIRS e escore total.

Discussão

Os jovens em nossa amostra clínica estão gastando muitas horas por dia na frente de telas com 94% de gastos acima do limite de tempo 2 recomendado pela Academia Americana de Pediatria (AAP, 2001). Seu tempo de tela (média = 6.7 horas / dia) é mais que o dobro do relatado em duas grandes pesquisas epidemiológicas de adolescentes canadenses durante o mesmo período (Mark e Janssen, 2008; Smith, et al., 2009), sugerindo que os jovens com transtornos psiquiátricos estão passando muito mais tempo no computador / estação de jogos do que a população em geral.

Este estudo desenvolveu e validou um relato da criança e dos pais para medir as características aditivas do uso de estações de jogos e computadores com base no modelo Ko de vício em internet (Ko, et al., 2005b). O CGAS provou ser uma escala confiável para avaliar os recursos aditivos propostos do computador / estação de jogos com excelente consistência interna. Os padrões de correlação com o tempo gasto no computador, as pontuações do SDQ e os sinais de aviso parental do vício apoiaram sua validade de constructo. Embora o conceito de dependência de computador permaneça controverso, usando essa medida, conseguimos identificar um subconjunto de jovens com transtornos psiquiátricos que apresentam características de padrões de uso aditivos.

O resultado mais impressionante é a forte correlação positiva entre a presença de características aditivas e os problemas relatados em todos os domínios da vida da criança. Este resultado é clinicamente e estatisticamente significativo e robusto o suficiente para ser consistente entre os informantes pais e filhos, bem como medidas de psicopatologia e comprometimento funcional.

Embora se possa também supor que o aumento do tempo gasto no computador / estação de jogos também estaria correlacionado com problemas crescentes, esse não é o caso em nossos dados, uma vez que se controla os recursos aditivos. Para as três medidas de resultado, o tempo gasto no computador / estação de jogos geralmente não está correlacionado com problemas (com exceção do comportamento de risco discutido abaixo) e, particularmente para o tempo de jogo, os coeficientes de regressão são próximos de zero (ex. o tempo leva a quase nenhuma mudança nas dificuldades relatadas).

Este resultado implica que existe uma diferença qualitativa entre os jovens que “preenchem” grandes quantidades de tempo livre com o uso de computadores / estações de jogos e jovens cujo uso é mais dirigido e problemático. Este aparente paradoxo é explicado graficamente Figura 1 onde os "preenchedores de tempo" são mostrados pelo grupo de alta / baixa pontuação de dependência. Pode-se supor que o grupo de escore de baixa ou alta dependência pode ser um jovem cujos pais colocaram o controle externo em seu uso, por exemplo, um pai que conhecemos que levou o computador para trabalhar todos os dias para mantê-lo longe de seu filho. Embora a existência de “dependência de computador” permaneça controversa, essa clara diferenciação entre tempo e características aditivas sugere que os padrões de uso aditivos são distintos e qualitativamente diferentes dos padrões não-viciantes.

Embora o tempo gasto no computador / estação de jogos não estivesse geralmente associado a problemas, a exceção foi a associação entre o tempo gasto em atividades recreativas sem jogos e comportamento de risco (no WFIRS) e problemas de conduta (no SDQ). A análise de gênero mostrou que isso é estatisticamente significativo para meninos, mas não para meninas no WFIRS e para o grupo total (meninos e meninas) no SDQ. Tanto a subescala de conduta do SDQ quanto a subescala de comportamento de risco do WFIRS têm problemas semelhantes (por exemplo, mentir, roubar e agredir no SDQ; dificuldades legais, uso de substâncias e comportamento sexual de risco no WFIRS). O uso de computadores recreativos sem jogos engloba uma ampla variedade de atividades, incluindo grupos de redes sociais baseados na web, bem como outras atividades mais arriscadas, como jogos de azar ou pornografia. O aumento do tempo gasto nessas atividades mais arriscadas pode explicar essa associação observada. É importante lembrar que nossos dados são apenas correlacionais e não podem diferenciar entre o uso do computador levando a comportamentos de risco, ou jovens com problemas de conduta sendo atraídos mais para essas atividades de computador.

Este estudo tem várias implicações clínicas. Primeiro, os jovens com distúrbios psiquiátricos passam muitas horas por dia no uso de estações de jogos e computadores, e recomenda-se uma investigação sobre a quantidade e o tipo de uso como parte da avaliação psiquiátrica de rotina. Quando as preocupações sobre o uso excessivo estão presentes, os pais e os médicos precisam diferenciar entre crianças que estão simplesmente preenchendo seu tempo livre com o uso do computador e crianças cujo uso é mais dirigido e problemático. Os sinais de alerta dos pais para características de uso aditivas (descritos acima) foram correlacionados com relatos de características adictivas dos jovens e devem desencadear investigações adicionais. Outra implicação é que os pais precisam monitorar o que seu filho está fazendo no computador, pois certas atividades podem estar associadas a problemas maiores. Isto é particularmente relevante, dada a alta porcentagem de jovens que tinham seus próprios computadores em seus quartos, onde grande parte de seu uso é presumivelmente sem supervisão.

Este estudo tem limitações significativas, mas começa a pilotar uma área que merece consideravelmente mais pesquisas, dado seu impacto em nossa juventude. Estes resultados em crianças com psicopatologia existente não podem ser generalizados para a população em geral. Nenhuma informação diagnóstica estava disponível neste estudo e, portanto, nenhuma associação entre uso de estação de jogos / computador e transtornos psiquiátricos específicos poderia ser feita. Não há dados socioeconômicos disponíveis e, portanto, nenhuma associação demográfica pode ser feita. Este estudo é de natureza transversal e analisa apenas as correlações entre o uso e o funcionamento do computador e, portanto, não pode responder a questões causais.

Embora o conceito sobre se é possível ser “viciado” no computador permaneça controverso, nossas descobertas demonstram um subgrupo significativo de crianças para quem o uso do computador / estação de jogos é mais dirigido e difícil de controlar, o que parece estar associado com aumento da psicopatologia e comprometimento funcional. Mais estudos para desenvolver a metodologia para avaliar o impacto do uso de computadores e estações de jogos em nossos jovens é imperativo.

Agradecimentos / Conflitos de Interesse

Obrigado ao Dr. MD Weiss e ao Dr. EJ Garland pelos comentários úteis. Obrigado a Adrian Lee Chuy pelo apoio à pesquisa. Este estudo foi financiado pelo Fundo de Pesquisa em Psiquiatria da Divisão de Saúde Mental de Crianças e Jovens do British Columbia Children's Hospital, bem como pelo Programa de Pesquisa para Estudantes de Verão da University of British Columbia. Os autores não têm relações financeiras para divulgar.

Referências

  • Ahn DH. Política coreana sobre tratamento e reabilitação para o vício em adolescentes na Internet. Seul, Coréia: Comissão Nacional da Juventude; 2007.
  • Allison SE, von Wahide L, Shockley T, Gabbard GO. O desenvolvimento do self na era da internet e role-playing games de fantasia. Jornal americano da psiquiatria. 2006; 163 (3): 381 – 385. [PubMed]
  • Academia Americana de Pediatria. Academia Americana de Pediatria: Crianças, Adolescentes e Televisão. Pediatria. 2001; 107 (2): 423 – 426. [PubMed]
  • Associação Americana de Psiquiatria. Manual Diagnóstico e Estatístico de Transtornos Mentais. 4th edition, revisado. Washington, DC: Associação Americana de Psiquiatria; 2000.
  • Barba KW. Dependência da Internet: Uma revisão das técnicas atuais de avaliação e possíveis questões de avaliação. Ciberpsicologia e comportamento. 2005; 8 (1): 7 – 14. [PubMed]
  • Beranuy Fargues M, Chamarro Lusar A, Jorder Graner C, Carbonell Sanchez X. [Validação de duas breves escalas para o vício em Internet e uso de problemas de telefonia móvel] Psicothema. 2009; 21 (3): 480 – 485. [PubMed]
  • Bloqueio JJ. Questões para o DSM-V: Internet Addiction. Jornal americano da psiquiatria. 2008; 165: 306 – 307. [PubMed]
  • Byun S, Ruffini C, Mills JE, Douglas AC, M Niang, Stepchenkova S, et al. Dependência da Internet: metassíntese da pesquisa quantitativa 1996 – 2006. Ciberpsicologia e comportamento. 2009; 12 (2): 203 – 207. [PubMed]
  • Campbell AJ, Cumming SR, Hughes I. Uso da Internet pelos socialmente medrosos: Dependência ou terapia? Ciberpsicologia e comportamento. 2006; 9 (1): 69 – 81. [PubMed]
  • Cao F, Su L. vício em Internet entre adolescentes chineses: prevalência e características psicológicas. Criança: Cuidado, Saúde e Desenvolvimento. 2006; 33 (3): 275 – 278. [PubMed]
  • Cao F, L Su Su, Liu T, Gao X. A relação entre impulsividade e dependência da Internet em uma amostra de adolescentes chineses. Psiquiatria Europeia. 2007; 22: 466 – 471. [PubMed]
  • Cattell RB. O uso científico da análise fatorial em ciências comportamentais e da vida. Nova Iorque: Plenum; 1978.
  • Ceyhan AA. Preditores do uso problemático da Internet em estudantes universitários turcos. Ciberpsicologia e comportamento. 2008; 11 (3): 363 – 366. [PubMed]
  • Chak K, Leung L. Timidez e locus de controle como preditores do vício em internet e uso da internet. Ciberpsicologia e comportamento. 2004; 7 (5): 559 – 570. [PubMed]
  • Chan PA, Rabinowitz T. Uma análise transversal de jogos de vídeo e sintomas de transtorno de déficit de atenção e hiperatividade em adolescentes. Anais da psiquiatria geral. 2006; 5 (16) [Artigo gratuito do PMC] [PubMed]
  • Chang MK, Law SPM. Estrutura Fatorial para o Teste de Vício em Internet de Young: Um estudo confimatório. Computadores em Comportamento Humano. 2008; 24 (6): 2597 – 2619.
  • Gentile D. Uso patológico de videogame entre jovens da faixa etária 8 a 18. Ciência psicológica. 2009; 20 (5): 594 – 602. [PubMed]
  • Goodman R. O Questionário de Pontos Fortes e Dificuldades: Uma Nota de Pesquisa. Jornal de Psicologia Infantil e Psiquiatria. 1997; 38: 581 – 586. [PubMed]
  • Goodman R. Propriedades psicométricas do Questionário de Pontos Fortes e Dificuldades (SDQ) da Academia Americana de Psiquiatria Infantil e Adolescente. 2001; 40: 1337 – 1345. [PubMed]
  • Goodman R, T Ford, Simmons H, Gatward R, Meltzer H. Usando o Questionário de Pontos Fortes e Dificuldades para rastrear transtornos psiquiátricos na infância em uma amostra da comunidade. British Journal of Psychiatry. 2000; 177: 534 – 539. [PubMed]
  • Green CS, Bavelier D. O videogame de ação modifica a atenção seletiva visual. Natureza. 2003; 423: 534 – 537. [PubMed]
  • Grusser SM, Thalemann R, Albrecht U, Thalemann CN. Uso excessivo de computadores em adolescentes - resultados de uma avaliação psicométrica. Wiener Klinische Wochenschrift. 2005; 117: 188 – 195. [PubMed]
  • Ha JH, Yoo HJ, Cho IH, Chin B, Shin D, Kim JH. Comorbidade psiquiátrica avaliada em crianças e adolescentes coreanos que triagem positiva para dependência de internet. Jornal de psiquiatria clínica. 2006; 67 (5): 821 – 826. [PubMed]
  • Jang KS, Hwang SY, Choi JY. Vício em Internet e Sintomas Psiquiátricos entre Adolescentes Coreanos. Revista de Saúde Escolar. 2008; 78 (3): 165 – 171. [PubMed]
  • Jordan AB. Explorando o impacto da mídia nas crianças. Arquivos de pediatria e medicina do adolescente. 2006; 160 (4): 446 – 448. [PubMed]
  • Khaleej Times Online. 2009 Centro de Dependência de Internet abre nos EUA http://www.khaleejtimescom/Displayarticle08asp?section=technology&xfile=data/technology/2009/September/technology_September21.xml Recuperado em abril 16, 2010.
  • Kim K, Ryu E, Chon, Yeun EJ, Choi SY, JS Seo, et al. Dependência da internet em adolescentes coreanos e sua relação com a depressão e a ideação suicida: um questionário. Revista Internacional de Estudos em Enfermagem. 2006; 43: 185 – 192. [PubMed]
  • Ko CH, Yen JY, Yen CF, Chen CC, Yen CN, Chen SH. Triagem para dependência de internet: Um estudo empírico sobre pontos de corte para a Escala Chen de Dependência de Internet. Kaohsiung Journal of Medical Sciences. 2005a; 21 (12): 545 – 551. [PubMed]
  • Ko CH, Yen JY, CC Chen, Chen SH, Yen CF. Critérios diagnósticos propostos do vício em Internet para adolescentes. Jornal de Doenças Nervosas e Mentais. 2005b; 193 (11): 728 – 733. [PubMed]
  • Ko CH, Yen JY, Chen CS, CC Chen, Yen CF. Comorbidade psiquiátrica do vício em internet em estudantes universitários: um estudo de entrevista. Espectros do CNS. 2008; 13 (2): 147 – 153. [PubMed]
  • Lo SK, Wang CC, Fang W. Relações interpessoais físicas e ansiedade social entre os jogadores de jogos online. Ciberpsicologia e comportamento. 2005; 8 (1): 15 – 20. [PubMed]
  • Mark AE, Janssen I. Relação entre tempo de tela e síndrome metabólica em adolescentes. Revista de Saúde Pública. 2008; 30 (2): 153 – 160. [PubMed]
  • Rede de Conscientização da Mídia. Rede de Conscientização da Mídia de 2005: Jovens Canadenses em um Mundo Wired - Fase II http://www.media-awarenessca/english/research/YCWW/phaseII/upload/YCWWII_trends_recomm.pdf> Obtido em 9 de abril de 2010.
  • Meltzer H, Gatward R, Goodman R, Ford F. Saúde mental de crianças e adolescentes na Grã-Bretanha. Londres: o escritório estacionário; 2000.
  • Mythily S, Qiu S, Winslow M. Prevalência e correlatos do uso excessivo da Internet entre os jovens em Cingapura. Anais, Academia de Medicina, Cingapura. 2008; 37: 9 – 14. [PubMed]
  • Nichols LA, Nicki R. Desenvolvimento de uma escala de dependência de internet psicometricamente som: um passo preliminar. Psicologia dos comportamentos aditivos. 2004; 18 (4): 381 – 384. [PubMed]
  • Niemz K, Griffiths M, Banyard P. Prevalência do uso patológico da internet entre universitários e correlações com a autoestima, o General Health Questionnaire (GHQ) e a desinibição. Ciberpsicologia e comportamento. 2005; 8 (6): 562 – 570. [PubMed]
  • Olson CK, Kutner LA, Warner DE, JB Almerigi, Baer L, Nicholi AM. Fatores correlacionados com o uso violento de videogames por meninos e meninas adolescentes. Revista de Saúde do Adolescente. 2007; 41 (1): 77 – 83. [PubMed]
  • Park JS. [Desenvolvimento de escalas de medição de dependência de internet e índice de vício em internet coreano] Jornal de Medicina Preventiva e Saúde Pública. 2005; 38 (3): 298 – 306. [PubMed]
  • Rehbein F, Kleimann M, Mossel T. Prevalência e fatores de risco da dependência de videogame na adolescência: Resultados de uma pesquisa nacional na Alemanha. Ciberpsicologia e comportamento. 2010; 13 (3): 269 – 277. [PubMed]
  • Shaffer HJ, Hall MN, Vander Bilt J. “Computer Addiction”: uma consideração crítica. Revista Americana de Orthopsychiatry. 2000; 70 (2): 162 – 168. [PubMed]
  • Shapira NA, Goldsmith TD, PE Keck, Kholsa UM, McElroy SL. Características psiquiátricas de indivíduos com uso problemático da internet. Journal of Affective Disorders. 2000; 57: 267 – 272. [PubMed]
  • Shapira NA, Lessig MC, Goldsmith TD, Szabo ST, Martin L., Gold MS, et al. Uso problemático da internet: Proposta de classificação e critérios diagnósticos. Depressão e ansiedade. 2003; 17 (4): 207 – 216. [PubMed]
  • Smith A, Stewart D, Peled M., Poon C, Saewyc E. Um retrato da saúde: os destaques da 2008 BC Adolescent Health Survey. Vancouver, BC: McCreary Center Society; 2009.
  • Sun DL, ZJ Chen, Ma N, XC Zhang, Fu XM, Zhang DR. Tomada de decisão e funções de inibição de respostas prepotentes em usuários excessivos da Internet. Espectros do CNS. 2009; 14 (2): 75 – 81. [PubMed]
  • Dom DL, Ma N, Bao M, Chen XC, Zhang DR. Jogos de computador: uma faca de dois gumes? Ciberpsicologia e comportamento. 2008; 11 (5): 545 – 548. [PubMed]
  • Tejeiro Salguero RA, Bersabe Moran RM. Medindo o jogo video do problema que joga em adolescents. Vício. 2002; 97: 1601 – 1606. [PubMed]
  • van Rooij AJ, Schoenmakers TM, van de Eijden RJ, van de Mheen D. Uso compulsivo da Internet: o papel dos jogos online e de outras aplicações da Internet. Revista de Saúde do Adolescente. 2010; 47 (1): 51 – 57. [PubMed]
  • Vaugeois P. Cyber ​​Addiction: Fundamentos e Perspectivas. 2006. Em Montreal: Centre quebeque de lutte aux dependances (Ed.). Montreal, Quebec.
  • Weinstein A, Lejoyeux M. Dependência da Internet ou uso excessivo da Internet. Jornal americano de drogas e abuso de álcool. 2010; 36 (5): 248 – 253. [PubMed]
  • Weinstein AM. Vício em computadores e videogames - uma comparação entre usuários de jogos e usuários não relacionados a jogos. Jornal americano de drogas e abuso de álcool. 2010; 36 (5): 268 – 276. [PubMed]
  • Weiss M. Além dos Sintomas Fundamentais: Implicações da Eficácia da Pesquisa para a Prática Clínica; Trabalho apresentado na Reunião Anual da Academia Americana de Psiquiatria da Criança e do Adolescente.2008.
  • Widyanto L, McMurran M. As Propriedades Psicométricas do Teste de Vício em Internet. Ciberpsicologia e comportamento. 2004; 7 (4): 443 – 450. [PubMed]
  • Yang CK, Choe BM, Baity M, Lee JH, Cho JS. Perfis SCL-90-R e 16PF de estudantes do ensino médio com uso excessivo da internet. Revista canadense de psiquiatria. 2005; 50 (7): 407 – 414. [PubMed]
  • Yen JY, Ko CH, Yen CF, Chen SH, Chung WL, Chen CC. Sintomas psiquiátricos em adolescentes com dependência de internet: comparação com o uso de substâncias. Psiquiatria e Neurociências Clínicas. 2008; 62: 9 – 16. [PubMed]
  • Yoo HJ, Cho SC, Ha J, Yune SK, Kim SJ, Hwang J, et al. Sintomas de hiperatividade de déficit de atenção e vício em internet. Psiquiatria e Neurociências Clínicas. 2004; 58 (5): 487 – 494. [PubMed]
  • Young KS. Pego na rede: como reconhecer sinais de dependência da Internet - e uma estratégia vencedora para a recuperação. Nova York: John Wiley & Sons; 1998a.
  • KS jovem. Vício em Internet: O surgimento de um novo distúrbio clínico. Ciberpsicologia e comportamento. 1998b; 1 (3): 237 – 244.