- Biomed Res Int. 2014; 2014: 315062.
- Publicado online 2014 Jul 14. doi: 10.1155/2014/315062
PMCID: PMC4122146
Susana Jiménez-Murcia, 1, 2, 3,* Fernando Fernández-Aranda, 1, 2, 3 Roser Granero, 2, 4 Mariano Chóliz, 5 Melania La Verde, 6 Eugenio Aguglia, 6 Maria S. Signorelli, 6 Gustavo M. Sá, 7 Neus Aymamí, 1 Mónica Gómez-Peña, 1 Amparo del Pino-Gutiérrez, 1, 8 Laura Moragas, 1 Ana B. Fagundo, 1, 2 Sarah Sauchelli, 1 José A. Fernández-Formoso, 9 e José M. Menchón 1, 3, 10
Sumário
Objetivo. Estudamos as prevalências de uso de videogames (VGU) e dependência (VGA) em pacientes com transtorno de jogo (GD) e os comparamos com indivíduos com uso não videogame (não-VGU) em relação ao comportamento de jogo, psicopatologia e personalidade. características. Forma. Uma amostra de pacientes com 193 GD (121 não-VGU, 43 VGU e 29 VGA) consecutivamente admitidos em nossa unidade de jogo patológico participou do estudo. Avaliação. As medidas incluíram o teste de dependência de videogame (VDT), a lista de verificação de sintomas - 90 - revisada, e o inventário de temperamento e caracteres - revisado, bem como vários outros índices de GD. Resultados . No GD, a prevalência observada de VG (uso ou adição) foi de 37.3% (IC 95%: 30.7% ÷ 44.3), VGU 22.3% (IC 95%: 17.0% ÷ 28.7) e VGA 15% (IC 95%: 10.7% ÷ 20.7). O contraste polinomial ortogonal na regressão logística mostrou tendências lineares positivas para o nível VG e gravidade GD e outras medidas de psicopatologia geral. Após a modelagem de equação estrutural, pontuações totais de VG mais altas foram associadas com idade mais jovem, psicopatologia geral e traços de personalidade específicos, mas não com gravidade de DG. O sexo e a idade dos pacientes estavam envolvidos nas vias de mediação entre traços de personalidade e comprometimento VG. Conclusões. Pacientes com DG com GV são mais jovens e apresentam mais traços de personalidade disfuncional e psicopatologia mais geral. A presença de GV não afetou a gravidade do GD.
1. Introdução
A pesquisa sobre o distúrbio do jogo (GD) é relativamente nova. Na verdade, não foi até o 1980 que o manual diagnóstico e estatístico dos transtornos mentais, em sua terceira edição (DSM-III), reconheceu formalmente esse transtorno (então chamado de jogo patológico) e o incluiu em transtornos de controle dos impulsos não classificados em outra parte. Recentemente, no DSM-5 [1], a natureza nosológica do transtorno foi alterada após a revisão da literatura existente e evidências [2]; foi renomeado como transtorno do jogo (GD) e classificado em uma nova seção chamada Transtornos Relacionados a Substâncias e Vícios. Além disso, o critério de atos ilegais foi removido, o ponto de corte para o diagnóstico de DG foi modificado de cinco para quatro critérios, e foi especificado que os sintomas deviam estar presentes por um período de 12 meses [3].
Durante a revisão do manual, foram analisadas todas as possíveis dependências não tributárias, isto é, jogo patológico, jogos pela internet, uso mais geral da Internet, compras, exercícios e trabalho. Finalmente, apenas o GD foi classificado como dependência não-substancial, devido às suas similaridades clínicas, fenomenologia, comorbidade e resposta ao tratamento com transtornos por uso de substâncias (SUDs) e também devido a seus fatores neurobiológicos comuns [4, 5].
No entanto, o comitê de trabalho do DSM-5 decidiu colocar o distúrbio de jogos na Internet (IGD) em Seção 3, que inclui problemas potenciais que requerem investigação adicional. Essa decisão foi baseada no crescente número de estudos clínicos e populacionais do transtorno e suas graves consequências individuais e interpessoais [6]. Além disso, certas semelhanças em características neurobiológicas [7, 8], comorbidade psiquiátrica e traços de personalidade (busca de sensações, impulsividade e baixa autoestima) foram recentemente encontrados entre IGD com SUDs e GD [9]. Dado que uma vasta gama de ferramentas e critérios foram utilizados na literatura científica IGD, foi decidido estabelecer um conjunto de nove critérios diagnósticos, dos quais cinco ou mais devem estar presentes por um período de 12 meses, a fim de padronizar a definição. e diagnóstico de IGD [2, 6]. A inclusão desta condição no DSM-5 terá, sem dúvida, um impacto significativo não apenas em pesquisas futuras [10mas também nos aspectos mais clínicos, como a desestigmatização e melhorias no diagnóstico e tratamento [11].
Embora usuários de jogos em países industrializados tendam a estar acima de 18 [12], poucos estudos exploraram IGD em populações adultas. A maioria dos realizados até hoje foi realizada na Europa [13-16]. Todos coincidem em indicar a associação entre o uso massivo de RPGs online (MMORPGs) e o comportamento problemático ou viciante. As taxas de prevalência variam entre 0.2% e 1.3% para uso aditivo e 3.3% e 4.1% para comportamento problemático [14-16]. No entanto, o estudo de Achab et al. [13] em uma população adulta, que adaptou os critérios diagnósticos do DSM-IV-TR17] para transtorno de dependência de substância para MMORPGs, relatou uma taxa de dependência tão alta quanto 27.5%. A disparidade dos resultados pode ser devido às diferenças nas ferramentas de avaliação usadas pelos estudos ou na população alvo investigada (como sugerido por King et al. [18]); enquanto alguns estudos concentraram-se em usuários adultos específicos mais propensos a desenvolver comportamentos aditivos [13], outros se concentraram em populações jovens [19, 20]. No entanto, vários autores observaram fatores específicos comuns a todos os participantes (por exemplo, abstinência, perda de controle, altas taxas de tolerância, problemas sociais e financeiros, problemas com parentes, bem como humor, ansiedade, irritabilidade, sedentarismo, diminuição do sono, e abandono de obrigações, responsabilidades e atividades de lazer) [6, 11, 16, 18].
Outras variáveis sociodemográficas e clínicas associadas à IGD em adultos foram idade (a condição é mais comum em adultos jovens), educação superior, residência em áreas urbanas e início da idade [13]. As mesmas características foram descritas em GD [21, 22]. Além disso, ambos os transtornos têm sido associados a psicopatologia, como depressão, ansiedade e transtornos do controle dos impulsos.6, 11, 23] e com traços de personalidade disfuncionais como alta impulsividade e busca de sensações, neuroticismo, introversão e hostilidade [11, 24, 25].
Os poucos estudos que compararam o GD com o vício em novas tecnologias em geral [26-29] coincidem em relatar altos níveis de psicopatologia e traços de personalidade mal-adaptativos em ambos os transtornos. No entanto, a maioria deles não diferencia entre IGD e o problema de uso mais geral da rede ou vício em Internet (IA). Tonioni et al. [28relataram não apenas semelhanças em relação à associação de depressão, ansiedade e funcionamento geral, mas também diferenças nos padrões sociais. As habilidades sociais foram menores no grupo IA, que apresentou menor aceitação social, cooperação e apoio social em geral. Quanto aos traços de personalidade, ambos os grupos apresentaram escores baixos na dependência de recompensa e autodirecionamento e altos escores na autotranscendência. No entanto, Muller et al. [29identificaram maior neuroticismo, menor conscienciosidade e extroversão em pacientes com IGD, sendo os dois últimos preditores estatísticos da condição. Para Kuss [11], apesar da existência de fatores de vulnerabilidade comuns aos dois distúrbios, como envolvimento de circuitos de recompensa do cérebro, impulsividade, déficits nas funções executivas e atenção, também houve diferenças clínicas marcantes, além da preocupação e do uso obsessivo observados em ambos.
Embora alguns estudos tenham explorado diferenças e semelhanças entre GD e IGD / VG, poucos analisaram o uso e abuso de GV em GD. Com base nos resultados de estudos anteriores [28], hipotetizamos que haveria mais semelhanças do que diferenças entre três grupos de pacientes com DG divididos de acordo com o nível de uso de videogame: usuários não relacionados a videogame (não-VGU), usuários de videogame (VGU) e viciados em videogames ( VGA). No entanto, esperávamos que o grupo com GD mais VGA exibisse traços psicopatológicos e de personalidade disfuncionais mais graves (ou seja, níveis mais altos de persistência, definidos como perseverança no comportamento apesar da frustração ou fadiga).
Dada a atual escassez de estudos em amostras clínicas, especialmente em populações adultas, o presente estudo teve três objetivos principais: (1) avaliar a presença atual de sintomas de dependência de videogame (VGA) em GD, (2) para determinar se a presença Os sintomas de VGA estão associados a maior gravidade da sintomatologia do GD e psicopatologia geral, e (3) para avaliar se a presença de mais sintomas de VGA está associada a traços de personalidade de temperamento e caráter específicos em pacientes com DG.
2. Método
2.1. Participantes
Um total de 193 pacientes com DG em busca de tratamento participaram do estudo atual (167 homens e 26 mulheres), encaminhamentos consecutivos para avaliação e tratamento ambulatorial na Unidade de Jogo Patológico do Departamento de Psiquiatria do Hospital Universitário de Bellvitge, Barcelona, Espanha, 2013. Todos os pacientes foram diagnosticados de acordo com os critérios do DSM-IV usando o questionário de diagnóstico de Stinchfield para jogo patológico [30, 31], conduzida por psicólogos e psiquiatras experientes. A maioria dos pacientes com DG eram jogadores de máquinas caça-níqueis (63.7%; N = 123). De acordo com o teste de dependência de videogame (VDT), os pacientes com GD foram designados para três grupos: 121 (62.7%) com pontuação total de 0 para o grupo de usuários que não são videogames (não-VGU), 43 (22.3% ) com pontuações totais de VDT entre 1 e 19 para o grupo de usuários de videogame (VGU) e 29 (15%) com um total de 20 ou mais para o grupo viciado em videogame (VGA). Todos eram jogadores de jogos na Internet.
Como mostrado em tabela 1, a idade média da amostra foi de 42.4 anos (SD = 13.4). A maioria dos sujeitos era empregado (51.3%) e 33.2% eram solteiros ou sem companheiro. O problema do uso de álcool foi registrado em 18.1% e abuso de substância em 7.3%.
2.2. Instrumentos
Uma bateria de avaliação abrangente foi administrada, que mediu os sintomas GD e VGA, características sociodemográficas, psicopatologia geral e traços de personalidade. A bateria incluía instrumentos aplicados internacionalmente no campo GD, como o South Oaks Gambling Screen (SOGS) [32, 33] e o questionário de diagnóstico de Stinchfield para jogo patológico de acordo com os critérios do DSM-IV [30, 31]. Uma escala validada de língua espanhola intitulada teste de dependência de videogame (Teste de Dependencia de Videojuegos—VDT) [34], a lista de verificação de sintomas revisada (SCL-90-R) [35], e o inventário de temperamento e caráter - revisado [36] também foram utilizados.
2.2.1. Tela de jogos do South Oaks (SOGS) [33]
O SOGS inclui itens 20 que produzem uma pontuação total variando de 0 a 20, com valores mais altos indicando psicopatologia mais grave e uma pontuação de cinco ou mais indicando provável jogo patológico (PG - agora renomeado como “transtorno de jogo” no DSM-5 [3, 37]). As propriedades psicométricas da versão em espanhol do questionário mostraram-se satisfatórias. A confiabilidade teste-reteste foi r = 0.98 e consistência interna de 0.94 (Cronbach's α). Validade convergente com relação aos critérios do DSM-III-R para jogo patológico [38] foi estimado em r = 0.92 [39]. Além disso, vários estudos em amostras clínicas e populacionais gerais relataram que o SOGS apresenta propriedades psicométricas satisfatórias como um índice de gravidade do problema de jogo [40-42].
2.2.2. Questionário de diagnóstico de Stinchfield para jogo patológico de acordo com os critérios do DSM-IV [30, 31]
Este questionário mede os dez critérios diagnósticos do DSM-IV para PG com itens 19 [43] Esta escala demonstrou propriedades psicométricas satisfatórias. A consistência interna, medida com o alfa de Cronbach, rendeu valores de α = 0.81 para a população geral e α = 0.77 para um grupo de tratamento de jogos de azar. A validade convergente foi estimada com uma correlação com o SOGS como r = 0.77 para uma amostra da população geral e r = 0.75 para uma amostra de tratamento de jogo. Esta escala foi adaptada para a população espanhola por Jimenez-Murcia, Stinchfield e seus colegas [31] e demonstrou propriedades psicométricas adequadas. O alfa de Cronbach na presente amostra foi muito bom (α = 0.90).
Teste de dependência de videogame (Teste de Dependência de Videojuegos - VDT) [34] é uma escala de autorrelato de itens 25 confiável e válida que avalia a dependência de videogames e o vício em videogames. O teste incorpora quatro fatores que compõem as principais características da dependência: abstinência, tolerância, problemas causados pelo uso excessivo e falta de controle. Destes fatores, como esperado, a retirada (definida como a angústia decorrente de não poder jogar videogames e usar jogos como meio de lidar com estados emocionais adversos) responde pela maior parte da variância. A pontuação total do VDT é um indicador do vício em videogames, com uma pontuação de corte de 20. A consistência interna para o escore total do VG na amostra foi excelente (alfa = 0.97). Os procedimentos ROC selecionaram 20 como o melhor ponto de corte para o escore bruto, com uma sensibilidade de 80.0% e uma especificidade de 86.7% (área sob a curva ROC = 0.80, P = 0.024).
2.2.3. Temperamento e Inventário de Caracteres Revisado (TCI-R) [36]
Este é um questionário de itens 240 com opções de resposta Likert de ponto 5 [44]. Mede sete dimensões da personalidade: quatro temperamentos (prevenção de danos, busca de novidades, dependência de recompensa e persistência) e três caracteres (autodirecionamento, cooperação e autotranscendência). A versão em espanhol do inventário demonstrou propriedades psicométricas satisfatórias, variando entre 0.77 e 0.84 [45, 46].
2.2.4. Lista de Verificação de Sintomas 90-Item-Revised (SCL-90-R) [35]
O SCL-90-R mede uma ampla gama de problemas psicológicos e sintomas psicopatológicos. O questionário contém itens 90 e mede nove dimensões primárias dos sintomas: somatização, obsessivo / compulsivo, sensibilidade interpessoal, depressão, ansiedade, hostilidade, ansiedade fóbica, ideação paranoide e psicoticismo. Também inclui três índices globais: um índice de gravidade global (GSI), projetado para medir o sofrimento psicológico geral; um índice de sofrimento sintoma positivo (PSDI), projetado para avaliar a intensidade dos sintomas; e um total de sintomas positivos (PST), que reflete sintomas auto-relatados. O GSI pode ser usado como um resumo das subescalas. A avaliação da versão revisada em espanhol gerou uma consistência interna (coeficiente alfa) de 0.75 [35, 47].
As variáveis demográficas, clínicas e sociais / familiares adicionais relacionadas ao jogo foram avaliadas usando uma entrevista clínica semi-estruturada presencial descrita em outro local [48].
2.3. Procedimento
De acordo com o protocolo de avaliação da nossa unidade e modelo de tratamento publicado em outro lugar [48], realizamos uma entrevista semi-estruturada específica e análise funcional do GD. Todas as informações foram coletadas durante a primeira entrevista. As avaliações psicométricas restantes mencionadas acima foram administradas a todos os sujeitos em uma segunda sessão. Ambas as entrevistas foram realizadas em um período de uma semana por um psicólogo e um psiquiatra (cada um com mais de 15 anos de experiência de trabalho neste campo). Os pacientes com DG foram designados para os três grupos VG (não-VGU, VGU e VGA) como descrito Seção 2.1 acima. O Comitê de Ética do Hospital Universitário de Bellvitge (Barcelona, Espanha) aprovou o estudo e o consentimento informado foi obtido de todos os participantes.
2.4. Análise Estatística
As análises foram realizadas com o SPSS20 for Windows. Os três grupos de VG foram comparados através de regressão logística para desfechos dicotômicos e com procedimentos ANOVA para dados quantitativos. Para ambos os modelos (regressão logística e ANOVA), os grupos GV foram inseridos como variáveis independentes e as variáveis que mediram as medidas relacionadas ao GD foram consideradas os critérios. Controles polinomiais ortogonais (usados para fatores independentes ordenados por agrupamento) realizaram uma análise de tendência para testar padrões em dados, a presença de tendências lineares e / ou quadráticas (k - 1 = 2 foram comparadas com pedidos, tendências lineares e quadráticas, devido à k = 3 níveis da variável de agrupamento). Cohen's d foi usado para medir o tamanho do efeito para comparação entre pares entre grupos (tamanho do efeito foi considerado baixo com |d| <0.50, moderado com |d| > 0.50 e alto com |d| > 0.80).
Correlações parciais, ajustadas para sexo e idade dos participantes, avaliaram a associação entre o escore total do VG (considerado uma variável dimensional-métrica) e medidas clínicas.
A regressão múltipla stepwise e a regressão logística binária selecionaram os melhores preditores dos escores VG (para cada escala e para a classificação binária com base no ponto de corte = 20), considerando como variáveis de entrada o sexo dos participantes, idade, situação profissional, estado civil e perfil de personalidade (pontuações TCI-R).
As hipóteses mediacionais foram testadas através de modelos de equações estruturais (SEM) com STATA13 for Windows. As estatísticas gerais de bondade de ajuste foram avaliadas χ2 teste, o erro de aproximação quadrático médio da raiz (RMSEA), o índice de comparação da linha de base (índice de ajuste comparativo CFI) e o tamanho residual (SMSR quadrivalente médio padronizado residual). Um ataque foi considerado bom se [49] um resultado não significativo (P > 0.05) foi alcançado no χ2 ensaio, se o RMSEA for inferior a .08, se os coeficientes CFI forem superiores a 0.90 e se a SRMR se tiver limitado a 0.08. A adequação do nível de equação de ajuste e os tamanhos de efeito também foram estimados R2 coeficientes para cada equação e para o modelo global (estes coeficientes avaliaram a fração de variância explicada pelo indicador / indicadores), correlação múltipla (mc) e correlação múltipla de Bentler-Raykov (mc)2) [50] Estes dois últimos coeficientes refletem a relação de cada variável dependente com a predição linear do modelo (em modelos não recursivos, mc2 é calculado para evitar o problema de obter correlações múltiplas negativas inconsistentes).
3. Resultados
3.1. Variáveis Sociodemográficas e Clínicas e Prevalência de GV
Havia 121 participantes não-VGU (62.7%, 95% CI: 55.7% –69.2%), 43 usuários de videogame (VGU) (22.3%, 95% CI: 17.0% –28.7%) e 29 viciados em videogames ( VGA) (15.0%, 95% CI: 10.7% –20.7%). tabela 1 inclui os dados descritivos da amostra total e os grupos separados com base nas pontuações brutas totais do questionário do videogame. Surgiram diferenças estatísticas para a idade dos pacientes (com pacientes não-VGU sendo mais velhos) e a idade de início do problema de DG (com pacientes não-VGU também apresentando idades de início mais velhas).
Não havia evidências suficientes para concluir que os escores médios totais do VDT diferiam de acordo com o sexo dos participantes, situação profissional, estado civil, uso de tabaco e uso de substâncias.
3.2. Comparação entre grupos de GV para as medidas GD: Questionários SOGS e DSM-IV
A parte superior do tabela 2 mostra a comparação dos escores do SOGS (para cada item e para a pontuação total) entre os grupos VG. A prevalência de pacientes que relataram jogar caça-níqueis e outros jogos de apostas foi maior no grupo VGA (P = 0.045 e P = 0.022). Uma tendência linear positiva foi encontrada para “cartas de jogar” (quanto maior o nível de VG, maior a prevalência de pacientes que relatam essa forma de jogo) e uma tendência quadrática para a prevalência de outras formas de apostas (prevalências foram 15.4, 5.3 e 31.8 para não-VGU, VGU e VGA, respectivamente.). A pontuação média do SOGS-total apresentou uma tendência linear positiva com o nível de VG (isto significa que aumentou de 9.7 para não-VGU para 10.1 para VGU e 11.2 para VGA, P = 0.043).
De acordo com os resultados do questionário do DSM-IV (parte inferior do tabela 2), o VGA teve uma prevalência estatisticamente maior de pacientes relatando a presença do critério A2 (“precisa apostar mais dinheiro”, P = 0.002), e tendências lineares e quadráticas foram encontradas para este sintoma. Uma tendência linear positiva foi encontrada para o critério A6 (“joga novamente depois de perder”, P = 0.050) e para as médias dos critérios do DSM-total (P = 0.038).
Tamanho do efeito medido por meio de Cohen d mostraram que para os itens SOGS dicotômicos e critérios do DSM as maiores diferenças foram entre pacientes não-VGU e VGA (dentro do intervalo moderado para comparações de grupo significativas, exceto pelo item “outras formas de jogo” e o critério “precisa apostar mais dinheiro ”) e o menor entre os pacientes com VGU e VGA. Diferenças entre VGA e VGA não alcançaram tamanhos de efeito moderados para o escore total do SOGS e o critério do DSM-total, e a outra comparação em pares alcançou um tamanho de efeito baixo.
3.3. Comparação entre grupos de GV para Psicopatologia Geral e Personalidade
tabela 3 mostra os resultados dos procedimentos de ANOVA comparando os escores médios do SCL-90-R e do TCI-R entre os três grupos VG. Todas as escalas SCL-90-R alcançaram médias significativamente diferentes entre os três grupos. As tendências lineares significativas obtidas nos contrastes polinomiais indicaram que quanto mais altos os escores VG, maior o escore médio do SCL-90-R (VGA> VGU> não-VGU). A tendência quadrática adicional significativa indicou que, embora as diferenças médias entre não-VGU e VGU fossem baixas, as diferenças entre VGU e VGA eram altas. Cohen's d Medir o tamanho do efeito para as comparações pareadas SCL-90-R e TCI-R mostrou que as diferenças entre não-VGU e VGU eram baixas (exceto para o escore de persistência de TCI-R). As diferenças de pares para o resto das escalas SCL-90-R obtiveram tamanhos de efeito moderado a alto. Para os escores TCI-R, diferenças moderadas foram obtidas para o escore de auto-direcionamento para a comparação pareada entre pacientes com VGA e os outros dois níveis de VG.
Uma tendência linear positiva também foi obtida para a relação entre os grupos VG e a média TCI-R para persistência e uma tendência linear negativa entre os grupos VG e os escores médios TCI-R para auto-direcionamento. Uma tendência quadrática adicional para o auto-direcionamento de TCI-R novamente mostrou baixas diferenças médias entre não-VGU e VGU e maiores diferenças médias entre VGU e VGA.
3.4. Associação entre as pontuações do VG e os resultados clínicos
Correlações parciais ajustadas para as covariáveis sexo e idade dos pacientes mostraram que os escores VG totais se correlacionaram positivamente com todos os escores SCL-90-R e negativamente com o escore de autodirecionamento do TCI-R (tabela 4). Os tamanhos de efeito das correlações estavam no intervalo moderado.
3.5. Capacidade Preditiva dos Traços Sociodemográficos e de Personalidade entre os Grupos VG
A primeira regressão linear stepwise incluída tabela 5 contém o melhor modelo preditivo selecionado para o escore total do VG, considerando as variáveis sociodemográficas e o perfil de personalidade medido pelo questionário TCI-R como variáveis independentes. O único preditor significativo foi o escore de auto-direcionamento do TCI-R: quanto menor o escore de auto-direcionamento do TCI-R, maior o escore total do VG.
O segundo modelo em tabela 5 corresponde à regressão logística binária stepwise avaliando os melhores preditores (inserindo no modelo o mesmo conjunto de variáveis independentes que na regressão múltipla anterior) de uma pontuação maior que 0 na escala total de VG (a variável dependente foi codificada 0 para não Pacientes com VGU e 1 para pacientes com VGU e VGA). Os resultados mostraram que uma maior probabilidade de um VG acima de 0 (VGU e VGA) foi associada com a idade mais jovem e altos escores de persistência de TCI-R.
O terceiro modelo em tabela 5 contém o melhor modelo para discriminar uma pontuação total de VG acima de 20 (a variável dependente foi codificada como 0 para pacientes não-VGU e VGU e 1 para pacientes com VGA). Os resultados mostraram que baixos escores de auto-direcionamento de TCI-R aumentaram o risco de VGA.
3.6. Caminhos do Nível VG e Comportamento GD
Figura 1 mostra o diagrama para o SEM que avalia as vias para os desfechos VG comportamento gravidade (medido através da pontuação total VG) e gravidade do GD (SOGS pontuação total). tabela 6 inclui as estatísticas para os coeficientes padronizados deste modelo. As variáveis incluídas no SEM foram selecionadas a partir dos resultados obtidos nos modelos de regressão stepwise anteriores, que identificaram a idade dos pacientes e os escores de persistência e autodirecionamento do TCI-R como os preditores mais relevantes para VG (o sexo também foi incluído como uma variável independente devido à sua forte associação com GD). As linhas tracejadas indicam links não significativos. As variáveis selecionadas para ajustar a via foram as que apresentaram as maiores associações nas análises anteriores. Os índices que medem o nível de ajuste do modelo foram adequados: χ2 = 0.29 (P = 0.589), RMSEA = 0.01, CFI = 1 e SRMR = 0.008. O global R2 para o caminho era 0.16.
O nível de VG (medido pelo escore total de VG) foi alto para pacientes com baixo índice de auto-direcionamento de TCI-R e alto índice de persistência de TCI-R. Além disso, a persistência do TCI-R mediou a relação entre idade e escore total de VG: os mais jovens apresentaram maiores escores de persistência do TCI-R e uma associação positiva foi encontrada entre esse traço de personalidade e o escore de VG. O auto-direcionamento do TCI-R também mediou a relação entre o sexo e o escore total do VG. Os homens obtiveram escores mais altos nesse traço de personalidade, o que foi negativamente associado ao nível de GV.
A gravidade da DG (medida pelo escore total do SOGS) não foi associada ao escore total da VG, mas foi associada à idade mais jovem, escores de autocondicionância baixos do TCI-R e altos escores de persistência do TCI-R. Novamente, como no caso do VG, a autodirecionamento do TCI-R mediou o caminho entre o sexo e o nível de GD, e a persistência do TCI-R mediou a via entre a idade e o nível de GD.
4. Discussão
O presente estudo avaliou a prevalência de sintomas de GV em uma amostra clínica de pacientes com DG e explorou as diferenças entre os grupos GV (VGU versus VGA). Além disso, avaliamos as associações entre a gravidade dos sintomas de GV e sintomatologia GD, psicopatologia geral e traços de personalidade, e variáveis clínicas e, em seguida, compará-los com pacientes sem uso de GV (não-VGU).
O principal achado do estudo foi que a prevalência de VGA em uma amostra clínica consecutiva de indivíduos com DG em busca de tratamento foi de 15%. Isto está de acordo com a literatura, que descreve uma associação entre a presença de problemas de jogo e um uso e envolvimento mais freqüente em videogames [51]. Além disso, nossos resultados mostram que a prevalência de uso ou dependência de problemas de GV entre os pacientes com DG é maior do que em outros estudos similares, que variaram de 0.6% a 10%, apesar de nossa amostra ser mais velha [16, 52]. No entanto, as taxas obtidas em nosso estudo são consistentes com as descritas em uma população adulta [13].
A presença de uso de VGU (VGU e VGA) foi associada a variáveis clínicas específicas, como idade mais jovem, mas não com sintomatologia de DG, medida por meio dos critérios SOCS ou DSM-IV. Relatórios anteriores da literatura sugerem que idade e sexo são fortes preditores de uso problemático ou viciante de videogames [13, 20, 51], mas não da gravidade do principal GD [51, 52].
O segundo achado principal foi que tanto os pacientes com VGU quanto os com VGA apresentaram maior psicopatologia geral. Isso está de acordo com a literatura existente [28, 53], que relata uma associação entre um maior número de sintomas de GV e depressão, ansiedade e fobia social. Esses distúrbios emocionais e problemas sociais não só podem ser conseqüências do vício em videogames [16], mas também podem ser fatores que contribuem para a persistência do transtorno. De fato, Kuss [11] descreve como a preferência por relacionamentos sociais on-line, a necessidade de escapismo e o uso de estratégias de enfrentamento desadaptativas para lidar com estressores diários tornam-se variáveis de manutenção. Da mesma forma, King e Delfabbro [54] considerar o uso problemático de videogames como associado a tentativas de obter auto-estima ou obter aceitação social.
Um terceiro achado principal foi que pacientes que fizeram uso excessivo de VG (VGU e VGA) apresentaram mais traços de personalidade disfuncional, ou seja, menor auto-direcionamento e maior persistência. Outros estudos também encontraram traços de personalidade específicos, como irritabilidade / agressividade, impulsividade, neuroticismo, solidão e introversão, a serem associados a VGA [52, 55].
O presente estudo tem várias limitações metodológicas que precisam ser levadas em consideração. Primeiro, os participantes da amostra são apenas representativos de pacientes com DG que procuram tratamento e, portanto, os achados obtidos podem não se aplicar a todos os indivíduos com DG. Como apenas 7% a 12% de indivíduos com DG buscam ajuda para seu transtorno, uma amostra comunitária de GD pode produzir resultados diferentes. Em segundo lugar, o uso de um questionário auto-administrado padronizado como procedimento de avaliação não permitiu uma avaliação aprofundada de transtornos comórbidos específicos do eixo I e do eixo II.
5. Conclusões
Este estudo contribui para a limitada literatura sobre VGA em amostras clínicas de DG e desenvolve um modelo de via para descrever as associações entre sintomas de GV, características clínicas e sociodemográficas, traços de personalidade e psicopatologia geral. Com base nas descobertas do modelo, concluímos que tanto a VGU quanto a VGA são motivadas por altos níveis de persistência e baixos níveis de autodirecionamento, e que os pacientes tendem a ser do sexo masculino e com idade mais jovem. Estratégias de intervenção que enfocam o treinamento dessas características de personalidade e triagem sistemática para possíveis VGU / VGA são recomendadas.
Agradecimentos
Apoio financeiro parcial foi recebido do Ministério de Economia e Competitividade (PSI2011-28349) e AGAUR (2009SGR1554). CIBER Fisiopatología de la Obesidad y Nutrición (CIBERobn) e CIBER Salud Mental (CIBERsam) são ambas iniciativas do ISCIII.
Conflito de interesses
Os autores declaram não haver conflito de interesses em relação à publicação deste artigo.
Referências
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