Comentariu YBOP: Cercetătorii au creat și testat un nou instrument de evaluare, bazat pe criteriile ICD-11 ale Organizației Mondiale a Sănătății privind tulburările de joc. Este conceput pentru a evalua mai multe tulburări specifice de utilizare a internetului (dependențe comportamentale online) inclusiv „tulburarea consumului de porno”.
Odată cu includerea tulburării de joc în ICD-11, au fost introduse criterii de diagnostic pentru această tulburare relativ nouă. Aceste criterii pot fi aplicate și altor potențiale tulburări specifice utilizării internetului, care pot fi clasificate în ICD-11 ca alte tulburări datorate comportamentelor de dependență, cum ar fi tulburare de cumpărături online, online tulburare de utilizare a pornografiei, tulburarea de utilizare a rețelelor sociale și tulburarea de jocuri de noroc online. [sublinierea adăugată]
ICD-11 enumeră tulburarea de comportament sexual compulsiv (CSBD), pentru care mulți presupun că utilizarea problematică a pornografiei este un simptom comportamental principal, ca o tulburare de control al impulsurilor. Tulburarea compulsivă de cumpărare-cumpărare este enumerată ca exemplu în categoria „alte tulburări specificate de control al impulsurilor” (6C7Y), dar fără a face diferența între variantele online și offline. Această diferențiere nu se face nici în cele mai utilizate chestionare care măsoară cumpărăturile compulsive (Maraz și colab., 2015; Müller, Mitchell, Vogel și de Zwaan, 2017). Tulburarea de utilizare a rețelelor sociale nu a fost încă luată în considerare în ICD-11. Cu toate acestea, există argumente bazate pe dovezi pentru ca fiecare dintre cele trei tulburări să fie mai degrabă clasificată ca comportamente de dependență (Brand și colab., 2020; Gola și colab., 2017; Müller și colab., 2019; Stark și colab., 2018; Wegmann, Müller, Ostendorf și Brand, 2018). [sublinierea adăugată]
Abstract
Context și obiective
Odată cu includerea tulburării de joc în ICD-11, au fost introduse criterii de diagnostic pentru această tulburare relativ nouă. Aceste criterii pot fi aplicate și altor potențiale tulburări specifice utilizării internetului, care pot fi clasificate în ICD-11 ca alte tulburări cauzate de comportamente de dependență, cum ar fi tulburarea de cumpărare online, tulburarea de utilizare a pornografiei online, utilizarea rețelelor sociale. tulburare și tulburare de jocuri de noroc online. Datorită eterogenității instrumentelor existente, ne-am propus să dezvoltăm o măsură consecventă și economică a tipurilor majore de tulburări (potențiale) specifice ale utilizării Internetului, pe baza criteriilor ICD-11 pentru tulburările de joc.
Metode
Noua evaluare cu 11 articole a criteriilor pentru tulburările specifice de utilizare a internetului (ACSID-11) măsoară cinci dependențe comportamentale cu același set de elemente, urmând principiile ASSIST ale OMS. ACSID-11 a fost administrat utilizatorilor activi de Internet (N = 985) împreună cu o adaptare a testului de tulburări de joc pe internet cu zece articole (IGDT-10) și screenere pentru sănătatea mintală. Am folosit analize factoriale de confirmare pentru a analiza structura factorială a ACSID-11.
REZULTATE
Structura asumată în patru factori a fost confirmată și a fost superioară soluției unidimensionale. Acest lucru se aplică tulburărilor de joc și altor tulburări specifice utilizării internetului. Scorurile ACSID-11 au corelat cu IGDT-10, precum și cu măsurile de suferință psihologică.
Discutii si concluzii
ACSID-11 pare a fi potrivit pentru evaluarea consecventă a tulburărilor (potenţiale) specifice utilizării Internetului pe baza criteriilor de diagnosticare ICD-11 pentru tulburările de joc. ACSID-11 poate fi un instrument util și economic pentru studierea diferitelor dependențe comportamentale cu aceleași elemente și pentru îmbunătățirea comparabilității.
Introducere
Distribuția și accesul ușor la Internet fac serviciile online deosebit de atractive și oferă multe avantaje. Pe lângă beneficiile pentru majoritatea oamenilor, comportamentele online pot lua o formă de dependență necontrolată la unii indivizi (de exemplu, King & Potenza, 2019; Young, 2004). În special jocurile devin din ce în ce mai mult o problemă de sănătate publică (Faust & Prochaska, 2018; Rumpf și colab., 2018). După recunoașterea „tulburării jocurilor de noroc pe internet” în cea de-a cincea revizuire a Manualului de diagnosticare și statistică a tulburărilor mintale (DSM-5; Asociația Americană de Psihiatrie, 2013) ca o condiție a studiilor ulterioare, tulburarea de joc a fost acum inclusă ca diagnostic oficial (6C51) în cea de-a 11-a revizuire a Clasificării Internaționale a Bolilor (ICD-11); Organizația Mondială a Sănătății, 2018). Acesta este un pas important în abordarea provocărilor globale generate de utilizarea dăunătoare a tehnologiilor digitale (Billieux, Stein, Castro-Calvo, Higushi și King, 2021). Prevalența la nivel mondial a tulburărilor de joc este estimată la 3.05%, ceea ce este comparabil cu alte tulburări mintale, cum ar fi tulburările legate de consumul de substanțe sau tulburările obsesiv-compulsive (Stevens, Dorstyn, Delfabbro și King, 2021). Cu toate acestea, estimările prevalenței variază foarte mult în funcție de instrumentul de screening utilizat (Stevens și colab., 2021). În prezent, peisajul instrumentelor este variat. Majoritatea măsurilor se bazează pe criteriile DSM-5 pentru tulburarea jocurilor de noroc pe internet și niciuna nu pare în mod clar preferabilă (King și colab., 2020). Același lucru este valabil și pentru alte comportamente potențiale care creează dependență de pe internet, cum ar fi utilizarea problematică a pornografiei online, a rețelelor sociale sau a cumpărăturilor online. Aceste comportamente online problematice pot apărea împreună cu tulburările de joc (Burleigh, Griffiths, Sumich, Stavropoulos și Kuss, 2019; Müller și colab., 2021), dar poate fi și o entitate proprie. Cadre teoretice recente, cum ar fi modelul Interaction of Person-Affect-Cognition-Execution (I-PACE) (Brand, Young, Laier, Wölfling și Potenza, 2016; Brand și colab., 2019) presupune că procese psihologice similare stau la baza diferitelor tipuri de comportamente de dependență (online). Ipotezele sunt în concordanță cu abordările anterioare care pot fi utilizate pentru a explica aspectele comune dintre tulburările de dependență, de exemplu, în ceea ce privește mecanismele neuropsihologice (Bechara, 2005; Robinson & Berridge, 1993), aspecte genetice (Blum și colab., 2000), sau componente comune (Griffiths, 2005). Cu toate acestea, un instrument de screening cuprinzător pentru (potenţiale) tulburări specifice de utilizare a Internetului, bazat pe aceleaşi criterii, nu există în prezent. Evaluările uniforme ale diferitelor tipuri de tulburări din cauza comportamentelor de dependență sunt importante pentru a determina mai bine aspectele comune și diferențele.
În ICD-11, tulburările legate de jocurile de noroc sunt enumerate dincolo de tulburările legate de jocurile de noroc în categoria „tulburări datorate comportamentelor de dependență”. Criteriile de diagnostic propuse (pentru ambele) sunt: (1) controlul afectat asupra comportamentului (de exemplu, debut, frecvență, intensitate, durată, terminare, context); (2) creșterea priorității acordate comportamentului în măsura în care comportamentul are prioritate față de alte interese și activități cotidiene; (3) continuarea sau escaladarea comportamentului în ciuda consecințelor negative. Deși nu este menționat direct ca criterii suplimentare, este obligatoriu pentru diagnostic că modelul comportamental duce la (4) deficiențe funcționale în domenii importante ale vieții de zi cu zi (de exemplu, probleme personale, familiale, educaționale sau sociale) și/sau suferință marcată (Organizația Mondială a Sănătății, 2018). Prin urmare, ambele componente ar trebui incluse atunci când se studiază comportamentele potențiale de dependență. În general, aceste criterii pot fi aplicate și categoriei „alte tulburări specificate datorate comportamentelor de dependență” (6C5Y), în care pot fi clasificate tulburarea de cumpărare-cumpărături, tulburarea de utilizare a pornografiei și tulburarea de utilizare a rețelelor sociale (Brand și colab., 2020). Tulburarea cumpărăturilor-cumpărături online poate fi definită prin cumpărarea online excesivă, dezadaptată de bunuri de larg consum, care apare în mod recurent în ciuda consecințelor negative și, prin urmare, poate constitui o tulburare specifică de utilizare a internetului (Müller, Laskowski, et al., 2021). Tulburarea de utilizare a pornografiei se caracterizează printr-un control diminuat asupra consumului de conținut pornografic (online), care este separabil de alte comportamente sexuale compulsive (Kraus, Martino și Potenza, 2016; Kraus și colab., 2018). Tulburarea utilizării rețelelor sociale poate fi definită prin utilizarea excesivă a rețelelor sociale (inclusiv site-uri de rețele sociale și alte aplicații de comunicare online), caracterizată prin control diminuat asupra utilizării, prioritatea sporită acordată utilizării și continuarea utilizării rețelelor sociale în ciuda întâmpinând consecințe negative (Andreassen, 2015). Toate cele trei dependențe comportamentale potențiale constituie fenomene relevante din punct de vedere clinic care prezintă asemănări cu alte comportamente care creează dependență (de exemplu, Brand și colab., 2020; Griffiths, Kuss și Demetrovics, 2014; Müller și colab., 2019; Stark, Klucken, Potenza, Brand și Strahler, 2018).
Instrumentele care evaluează tipuri specifice de tulburări de utilizare a internetului se bazează în principal fie pe concepte anterioare, cum ar fi versiunile modificate ale testului Young de dependență de internet (de exemplu, Laier, Pawlikowski, Pekal, Schulte și Brand, 2013; Wegmann, Stodt și Brand, 2015) sau scalele „Bergen” bazate pe componentele dependenței lui Griffiths (de exemplu, Andreassen, Torsheim, Brunborg și Pallesen, 2012; Andreassen și colab., 2015), sau măsoară constructe unidimensionale pe baza criteriilor DSM-5 pentru tulburările de joc (de exemplu, Lemmens, Valkenburg și Gentile, 2015; Van den Eijnden, Lemmens și Valkenburg, 2016) sau tulburarea jocurilor de noroc (pentru o revizuire a se vedea Otto și colab., 2020). Unele măsuri anterioare au fost adoptate din măsurile pentru tulburarea jocurilor de noroc, tulburările legate de consumul de substanțe sau au fost dezvoltate teoretic (Laconi, Rodgers și Chabrol, 2014). Multe dintre aceste instrumente prezintă slăbiciuni și inconsecvențe psihometrice, așa cum se evidențiază în diferite recenzii (King, Haagsma, Delfabbro, Gradisar și Griffiths, 2013; Lortie & Guitton, 2013; Petry, Rehbein, Ko și O'Brien, 2015). King și colab. (2020) au identificat 32 de instrumente diferite de evaluare a tulburărilor de joc, ceea ce ilustrează inconsecvența în domeniul cercetării. Chiar și instrumentele cele mai citate și utilizate pe scară largă, cum ar fi testul de dependență de internet al lui Young (Young, 1998), nu reprezintă în mod adecvat criteriile de diagnostic pentru tulburarea de joc, nici ale DSM-5, nici ale ICD-11. King și colab. (2020) în continuare, evidențiază punctele slabe psihometrice, de exemplu, lipsa validării empirice și faptul că majoritatea instrumentelor au fost concepute pe baza ipotezei unui construct unimodal. Indică faptul că suma simptomelor individuale este numărată în loc să se uite individual la frecvența și intensitatea experimentată. Testul de tulburare a jocurilor pe internet cu zece articole (IGDT-10; Király și colab., 2017) în prezent pare să cuprindă în mod adecvat criteriile DSM-5, dar, în general, niciunul dintre instrumente nu pare să fie în mod clar de preferatKing și colab., 2020). Recent, o serie de scale au fost introduse ca primele instrumente de screening care surprind criteriile ICD-11 pentru tulburările de joc (Balhara și colab., 2020; Higuchi și colab., 2021; Jo și colab., 2020; Paschke, Austermann și Thomasius, 2020; Pontes și colab., 2021), precum și pentru tulburarea de utilizare a rețelelor sociale (Paschke, Austermann și Thomasius, 2021). În general, s-ar putea presupune că nu fiecare simptom este neapărat experimentat în mod egal, de exemplu, la fel de des sau la fel de intens. Prin urmare, pare de dorit ca instrumentele de screening să poată surprinde atât experiențele generale ale simptomelor, cât și totalitatea simptomelor per se. Mai degrabă, o abordare multidimensională poate investiga care simptom contribuie decisiv, sau în diferite faze, la dezvoltarea și menținerea unui comportament problematic, este asociat cu un nivel mai ridicat de suferință sau dacă este doar o chestiune chiar de semnificație.
Probleme și inconsecvențe similare devin evidente atunci când se analizează instrumentele care evaluează alte tipuri de potențiale tulburări specifice utilizării internetului, și anume tulburarea de cumpărare online, tulburarea de utilizare a pornografiei online și tulburarea de utilizare a rețelelor sociale. Aceste potențiale tulburări specifice utilizării internetului nu sunt clasificate în mod oficial în ICD-11, spre deosebire de jocurile de noroc și tulburările legate de jocurile de noroc. În special în cazul tulburării legate de jocul de noroc, există deja numeroase instrumente de screening, dar cele mai multe dintre ele nu dispun de dovezi adecvate (Otto și colab., 2020), și nici nu abordează criteriile ICD-11 pentru tulburarea de jocuri de noroc și nici nu se concentrează pe tulburarea de jocuri de noroc predominant online (Albrecht, Kirschner și Grüsser, 2007; Dowling și colab., 2019). ICD-11 enumeră tulburarea de comportament sexual compulsiv (CSBD), pentru care mulți presupun că utilizarea problematică a pornografiei este un simptom comportamental principal, ca o tulburare de control al impulsurilor. Tulburarea compulsivă de cumpărare-cumpărare este enumerată ca exemplu în categoria „alte tulburări specificate de control al impulsurilor” (6C7Y), dar fără a face diferența între variantele online și offline. Această diferențiere nu se face nici în cele mai utilizate chestionare care măsoară cumpărăturile compulsive (Maraz și colab., 2015; Müller, Mitchell, Vogel și de Zwaan, 2017). Tulburarea de utilizare a rețelelor sociale nu a fost încă luată în considerare în ICD-11. Cu toate acestea, există argumente bazate pe dovezi pentru ca fiecare dintre cele trei tulburări să fie mai degrabă clasificată ca comportamente de dependență (Brand și colab., 2020; Gola și colab., 2017; Müller și colab., 2019; Stark și colab., 2018; Wegmann, Müller, Ostendorf și Brand, 2018). Pe lângă lipsa de consens cu privire la clasificarea și definițiile acestor potențiale tulburări specifice utilizării Internetului, există și inconsecvențe în utilizarea instrumentelor de screening (pentru recenzii vezi Andreassen, 2015; Fernandez & Griffiths, 2021; Hussain & Griffiths, 2018; Müller și colab., 2017). De exemplu, există mai mult de 20 de instrumente care ar trebui să măsoare utilizarea problematică a pornografiei (Fernandez & Griffiths, 2021), dar niciunul nu acoperă în mod adecvat criteriile ICD-11 pentru tulburările cauzate de comportamente de dependență, care sunt foarte apropiate de criteriile ICD-11 pentru CSBD.
În plus, unele tulburări specifice de utilizare a internetului par să apară concomitent, în special jocurile de noroc și utilizarea dezordonată a rețelelor sociale (Burleigh și colab., 2019; Müller și colab., 2021). Folosind analiza profilului latent, Charzyńska, Sussman și Atroszko (2021) au identificat că rețelele sociale dezordonate și cumpărăturile, precum și utilizarea dezordonată a jocurilor de noroc și a pornografiei au avut loc adesea împreună. Profilul care include niveluri ridicate pentru toate tulburările de utilizare a internetului a arătat cea mai scăzută bunăstare (Charzyńska și colab., 2021). Acest lucru subliniază, de asemenea, importanța unei analize cuprinzătoare și uniforme în diferite comportamente de utilizare a internetului. Au existat încercări de a utiliza seturi similare de articole în diferite tulburări de utilizare a internetului, cum ar fi Scala de consum de pornografie problematică (Bőthe și colab., 2018), Scala Bergen pentru dependența de social media (Andreassen, Pallesen și Griffiths, 2017) sau Scala de dependență de cumpărături online (Zhao, Tian și Xin, 2017). Cu toate acestea, aceste cântare au fost proiectate pe baza modelului componentelor de către Griffiths (2005) și nu acoperă criteriile actuale propuse pentru tulburările cauzate de comportamente de dependență (cf. Organizația Mondială a Sănătății, 2018).
Pe scurt, ICD-11 a propus criterii de diagnostic pentru tulburările cauzate de comportamente de dependență (predominant online), și anume tulburarea de joc și tulburarea de joc. Utilizarea problematică a pornografiei online, cumpărăturile-cumpărături online și utilizarea rețelelor sociale pot fi atribuite subcategoriei ICD-11 „alte tulburări specificate datorate comportamentelor de dependență” pentru care se pot aplica aceleași criterii (Brand și colab., 2020). Până în prezent, peisajul instrumentelor de screening pentru aceste (potenţiale) tulburări specifice utilizării Internetului este extrem de inconsecvent. Cu toate acestea, măsurarea consecventă a diferitelor constructe este esențială pentru a avansa cercetările privind aspectele comune și diferențele dintre diferitele tipuri de tulburări datorate comportamentelor de dependență. Scopul nostru a fost să dezvoltăm un instrument de screening scurt, dar cuprinzător pentru diferite tipuri de (potenţiale) tulburări specifice utilizării Internetului, care acoperă criteriile ICD-11 pentru tulburarea jocurilor de noroc şi tulburarea jocurilor de noroc, pentru a ajuta la identificarea precoce a (potenţialului) comportamente online problematice specifice.
Metode
Participanții
Participanții au fost recrutați online prin intermediul unui furnizor de servicii de panou de acces prin care au fost remunerați individual. Am inclus utilizatori activi de Internet din zona de limbă germană. Am exclus seturile de date incomplete și cele care au indicat răspunsuri neglijente. Acesta din urmă a fost identificat prin strategii intra-măsură (articol de răspuns instruit și măsură de auto-raportare) și post-hoc (timp de răspuns, model de răspuns, Mahalanobis D) (Godinho, Kushnir și Cunningham, 2016; Meade și Craig, 2012). Proba finală a constat din N = 958 de participanți (499 bărbați, 458 femei, 1 scafandru) cu vârsta cuprinsă între 16 și 69 de ani (M = 47.60, SD = 14.50). Majoritatea participanților erau angajați cu normă întreagă (46.3%), pensionari (anticipate) (20.1%) sau angajați cu normă parțială (14.3%). Ceilalți erau studenți, stagiari, gospodine/-soți sau neangajați din alte motive. Nivelul de învățământ profesional cel mai înalt a fost repartizat pe formare profesională în companie finalizată (33.6%), studii universitare (19.0%), pregătire profesională absolvită (14.1%), absolvire a unei școli de master/academie tehnică (11.8%). , și politehnică (10.1%). Ceilalți erau în studii/studenți sau nu aveau diplomă. Eșantionul de conveniență aleatoriu a arătat o distribuție similară a principalelor variabile socio-demografice cu cea a populației utilizatorilor de internet germani (cf. Statista, 2021).
măsuri
Evaluarea criteriilor pentru tulburările specifice de utilizare a internetului: ACSID-11
Cu ACSID-11 ne-am propus să inventăm un instrument pentru evaluarea tulburărilor specifice de utilizare a Internetului într-un mod scurt, dar cuprinzător și consecvent. A fost dezvoltat pe baza teoriei de către un grup de experți de cercetători și clinicieni în dependență. Itemii au fost obținuți în mai multe discuții și întâlniri de consens pe baza criteriilor ICD-11 pentru tulburările cauzate de comportamente de dependență, așa cum sunt descrise pentru jocuri și jocuri de noroc, presupunând o structură multifactorială. Rezultatele unei analize cu voce tare au fost utilizate pentru a optimiza validitatea conținutului și comprehensibilitatea elementelor (Schmidt și colab., prezentate).
ACSID-11 cuprinde 11 itemi care surprind criteriile ICD-11 pentru tulburările cauzate de comportamente de dependență. Cele trei criterii principale, controlul afectat (IC), prioritatea sporită acordată activității online (IP) și continuarea/escaladarea (CE) a utilizării Internetului în ciuda consecințelor negative, sunt reprezentate de trei itemi fiecare. Au fost create două elemente suplimentare pentru a evalua deficiența funcțională în viața de zi cu zi (FI) și suferința marcată (MD) din cauza activității online. Într-o interogare prealabilă, participanții au fost instruiți să indice ce activități de pe Internet au folosit cel puțin ocazional în ultimele 12 luni. Activitățile (de exemplu, „jocuri de noroc”, „cumpărături online”, „utilizarea pornografiei online”, „utilizarea rețelelor sociale”, „jocuri de noroc online” și „altele”) au fost enumerate cu definițiile corespunzătoare și opțiunile de răspuns „da ' sau nu'. Participanții care au răspuns „da” doar la „altul” element au fost excluși. Toți ceilalți au primit itemii ACSID-11 pentru toate acele activități la care s-a răspuns cu „da”. Această abordare multicomportamentală se bazează pe testul de screening al alcoolului, fumatului și implicării în substanțe (ASSIST; Grupul de lucru WHO ASSIST, 2002), care analizează categoriile majore de consum de substanțe și consecințele sale negative, precum și semnele de comportament care provoacă dependență într-un mod consecvent pentru anumite substanțe.
În analogie cu ASSIST, fiecare item este formulat astfel încât să se poată răspunde direct pentru activitatea respectivă. Am folosit un format de răspuns din două părți (vezi Fig. 1), în care participanții trebuie să indice fiecare articol pentru fiecare activitate cât de des au avut experiența în ultimele 12 luni (0: „niciodată”, 1: „rar”, 2: „uneori”, 3: „des”) și dacă cel puțin „rar”, cât de intens fiecare experiență a fost în ultimele 12 luni (0: „deloc intens”, 1: „mai degrabă deloc intens”, 2: „destul de intens”, 3: „intens”). Evaluând frecvența, precum și intensitatea fiecărui simptom, este posibil să se investigheze apariția unui simptom, dar și să se controleze cât de intense sunt percepute simptomele dincolo de frecvență. Elementele ACSID-11 (traducere în limba engleză propusă) sunt afișate în Tabelul 1. Elementele originale (germană), inclusiv interogarea prealabilă și instrucțiunile pot fi găsite în Anexă (vezi Anexa A).
Element exemplificativ al ACSID-11 (traducere în engleză propusă a articolului original german) care ilustrează măsurarea frecvenței (coloane din stânga) și intensității (coloane din dreapta) a situațiilor legate de activități online specifice. notițe. Figura prezintă un element exemplificativ al factorului Control defectuos (IC) așa cum este afișat A) pentru o persoană care utilizează toate cele cinci activități online, așa cum este indicat în interogarea prealabilă (vezi Anexa A) și B) unei persoane care a indicat să folosească doar cumpărăturile online și rețelele sociale.
Citare: Journal of Behavioral Addictions 2022; 10.1556/2006.2022.00013
Elemente ale instrumentului de screening ACSID-11 pentru anumite tulburări de utilizare a Internetului (traducere în limba engleză propusă).
| Articol | Întrebare |
| IC1 | În ultimele 12 luni, ați avut probleme în a ține evidența când ați început activitatea, pentru cât timp, cât de intens sau în ce situație ați făcut-o sau când ați oprit-o? |
| IC2 | În ultimele 12 luni, ați simțit dorința de a opri sau restricționa activitatea pentru că ați observat că o utilizați prea mult? |
| IC3 | În ultimele 12 luni, ați încercat să opriți sau să restricționați activitatea și nu ați reușit? |
| IP1 | În ultimele 12 luni, ați acordat activității o prioritate din ce în ce mai mare decât altor activități sau interese din viața de zi cu zi? |
| IP2 | În ultimele 12 luni, ți-ai pierdut interesul pentru alte activități de care obișnuiai să te bucuri din cauza activității? |
| IP3 | În ultimele 12 luni, ați neglijat sau ați renunțat la alte activități sau interese de care vă bucurați din cauza activității? |
| CE1 | În ultimele 12 luni, ai continuat sau a crescut activitatea, chiar dacă te-a amenințat sau te-a determinat să pierzi o relație cu cineva important pentru tine? |
| CE2 | În ultimele 12 luni, ați continuat sau crescut activitatea deși v-a creat probleme la școală/formare/muncă? |
| CE3 | În ultimele 12 luni, ați continuat sau crescut activitatea deși v-a provocat plângeri/boli fizice sau psihice? |
| FI1 | Gândindu-te la toate domeniile vieții tale, viața ta a fost afectată semnificativ de activitatea din ultimele 12 luni? |
| MD1 | Gândindu-te la toate domeniile vieții tale, activitatea ți-a cauzat suferință în ultimele 12 luni? |
notițe. IC = control afectat; IP = prioritate crescută; CE = continuare/escaladare; FI = deficiență funcțională; MD = suferință marcată; Articolele originale germane pot fi găsite în Anexa A.
Testul cu zece articole de tulburare a jocurilor pe internet: IGDT-10 – versiunea ASSIST
Ca măsură a validității convergente, am folosit zece itemi IGDT-10 (Király și colab., 2017) într-o versiune extinsă. IGDT-10 operaționalizează cele nouă criterii DSM-5 pentru tulburarea jocurilor pe internet (Asociația Americană de Psihiatrie, 2013). În acest studiu, am extins versiunea originală specifică pentru jocuri, astfel încât să fie evaluate toate formele de tulburări specifice de utilizare a internetului. Pentru a implementa acest lucru și pentru a menține metodologia comparabilă, am folosit și formatul de răspuns multicomportamental pe exemplul ASSIST aici. Pentru aceasta, articolele au fost modificate astfel încât „jocul” să fie înlocuit cu „activitatea”. La fiecare item i s-a răspuns apoi pentru toate activitățile online pe care participanții au indicat anterior să le folosească (dintr-o selecție de „jocuri”, „cumpărături online”, „utilizarea pornografiei online”, „utilizarea rețelelor sociale” și „jocuri de noroc online” ). Pe item, fiecare activitate a fost evaluată pe o scară Likert de trei puncte (0 = „niciodată”, 1 = „uneori”, 2 = „des”). Scorul a fost același cu versiunea originală a IGDT-10: fiecare criteriu a primit un scor de 0 dacă răspunsul a fost „niciodată” sau „uneori” și un scor de 1 dacă răspunsul a fost „des”. Punctele 9 și 10 reprezintă același criteriu (adică, „pericol sau pierderea unei relații semnificative, a unui loc de muncă sau a unei oportunități educaționale sau de carieră din cauza participării la jocuri pe internet”) și numără împreună un punct dacă unul sau ambele elemente sunt îndeplinite. Pentru fiecare activitate a fost calculat un punctaj final. Poate varia de la 0 la 9, cu scoruri mai mari indicând o severitate mai mare a simptomelor. În ceea ce privește tulburarea de joc, un scor de cinci sau mai mult indică relevanță clinică (Király și colab., 2017).
Chestionar pentru sănătatea pacientului-4: PHQ-4
Chestionarul de sănătate a pacientului-4 (PHQ-4; Kroenke, Spitzer, Williams și Löwe, 2009) este o măsură scurtă a simptomelor de depresie și anxietate. Este alcătuit din patru itemi preluați din scala Tulburare de anxietate generalizată–7 și modulul PHQ-8 pentru depresie. Participanții ar trebui să indice frecvența de apariție a anumitor simptome pe o scală Likert cu patru puncte, variind de la 0 („deloc”) la 3 („aproape în fiecare zi”). Scorul total poate varia între 0 și 12 indicând niveluri minime/minime, ușoare, moderate și severe de suferință psihologică, cu scoruri de la 0–2, 3–5, 6–8, respectiv 9–12 (Kroenke și colab., 2009).
Bunăstare generală
Satisfacția generală a vieții a fost evaluată folosind Scala scurtă a satisfacției de viață (L-1) în versiunea originală germană (Beierlein, Kovaleva, László, Kemper și Rammstedt, 2015) a răspuns pe o scală Likert de 11 puncte, care variază de la 0 („deloc mulțumit”) la 10 („complet mulțumit”). Scala cu un singur item este bine validată și se corelează puternic cu scalele cu mai multe itemi care evaluează satisfacția față de viață (Beierlein și colab., 2015). În plus, am cerut satisfacție specifică de viață în domeniul sănătății (H-1): „Considerând toate lucrurile, cât de mulțumit ești de sănătatea ta în aceste zile?” răspuns pe aceeași scară de 11 puncte (cf. Beierlein și colab., 2015).
Procedură
Studiul a fost realizat online folosind instrumentul de sondaj online Limesurvey®. ACSID-11 și IGDT-10 au fost implementate în așa fel încât doar activitățile care au fost selectate în pre-interogare au fost afișate pentru articolele respective. Participanții au primit link-uri individualizate de la furnizorul panoului de servicii care au condus la sondajul online creat de noi. După finalizare, participanții au fost redirecționați înapoi pe site-ul web al furnizorului pentru a-și primi renumerarea. Datele au fost colectate în perioada 8 aprilie - 14 aprilie 2021.
analize statistice
Am folosit analiza factorială de confirmare (CFA) pentru a testa dimensionalitatea și validitatea de construcție a ACSID-11. Analizele au fost efectuate cu Mplus versiunea 8.4 (Muthén & Muthén, 2019) folosind medii ponderate ale celor mai mici pătrate și estimare ajustată la varianță (WLSMV). Pentru a evalua potrivirea modelului, am folosit mai mulți indici, și anume chi-pătratul (χ 2) test pentru potrivire exactă, indicele de potrivire comparativă (CFI), indicele de potrivire Tucker-Lewis (TLI), reziduul pătrat mediu standardizat (SRMR) și eroarea pătratică medie de aproximare (RMSEA). Conform Hu și Bentler (1999), valorile limită pentru CFI și TLI > 0.95, pentru SRMR < 0.08 și pentru RMSEA < 0.06 indică o potrivire bună la model. În plus, o valoare chi-pătrat împărțită la grade de libertate (χ2/df) < 3 este un alt indicator pentru potrivirea acceptabilă a modelului (Carmines & McIver, 1981). Alfa lui Cronbach (α) și Lambda-2 a lui Guttman (λ 2) au fost utilizate ca măsuri de fiabilitate cu coeficienți > 0.8 (> 0.7) indicând o consistență internă bună (acceptabilă) (Bortz & Döring, 2006). Analizele de corelație (Pearson) au fost utilizate pentru a testa validitatea convergentă între diferite măsuri ale aceluiași constructe sau ale constructelor înrudite. Aceste analize au fost efectuate cu IBM Statistici SPSS (versiunea 26). Conform Cohen (1988), o valoare de |r| = 0.10, 0.30, 0.50 indică un efect mic, mediu, respectiv mare.
Etică
Procedurile de studiu au fost efectuate în conformitate cu Declarația de la Helsinki. Studiul a fost aprobat de comitetul de etică al diviziei de Informatică și Științe Cognitive Aplicate de la Facultatea de Inginerie a Universității din Duisburg-Essen. Toți subiecții au fost informați despre studiu și toți au furnizat consimțământul informat.
REZULTATE
În cadrul eșantionului actual, comportamentele specifice de utilizare a internetului au fost distribuite după cum urmează: Jocurile de jocuri au fost indicate de 440 (45.9%) persoane (vârsta: M = 43.59, SD = 14.66; 259 de bărbați, 180 de femei, 1 scafandru), 944 (98.5%) dintre persoanele angajate în cumpărături online (vârsta: M = 47.58, SD = 14.49; 491 bărbați, 452 femei, 1 scafandru), 340 (35.5%) dintre indivizi au folosit pornografia online (vârsta: M = 44.80, SD = 14.96; 263 bărbați, 76 femei, 1 scafandru), 854 (89.1%) dintre indivizi au folosit rețelele sociale (vârsta: M = 46.52, SD = 14.66; 425 de bărbați, 428 de femei, 1 scafandru și 200 (20.9%) de persoane implicate în jocuri de noroc online (vârsta: M = 46.91, SD = 13.67; 125 bărbați, 75 femei, 0 scafandri). Minoritatea participanților (n = 61; 6.3%) au indicat să folosească o singură activitate. Majoritatea participanților (n = 841; 87.8%) au folosit cel puțin cumpărături online împreună cu rețelele sociale și 409 (42.7%) dintre ei au indicat, de asemenea, să joace jocuri online. Șaizeci și opt (7.1%) dintre participanți au indicat să folosească toate activitățile online menționate.
Având în vedere că jocurile de noroc și tulburările legate de jocurile de noroc sunt cele două tipuri de tulburări datorate comportamentelor dependente care sunt recunoscute oficial și având în vedere că numărul de indivizi din eșantionul nostru care au raportat că au practicat jocuri de noroc online a fost destul de limitat, ne vom concentra mai întâi asupra rezultatelor privind evaluarea. a criteriilor pentru tulburarea jocurilor cu ACSID-11.
Statisticile descriptive
În ceea ce privește tulburările de joc, toate articolele ACSID-11 au evaluări între 0 și 3, ceea ce reflectă intervalul maxim de valori posibile (vezi Tabelul 2). Toți itemii prezintă valori medii relativ scăzute și o distribuție oblică la dreapta așa cum era de așteptat într-un eșantion non-clinic. Dificultatea este cea mai mare pentru articolele Continuare/Escalare și Distress marcat, în timp ce obiectele Control afectat (în special IC1) și Prioritate crescută sunt de cea mai mică dificultate. Kurtosis este deosebit de mare pentru primul element de Continuare/Escalare (CE1) și elementul de Distress marcat (MD1).
Statistici descriptive ale itemilor ACSID-11 care măsoară tulburarea jocurilor.
| Nu. | Articol | Min | max | M | (SD) | asimetria | kurtotica | Dificultate |
| a) | Scala de frecvență | |||||||
| 01a | IC1 | 0 | 3 | 0.827 | (0.956) | 0.808 | -0.521 | 27.58 |
| 02a | IC2 | 0 | 3 | 0.602 | (0.907) | 1.237 | 0.249 | 20.08 |
| 03a | IC3 | 0 | 3 | 0.332 | (0.723) | 2.163 | 3.724 | 11.06 |
| 04a | IP1 | 0 | 3 | 0.623 | (0.895) | 1.180 | 0.189 | 20.76 |
| 05a | IP2 | 0 | 3 | 0.405 | (0.784) | 1.913 | 2.698 | 13.48 |
| 06a | IP3 | 0 | 3 | 0.400 | (0.784) | 1.903 | 2.597 | 13.33 |
| 07a | CE1 | 0 | 3 | 0.170 | (0.549) | 3.561 | 12.718 | 5.68 |
| 08a | CE2 | 0 | 3 | 0.223 | (0.626) | 3.038 | 8.797 | 7.42 |
| 09a | CE3 | 0 | 3 | 0.227 | (0.632) | 2.933 | 7.998 | 7.58 |
| 10a | FI1 | 0 | 3 | 0.352 | (0.712) | 1.997 | 3.108 | 11.74 |
| 11a | MD1 | 0 | 3 | 0.155 | (0.526) | 3.647 | 13.107 | 5.15 |
| b) | Scala de intensitate | |||||||
| 01b | IC1 | 0 | 3 | 0.593 | (0.773) | 1.173 | 0.732 | 19.77 |
| 02b | IC2 | 0 | 3 | 0.455 | (0.780) | 1.700 | 2.090 | 15.15 |
| 03b | IC3 | 0 | 3 | 0.248 | (0.592) | 2.642 | 6.981 | 8.26 |
| 04b | IP1 | 0 | 3 | 0.505 | (0.827) | 1.529 | 1.329 | 16.82 |
| 05b | IP2 | 0 | 3 | 0.330 | (0.703) | 2.199 | 4.123 | 10.98 |
| 06b | IP3 | 0 | 3 | 0.302 | (0.673) | 2.302 | 4.633 | 10.08 |
| 07b | CE1 | 0 | 3 | 0.150 | (0.505) | 3.867 | 15.672 | 5.00 |
| 08b | CE2 | 0 | 3 | 0.216 | (0.623) | 3.159 | 9.623 | 7.20 |
| 09b | CE3 | 0 | 3 | 0.207 | (0.608) | 3.225 | 10.122 | 6.89 |
| 10b | FI1 | 0 | 3 | 0.284 | (0.654) | 2.534 | 6.172 | 9.47 |
| 11b | MD1 | 0 | 3 | 0.139 | (0.483) | 3.997 | 16.858 | 4.62 |
notițe. N = 440. IC = control afectat; IP = prioritate crescută; CE = continuare/escaladare; FI = deficiență funcțională; MD = suferință marcată.
În ceea ce privește sănătatea mintală, eșantionul total (N = 958) are un scor mediu PHQ-4 de 3.03 (SD = 2.82) și prezintă niveluri moderate de satisfacție cu viața (L-1: M = 6.31, SD = 2.39) și sănătate (H-1: M = 6.05, SD = 2.68). În subgrupul de jocuri (n = 440), 13 indivizi (3.0%) ating limita IGDT-10 pentru cazuri relevante clinic de tulburare de joc. Scorul mediu IGDT-10 variază între 0.51 pentru tulburarea de cumpărare și 0.77 pentru tulburarea de utilizare a rețelelor sociale (vezi Tabelul 5).
Analiza factorului de confirmare
Model presupus cu patru factori
Am testat structura presupusă în patru factori a ACSID-11 prin intermediul mai multor CFA, unul pentru o tulburare specifică de utilizare a Internetului și separat pentru evaluările de frecvență și intensitate. Factorii (1) Control afectat, (2) Prioritate crescută și (3) Continuare/Escalare au fost formați din cei trei itemi respectivi. Cei doi itemi suplimentari care măsoară deficiența funcțională în viața de zi cu zi și suferința marcată din cauza activității online au format factorul suplimentar (4) Deficiența funcțională. Structura în patru factori a ACSID-11 este susținută de date. Indicii de potrivire indică o potrivire bună între modele și datele pentru toate tipurile de tulburări specifice de utilizare a internetului evaluate de ACSID-11, și anume tulburarea jocurilor de noroc, tulburarea de cumpărare online și tulburarea de utilizare a rețelelor sociale, utilizarea pornografiei online. tulburare și tulburare de jocuri de noroc online (vezi Tabelul 3). În ceea ce privește tulburarea de utilizare a pornografiei online și tulburarea de jocuri de noroc online, TLI și RMSEA ar putea fi părtinitoare din cauza dimensiunilor mici ale eșantionului (Hu & Bentler, 1999). Încărcările factorilor și covarianțele reziduale pentru CFA care aplică un model cu patru factori sunt prezentate în Fig. 2. De remarcat, unele dintre modele prezintă valori anormale singulare (adică, varianță reziduală negativă pentru o variabilă latentă sau corelații egale sau mai mari de 1).
Indici de potrivire ai modelelor CFA cu patru factori, unidimensionale și de ordinul doi pentru tulburări specifice (potenţiale) ale utilizării Internetului măsurate prin ACSID-11.
| Tulburare de joc | |||||||||||
| Frecvență | Intensitate | ||||||||||
| Model | df | CFI | TLI | RSRM | RMSEA | χ2/df | CFI | TLI | RSRM | RMSEA | χ2/df |
| Model cu patru factori | 38 | 0.991 | 0.987 | 0.031 | 0.051 | 2.13 | 0.993 | 0.990 | 0.029 | 0.043 | 1.81 |
| Model unidimensional | 27 | 0.969 | 0.961 | 0.048 | 0.087 | 4.32 | 0.970 | 0.963 | 0.047 | 0.082 | 3.99 |
| Modelul factorilor de ordinul doi | 40 | 0.992 | 0.988 | 0.031 | 0.047 | 1.99 | 0.992 | 0.989 | 0.032 | 0.045 | 1.89 |
| Tulburarea cumpărăturilor-cumpărături online | |||||||||||
| Frecvență | Intensitate | ||||||||||
| Model | df | CFI | TLI | RSRM | RMSEA | χ2/df | CFI | TLI | RSRM | RMSEA | χ2/df |
| Model cu patru factori | 38 | 0.996 | 0.994 | 0.019 | 0.034 | 2.07 | 0.995 | 0.992 | 0.020 | 0.037 | 2.30 |
| Model unidimensional | 27 | 0.981 | 0.976 | 0.037 | 0.070 | 5.58 | 0.986 | 0.982 | 0.031 | 0.056 | 3.98 |
| Modelul factorilor de ordinul doi | 40 | 0.996 | 0.994 | 0.021 | 0.036 | 2.19 | 0.994 | 0.992 | 0.023 | 0.038 | 2.40 |
| Tulburare de utilizare a pornografiei online | |||||||||||
| Frecvență | Intensitate | ||||||||||
| Model | df | CFI | TLI | RSRM | RMSEA | χ2/df | CFI | TLI | RSRM | RMSEA | χ2/df |
| Model cu patru factori | 38 | 0.993 | 0.989 | 0.034 | 0.054 | 1.99 | 0.987 | 0.981 | 0.038 | 0.065 | 2.43 |
| Model unidimensional | 27 | 0.984 | 0.979 | 0.044 | 0.075 | 2.91 | 0.976 | 0.970 | 0.046 | 0.082 | 3.27 |
| Modelul factorilor de ordinul doi | 40 | 0.993 | 0.991 | 0.033 | 0.049 | 1.83 | 0.984 | 0.979 | 0.039 | 0.068 | 2.59 |
| Tulburare de utilizare a rețelelor sociale | |||||||||||
| Frecvență | Intensitate | ||||||||||
| Model | df | CFI | TLI | RSRM | RMSEA | χ2/df | CFI | TLI | RSRM | RMSEA | χ2/df |
| Model cu patru factori | 38 | 0.993 | 0.990 | 0.023 | 0.049 | 3.03 | 0.993 | 0.989 | 0.023 | 0.052 | 3.31 |
| Model unidimensional | 27 | 0.970 | 0.963 | 0.048 | 0.096 | 8.89 | 0.977 | 0.972 | 0.039 | 0.085 | 7.13 |
| Modelul factorilor de ordinul doi | 40 | 0.992 | 0.989 | 0.027 | 0.053 | 3.39 | 0.991 | 0.988 | 0.025 | 0.056 | 3.64 |
| Tulburarea jocurilor de noroc online | |||||||||||
| Frecvență | Intensitate | ||||||||||
| Model | df | CFI | TLI | RSRM | RMSEA | χ2/df | CFI | TLI | RSRM | RMSEA | χ2/df |
| Model cu patru factori | 38 | 0.997 | 0.996 | 0.027 | 0.059 | 1.70 | 0.997 | 0.996 | 0.026 | 0.049 | 1.47 |
| Model unidimensional | 27 | 0.994 | 0.992 | 0.040 | 0.078 | 2.20 | 0.991 | 0.989 | 0.039 | 0.080 | 2.28 |
| Modelul factorilor de ordinul doi | 40 | 0.997 | 0.996 | 0.029 | 0.054 | 1.58 | 0.997 | 0.995 | 0.029 | 0.053 | 1.55 |
notițe. Dimensiunile mostrelor au variat pentru jocuri (n = 440), cumpărături online (n = 944), utilizarea pornografiei online (n = 340), utilizarea rețelelor sociale (n = 854) și jocuri de noroc online (n = 200); ACSID-11 = Assessment of Criteria for Specific Internet-use Disorders, 11-items.
Încărcările factorilor și covarianțele reziduale ale modelelor cu patru factori ale ACSID-11 (frecvență) pentru (A) tulburare de joc, (B) tulburare de jocuri de noroc online, (C) tulburare de cumpărare online, (D) tulburare de utilizare a pornografiei online și (E) tulburare de utilizare a rețelelor sociale. notițe. Dimensiunile mostrelor au variat pentru jocuri (n = 440), cumpărături online (n = 944), utilizarea pornografiei online (n = 340), utilizarea rețelelor sociale (n = 854) și jocuri de noroc online (n = 200); Scala de intensitate a ACSID-11 a arătat rezultate similare. ACSID-11 = Assessment of Criteria for Specific Internet-use Disorders, 11-items; Valorile reprezintă încărcările de factori standardizate, covarianțele factorilor și covarianțele reziduale. Toate estimările au fost semnificative la p <0.001.
Citare: Journal of Behavioral Addictions 2022; 10.1556/2006.2022.00013
Model unidimensional
Datorită intercorelațiilor mari dintre diferiți factori, am testat suplimentar soluții unidimensionale cu toate articolele încărcate pe un singur factor, așa cum a fost implementat, de exemplu, în IGDT-10. Modelele unidimensionale ale ACSID-11 au arătat o potrivire acceptabilă, dar cu RMSEA și/sau χ2/df fiind deasupra limitelor sugerate. Pentru toate comportamentele, potrivirile modelului pentru modelele cu patru factori sunt mai bune în comparație cu modelele unidimensionale respective (vezi Tabelul 3). În consecință, soluția cu patru factori pare a fi superioară soluției unidimensionale.
Modelul factorilor de ordinul doi și modelul bifactorului
O alternativă pentru a ține seama de intercorelațiile ridicate este de a include un factor general care reprezintă constructul general, care este compus din subdomenii înrudite. Acest lucru poate fi implementat prin modelul factor de ordinul doi și modelul bifactor. În modelul factorilor de ordinul doi, un factor general (de ordinul doi) este modelat în încercarea de a explica corelațiile dintre factorii de ordinul întâi. În modelul bifactor, se presupune că factorul general ține cont de comunitatea dintre domeniile înrudite și că, în plus, există mai mulți factori specifici, fiecare dintre care are efecte unice asupra și dincolo de factorul general. Acest lucru este modelat astfel încât fiecărui element să se încarce atât pe factorul general, cât și pe factorul său specific, unde toți factorii (inclusiv corelațiile dintre factorul general și factorii specifici) sunt specificați a fi ortogonali. Modelul factorilor de ordinul doi este mai restrâns decât modelul bifactor și este imbricat în modelul bifactor (Yung, Thissen și McLeod, 1999). În eșantioanele noastre, modelele factorilor de ordinul doi arată o potrivire bună similară cu modelele cu patru factori (vezi Tabelul 3). Pentru toate comportamentele, cei patru factori (de ordinul întâi) se încarcă foarte mult pe factorul general (de ordinul doi) (vezi anexa B), ceea ce justifică utilizarea unui punctaj general. Ca și în cazul modelelor cu patru factori, unele dintre modelele factoriale de ordinul doi prezintă ocazional valori anormale (adică, varianță reziduală negativă pentru o variabilă latentă sau corelații egale sau mai mari de 1). De asemenea, am testat modele bifactori complementare care au arătat o potrivire comparativ superioară, cu toate acestea, nu a putut fi identificat un model pentru toate comportamentele (vezi Anexa C).
Încredere
Pe baza structurii identificate în patru factori, am calculat scorurile factorilor pentru ACSID-11 din mediile itemilor respectivi, precum și scorurile medii generale pentru fiecare tulburare specifică (potențială) a utilizării Internetului. Ne-am uitat la fiabilitatea IGDT-10, deoarece am folosit pentru prima dată varianta multicomportamentală urmând exemplul ASSIST (evaluarea multiplelor tulburări specifice de utilizare a Internetului). Rezultatele indică o consistență internă ridicată a ACSID-11 și o fiabilitate mai scăzută, dar și acceptabilă a IGDT-10 (vezi Tabelul 4).
Măsuri de fiabilitate ale ACSID-11 și IGDT-10 care măsoară tulburările specifice de utilizare a Internetului.
| ACSID-11 | IGDT-10 | |||||
| Frecvență | Intensitate | (versiunea ASSIST) | ||||
| Tip de tulburare | α | λ2 | α | λ2 | α | λ2 |
| Gaming | 0.900 | 0.903 | 0.894 | 0.897 | 0.841 | 0.845 |
| Cumpărături-cumpărături online | 0.910 | 0.913 | 0.915 | 0.917 | 0.858 | 0.864 |
| Utilizarea pornografiei online | 0.907 | 0.911 | 0.896 | 0.901 | 0.793 | 0.802 |
| Utilizarea rețelelor sociale | 0.906 | 0.912 | 0.915 | 0.921 | 0.855 | 0.861 |
| Jocuri de noroc online | 0.947 | 0.950 | 0.944 | 0.946 | 0.910 | 0.912 |
notițe. α = alfa lui Cronbach; λ 2 = lambda-2 lui Guttman; ACSID-11 = Assessment of Criteria for Specific Internet-use Disorders, 11 itemi; IGDT-10 = Test de tulburare a jocurilor pe Internet cu zece articole; Dimensiunile mostrelor au variat pentru jocuri (n = 440), cumpărături-cumpărături online (n = 944), utilizarea pornografiei online (n = 340), utilizarea rețelelor sociale (n = 854) și jocuri de noroc online (n = 200).
Tabelul 5 arată statisticile descriptive ale scorurilor ACSID-11 și IGDT-10. Pentru toate comportamentele, mediile factorilor ACSID-11 Continuare/Escaladare și Deficiență funcțională sunt cele mai mici în comparație cu cele ale celorlalți factori. Factorul Control afectat arată cele mai mari valori medii atât pentru frecvență, cât și pentru intensitate. Scorurile totale ACSID-11 sunt cele mai mari pentru tulburarea de utilizare a rețelelor sociale, urmate de tulburarea de jocuri de noroc online și tulburarea de jocuri de noroc, tulburarea de utilizare a pornografiei online și tulburarea de cumpărături online. Scorurile sume IGDT-10 arată o imagine similară (vezi Tabelul 5).
Statistici descriptive ale factorului și scorurilor generale ale ACSID-11 și IGDT-10 (versiunea ASSIST) pentru tulburări specifice de utilizare a Internetului.
| Jocuri (n = 440) | Cumpărături-cumpărături online (n = 944) | Utilizarea pornografiei online (n = 340) | Utilizarea rețelelor sociale (n = 854) | Jocuri de noroc online (n = 200) | ||||||||||||||||
| Variabil | Min | max | M | (SD) | Min | max | M | (SD) | Min | max | M | (SD) | Min | max | M | (SD) | Min | max | M | (SD) |
| Frecvență | ||||||||||||||||||||
| ACSID-11_IC | 0 | 3 | 0.59 | (0.71) | 0 | 3 | 0.46 | (0.67) | 0 | 3 | 0.58 | (0.71) | 0 | 3 | 0.78 | (0.88) | 0 | 3 | 0.59 | (0.82) |
| ACSID-11_IP | 0 | 3 | 0.48 | (0.69) | 0 | 3 | 0.28 | (0.56) | 0 | 3 | 0.31 | (0.59) | 0 | 3 | 0.48 | (0.71) | 0 | 3 | 0.38 | (0.74) |
| ACSID-11_CE | 0 | 3 | 0.21 | (0.51) | 0 | 3 | 0.13 | (0.43) | 0 | 3 | 0.16 | (0.45) | 0 | 3 | 0.22 | (0.50) | 0 | 3 | 0.24 | (0.60) |
| ACSID-11_FI | 0 | 3 | 0.25 | (0.53) | 0 | 3 | 0.18 | (0.48) | 0 | 2.5 | 0.19 | (0.47) | 0 | 3 | 0.33 | (0.61) | 0 | 3 | 0.33 | (0.68) |
| ACSID-11_total | 0 | 3 | 0.39 | (0.53) | 0 | 3 | 0.27 | (0.47) | 0 | 2.6 | 0.32 | (0.49) | 0 | 3 | 0.46 | (0.59) | 0 | 2.7 | 0.39 | (0.64) |
| Intensitate | ||||||||||||||||||||
| ACSID-11_IC | 0 | 3 | 0.43 | (0.58) | 0 | 3 | 0.34 | (0.56) | 0 | 3 | 0.45 | (0.63) | 0 | 3 | 0.60 | (0.76) | 0 | 3 | 0.47 | (0.73) |
| ACSID-11_IP | 0 | 3 | 0.38 | (0.62) | 0 | 3 | 0.22 | (0.51) | 0 | 3 | 0.25 | (0.51) | 0 | 3 | 0.40 | (0.67) | 0 | 3 | 0.35 | (0.69) |
| ACSID-11_CE | 0 | 3 | 0.19 | (0.48) | 0 | 3 | 0.11 | (0.39) | 0 | 2.7 | 0.15 | (0.41) | 0 | 3 | 0.19 | (0.45) | 0 | 3 | 0.23 | (0.58) |
| ACSID-11_FI | 0 | 3 | 0.21 | (0.50) | 0 | 3 | 0.15 | (0.45) | 0 | 2.5 | 0.18 | (0.43) | 0 | 3 | 0.28 | (0.57) | 0 | 3 | 0.29 | (0.61) |
| ACSID-11_total | 0 | 3 | 0.31 | (0.46) | 0 | 3 | 0.21 | (0.42) | 0 | 2.6 | 0.26 | (0.43) | 0 | 3 | 0.37 | (0.54) | 0 | 3 | 0.34 | (0.59) |
| IGDT-10_sum | 0 | 9 | 0.69 | (1.37) | 0 | 9 | 0.51 | (1.23) | 0 | 7 | 0.61 | (1.06) | 0 | 9 | 0.77 | (1.47) | 0 | 9 | 0.61 | (1.41) |
notițe. ACSID-11 = Assessment of Criteria for Specific Internet-use Disorders, 11-items; IC = control afectat; IP = prioritate crescută; CE = continuare/escaladare; FI = deficiență funcțională; IGDT-10 = Test de tulburare a jocurilor pe internet cu zece articole.
Analiza de corelație
Ca măsură a validității constructului, am analizat corelațiile dintre ACSID-11, IGDT-10 și măsurile de bunăstare generală. Corelațiile sunt prezentate în Tabelul 6. Scorurile totale ACSID-11 se corelează pozitiv cu scorurile IGDT-10 cu dimensiuni medii spre mari ale efectului, unde corelațiile dintre scorurile pentru aceleași comportamente sunt cele mai mari. În plus, scorurile ACSID-11 se corelează pozitiv cu PHQ-4, cu un efect similar cu IGDT-10 și PHQ-4. Modelele de corelație cu măsurile de satisfacție cu viața (L-1) și satisfacția de sănătate (H-1) sunt foarte asemănătoare între severitatea simptomelor evaluate cu ACSID-11 și cea cu IGDT-10. Intercorelațiile dintre scorurile totale ACSID-11 pentru diferitele comportamente au efecte mari. Corelațiile dintre scorurile factorilor și IGDT-10 pot fi găsite în materialul suplimentar.
Corelații între ACSID-11 (frecvență), IGDT-10 și măsurile de bunăstare psihologică
| 1) | 2) | 3) | 4) | 5) | 6) | 7) | 8) | 9) | 10) | 11) | 12) | |||
| ACSID-11_total | ||||||||||||||
| 1) | Gaming | 1 | ||||||||||||
| 2) | Cumpărături-cumpărături online | r | 0.703** | 1 | ||||||||||
| (n) | (434) | (944) | ||||||||||||
| 3) | Utilizarea pornografiei online | r | 0.659** | 0.655** | 1 | |||||||||
| (n) | (202) | (337) | (340) | |||||||||||
| 4) | Utilizarea rețelelor sociale | r | 0.579** | 0.720** | 0.665** | 1 | ||||||||
| (n) | (415) | (841) | (306) | 854 | ||||||||||
| 5) | Jocuri de noroc online | r | 0.718** | 0.716** | 0.661** | 0.708** | 1 | |||||||
| (n) | (123) | (197) | (97) | (192) | (200) | |||||||||
| IGDT-10_sum | ||||||||||||||
| 6) | Gaming | r | 0.596** | 0.398** | 0.434** | 0.373** | 0.359** | 1 | ||||||
| (n) | (440) | (434) | (202) | (415) | (123) | (440) | ||||||||
| 7) | Cumpărături-cumpărături online | r | 0.407** | 0.632** | 0.408** | 0.449** | 0.404** | 0.498** | 1 | |||||
| (n) | (434) | (944) | (337) | (841) | (197) | (434) | (944) | |||||||
| 8) | Utilizarea pornografiei online | r | 0.285** | 0.238** | 0.484** | 0.271** | 0.392** | 0.423** | 0.418** | 1 | ||||
| (n) | (202) | (337) | (340) | (306) | (97) | (202) | (337) | (340) | ||||||
| 9) | Utilizarea rețelelor sociale | r | 0.255** | 0.459** | 0.404** | 0.591** | 0.417** | 0.364** | 0.661** | 0.459** | 1 | |||
| (n) | (415) | (841) | (306) | (854) | (192) | (415) | (841) | (306) | (854) | |||||
| 10) | Jocuri de noroc online | r | 0.322** | 0.323** | 0.346** | 0.423** | 0.625** | 0.299** | 0.480** | 0.481** | 0.525** | 1 | ||
| (n) | (123) | (197) | (97) | (192) | (200) | (123) | (197) | (97) | (192) | (200) | ||||
| 11) | PHQ-4 | r | 0.292** | 0.273** | 0.255** | 0.350** | 0.326** | 0.208** | 0.204** | 0.146** | 0.245** | 0.236** | 1 | |
| (n) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (958) | |||
| 12) | L-1 | r | -0.069 | -0.080* | -0.006 | -0.147** | -0.179* | -0.130** | -0.077* | -0.018 | -0.140** | -0.170* | -0.542** | 1 |
| (n) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (958) | (958) | ||
| 13) | H-1 | r | -0.083 | -0.051 | 0.062 | -0.014 | 0.002 | -0.078 | -0.021 | 0.069 | 0.027 | -0.034 | -0.409** | 0.530** |
| (n) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (958) | (958) | ||
notițe. ** p <0.01; * p < 0.05. ACSID-11 = Assessment of Criteria for Specific Internet-use Disorders, 11-items; IGDT-10 = Test de tulburare a jocurilor pe Internet cu zece articole; PHQ-4 = Chestionar pentru sănătatea pacientului-4; Corelațiile cu scala de intensitate ACSID-11 au fost într-un interval similar.
Discutii si concluzii
Acest raport a introdus ACSID-11 ca un nou instrument pentru screeningul ușor și cuprinzător al tipurilor majore de tulburări specifice utilizării Internetului. Rezultatele studiului indică faptul că ACSID-11 este potrivit pentru a surprinde criteriile ICD-11 pentru tulburarea jocurilor într-o structură cu mai multe fațete. Corelațiile pozitive cu un instrument de evaluare bazat pe DSM-5 (IGDT-10) au indicat în continuare validitatea constructului.
Structura multifactorială asumată a ACSID-11 a fost confirmată de rezultatele CFA. Itemii se potrivesc bine cu un model cu patru factori reprezentând criteriile ICD-11 (1) control afectat, (2) prioritate crescută, (3) continuare/escaladare în ciuda consecințelor negative, precum și componentele suplimentare (4) afectare funcțională și distresul marcat să fie considerat ca fiind relevant pentru comportamentele care creează dependență. Soluția cu patru factori a arătat o potrivire superioară în comparație cu soluția unidimensională. Multidimensionalitatea scalei este o caracteristică unică în comparație cu alte scale care acoperă criteriile ICD-11 pentru tulburările de joc (cf. King și colab., 2020; Pontes și colab., 2021). În plus, potrivirea la fel de superioară a modelului factorilor de ordinul doi (și a modelului bifactor parțial) indică faptul că itemii care evaluează cele patru criterii asociate cuprind un construct general de „tulburare” și justifică utilizarea unui scor general. Rezultatele au fost similare pentru tulburarea de jocuri de noroc online și pentru celelalte potențiale tulburări specifice de utilizare a internetului măsurate prin ACSID-11 în formatul multicomportamental pe exemplul ASSIST, și anume tulburarea de cumpărare online, tulburare de utilizare a pornografiei online, rețele sociale- folosire tulburare. Pentru acestea din urmă, nu există aproape niciun instrument bazat pe criteriile OMS pentru tulburările cauzate de comportamente de dependență, deși cercetătorii recomandă această clasificare pentru fiecare dintre ele (Brand și colab., 2020; Müller și colab., 2019; Stark și colab., 2018). Noile măsuri cuprinzătoare, cum ar fi ACSID-11, pot ajuta la depășirea dificultăților metodologice și pot permite analize sistematice ale punctelor comune și diferențelor dintre aceste diferite tipuri de comportamente (potențiale) de dependență.
Fiabilitatea ACSID-11 este ridicată. Pentru tulburările de joc, consistența internă este comparabilă sau mai mare decât cea a majorității celorlalte instrumente (cf. King și colab., 2020). Fiabilitatea în ceea ce privește consistența internă este bună și pentru celelalte tulburări specifice de utilizare a Internetului măsurate atât de ACSID-11, cât și de IGDT-10. Din aceasta putem concluziona că un format de răspuns integrat, precum cel al ASSIST (Grupul de lucru WHO ASSIST, 2002) este potrivit pentru o evaluare comună a diferitelor tipuri de dependențe comportamentale. În eșantionul actual, scorul total ACSID-11 a fost cel mai mare pentru tulburarea de utilizare a rețelelor sociale. Acest lucru se potrivește cu prevalența relativ ridicată a acestui fenomen, care este estimată în prezent la 14% pentru țările individualiste și 31% pentru țările colectiviste (Cheng, Lau, Chan și Luk, 2021).
Validitatea convergentă este indicată de corelații pozitive medii spre mari între scorurile ACSID-11 și IGDT-10, în ciuda diferitelor formate de notare. În plus, corelațiile pozitive moderate dintre scorurile ACSID-11 și PHQ-4 care măsoară simptomele de depresie și anxietate susțin validitatea criteriului noului instrument de evaluare. Rezultatele sunt în concordanță cu constatările anterioare privind asocierile dintre problemele mentale (comorbide) și tulburările specifice de utilizare a internetului, inclusiv tulburarea de joc (Mihara & Higuchi, 2017; dar vezi; Colder Carras, Shi, Hard și Saldanha, 2020), tulburare de utilizare a pornografiei (Duffy, Dawson și Das Nair, 2016), tulburare de cumpărare-cumpărare (Kyrios și colab., 2018), tulburare de utilizare a rețelelor sociale (Andreassen, 2015), și tulburarea jocurilor de noroc (Dowling și colab., 2015). De asemenea, ACSID-11 (în special tulburarea de jocuri de noroc online și tulburarea de utilizare a rețelelor sociale) a fost invers corelată cu măsura satisfacției cu viața. Acest rezultat este în concordanță cu constatările anterioare privind asocierile între bunăstarea afectată și severitatea simptomelor tulburărilor specifice de utilizare a internetului (Cheng, Cheung și Wang, 2018; Duffy și colab., 2016; Duradoni, Innocenti și Guazzini, 2020). Studiile sugerează că bunăstarea este deosebit de afectată atunci când apar simultan mai multe tulburări specifice de utilizare a internetului (Charzyńska și colab., 2021). Apariția în comun a unor tulburări specifice de utilizare a internetului nu este puțin frecventă (de exemplu, Burleigh și colab., 2019; Müller și colab., 2021) ceea ce poate explica parțial intercorelațiile relativ mari dintre tulburările măsurate de ACSID-11 și, respectiv, IGDT-10. Acest lucru subliniază importanța unui instrument de screening uniform pentru a determina în mod mai valid punctele comune și diferențele între diferitele tipuri de tulburări din cauza comportamentelor de dependență.
O limitare principală a studiului actual este eșantionul non-clinic, relativ mic și nereprezentativ. Astfel, cu acest studiu, nu putem arăta dacă ACSID-11 este potrivit ca instrument de diagnosticare, deoarece nu putem oferi scoruri limită clare, încă. Mai mult, proiectarea transversală nu a permis să se facă inferențe despre fiabilitatea test-retest sau relațiile cauzale dintre ACSID-11 și variabilele de validare. Instrumentul are nevoie de validare suplimentară pentru a-și verifica fiabilitatea și adecvarea. Cu toate acestea, rezultatele acestui studiu inițial sugerează că este un instrument promițător care ar putea merita testat în continuare. De remarcat, este necesară o bază de date mai mare nu numai pentru acest instrument, ci și pentru întregul domeniu de cercetare pentru a determina care dintre aceste comportamente pot fi considerate entități de diagnostic (cf. Grant & Chamberlain, 2016). Structura ACSID-11 pare să funcționeze bine, așa cum este confirmat de rezultatele studiului actual. Cei patru factori specifici și domeniul general au fost reprezentați în mod adecvat în diferitele comportamente, deși la fiecare item i sa răspuns pentru toate activitățile online indicate, cel puțin ocazional, în ultimele douăsprezece luni. Am discutat deja că tulburările specifice de utilizare a Internetului sunt susceptibile de a apărea concomitent, cu toate acestea, acest lucru trebuie confirmat în studiile de urmărire ca motiv pentru corelațiile moderate până la ridicate ale scorurilor ACSID-11 între comportamente. În plus, valorile anormale ocazionale ar putea indica faptul că pentru unele comportamente specificațiile modelului trebuie optimizate. Criteriile utilizate nu sunt neapărat la fel de relevante pentru toate tipurile de tulburări potențiale incluse. Este posibil ca ACSID-11 să nu poată acoperi în mod adecvat caracteristicile specifice tulburării în manifestările simptomelor. Invarianța măsurătorilor în diferite versiuni ar trebui testată cu noi eșantioane independente, inclusiv pacienți cu tulburări specifice de utilizare a internetului diagnosticate. În plus, rezultatele nu sunt reprezentative pentru populația generală. Datele reprezintă aproximativ utilizatorii de internet din Germania și nu a existat niciun blocaj la momentul colectării datelor; cu toate acestea, pandemia de COVID-19 are o potențială influență asupra nivelurilor de stres și a utilizării (problematice) a internetului (Király și colab., 2020). Deși scala L-1 cu un singur articol este bine validată (Beierlein și colab., 2015), satisfacția de viață (specifică domeniului) ar putea fi surprinsă mai cuprinzător în studiile viitoare folosind ACSID-11.
În concluzie, ACSID-11 s-a dovedit a fi potrivit pentru evaluarea cuprinzătoare, consecventă și economică a simptomelor tulburărilor (potenţiale) specifice ale utilizării internetului, inclusiv tulburarea jocurilor de noroc, tulburarea de cumpărare online, tulburarea de utilizare a pornografiei online, rețelele sociale. -tulburare de utilizare și tulburare de joc online pe baza criteriilor de diagnosticare ICD-11 pentru tulburarea jocurilor de noroc. Ar trebui efectuată o evaluare suplimentară a instrumentului de evaluare. Sperăm că ACSID-11 poate contribui la o evaluare mai consistentă a comportamentelor de dependență în cercetare și că poate deveni util și în practica clinică în viitor.
Surse de finanțare
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Fundația Germană de Cercetare) – 411232260.
Contribuția autorilor
SMM: Metodologie, Analiză formală, Redactare – Ciornă originală; EW: Conceptualizare, Metodologie, Scriere – Revizuire și editare; AO: Metodologie, Analiză formală; RS: Conceptualizare, Metodologie; AM: Conceptualizare, Metodologie; CM: Conceptualizare, Metodologie; KW: Conceptualizare, Metodologie; HJR: Conceptualizare, Metodologie; MB: Conceptualizare, Metodologie, Scriere – Revizuire și Editare, Supraveghere.
Conflictul de interese
Autorii nu raportează niciun conflict de interese financiar sau de altă natură relevant pentru subiectul acestui articol.
Mulţumiri
Lucrarea la acest articol a fost realizată în contextul Unității de Cercetare ACSID, FOR2974, finanțată de Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Fundația Germană de Cercetare) – 411232260.
Material suplimentar
Datele suplimentare la acest articol pot fi găsite online la adresa https://doi.org/10.1556/2006.2022.00013.
;
