Pediatrie primară. 2018 Apr 23; 9: 154. doi: 10.3389 / fpsyt.2018.00154. eCollecție 2018.
Liu L1,2, Yao YW2, Li CR3,4, Zhang JT2, Xia CC5, Lan J1, Ma SS1, Zhou N1, Fang XY1.
Abstract
Tulburarea de jocuri pe Internet (IGD) este caracterizată de deficite cognitive și emoționale. Studiile anterioare au raportat co-apariția IGD și a depresiei. Cu toate acestea, cercetarea existentă a imaginilor cerebrale sa concentrat în mare parte asupra deficitelor cognitive în IGD. Puține studii au abordat comorbiditatea dintre IGD și simptomele depresiei și mecanismele neuronale subiacente. Aici, am investigat în mod sistematic această problemă prin combinarea unui studiu de anchetă longitudinală, a unui studiu de conectivitate funcțională la starea de repaus și a unui studiu de intervenție. Modelarea autoregresivă încrucișată pe un set de date longitudinal al studenților a arătat că severitatea IGD și depresia sunt reciproc predictive. La nivelul neuronal, indivizii cu IGD au prezentat rsFC îmbunătățit între amigdala stângă și cortexul prefrontal doroslateral drept (DLPFC), giroscopul frontal inferior și precentral inferior comparativ cu participanții la control și conectivitatea amigdală-frontoparietală la valoarea inițială a reducerii negative a simptomelor depresiei în urma unei intervenții psihoterapeutice. Mai mult, după intervenție, indivizii cu IGD au prezentat o scădere a conectivității dintre amigdala stângă și girusul frontal mijloc și gâtul precentral, comparativ cu grupul care nu a intervenit. Aceste constatări arată împreună că IGD poate fi strâns asociată cu depresia; rsFC aberant între rețelele emoționale și cele de control executiv pot fi subiacente depresiei și reprezintă o țintă terapeutică la persoanele cu IGD. Denumirea registrului: mecanismul comportamental și creier al IGD; URL: https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02550405; Număr de înregistrare: NCT02550405.
CUVINTE CHEIE:
amigdala; depresie; fMRI; jocuri de noroc pe internet; conectivitate funcțională în stare de repaus; sub cortexul cingular anterior subgenual
PMID: 29740358
PMCID: PMC5924965
DOI: 10.3389 / fpsyt.2018.00154
URL-ul: https://www.clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT02550405;
Număr de înregistrare: NCT02550405.
Introducere
Comportamentele dependente de comportament și tulburările consumului de substanțe prezintă multe manifestări clinice, inclusiv comorbidități precum depresia [1]. Dependența de Internet (IA) a fost privită ca o dependență comportamentală presupusă. Problema jocurilor pe Internet (IGD), ca formă cea mai răspândită a IA, a fost inclusă în cea de-a cincea ediție a Manualului de Diagnostic și Statistic al Tulburărilor Mentale (DSM-5) ca o condiție care justifică studiul ulterior [2]. Afecțiunile psihiatrice au fost în mod obișnuit considerate entități distincte categoric. Cu toate acestea, în inițiativa Criteriilor Domeniului de Cercetare (RDoC), markerii neurobiologici ai disfuncțiilor cognitive și emoționale sunt considerați a fi de importanță majoră în clasificarea diagnosticului și pot fi împărțiți între condițiile neuropsihiatrice [3]. În special, imagistica creierului a oferit un instrument eficient în identificarea acestor markeri neuronali. Studiile anterioare au examinat bazele neuronale ale tulburărilor cognitive cum ar fi controlul inhibitor deficient și luarea de decizii maladaptive în IGD [4, 5]. Totuși, disfuncțiile emoționale (de exemplu, depresia) și mecanismele neurale subiacente la această populație au rămas în mare măsură neclar, în ciuda comorbidității ridicate a IGD și a depresiei.
Simptomele depresiei apar frecvent la persoanele cu IA / IGD [6]. O meta-analiză a raportat o proporție semnificativ mai mare de pacienți cu depresie la indivizii cu IA (26.3%) decât la cei sănătoși (11.7%) [7]. Studiile efectuate la IGD au raportat, de asemenea, tendințe depresive mai ridicate la persoanele cu risc de IGD sau cu IGD, precum și reducerea depresiei în timpul remisiunii de la IGD [8-10]. Cu toate acestea, aceste constatări transversale nu au putut clarifica direcționalitatea dintre IA / IGD și depresie [11, 12]. Un studiu prospectiv ar contribui la descoperirea în continuare a interrelației dintre simptomele IGD și depresie.
Starea de repaus fMRI a apărut ca un instrument utilizat pe scară largă pentru a investiga activitatea intrinsecă a creierului [13, 14] și disfuncție cerebrală în multe tulburări neuropsihiatrice, incluzând IGD și tulburarea depresivă majoră (MDD) [15, 16]. Este important faptul că IGD și MDD par să aibă modificări ale conectivității funcționale în stare de repaus (rsFC) în rețeaua emoțională, care cuprinde amigdala și cortexul cingular anterior subgenual (sgACC). În mod specific, amigdala contribuie la detectarea și integrarea informațiilor interceptive și autonome și a stimulilor emoționali și la formarea și stocarea amintirilor emoționale negative [11, 15, 17-19]. SgACC joacă un rol critic în reglarea excitării ca răspuns la stimuli emoționali și alți stimuli [20, 21]. Studiile anterioare au raportat interacțiuni maladaptive ale amigdalei cu regiuni ale rețelei de control executiv, inclusiv cortexul prefrontal lateral (PFC), în legătură cu răspunsurile excesive la stimulii negativi atât la MDD [22-24] și IGD [25]. SgACC este esențială pentru reglementarea afectivă [15, 22] și patogeneza depresiei [15, 26]. Interconectat cu sgACC și amigdala, PFC face parte din circuitul de control al sarcinilor care reglează emoția [27]. Pacienții cu MDD au prezentat o conectivitate crescută între sgACC și PFC dorsolateral / dorsomedial, în asociere cu rumânarea exagerată auto-dirijată [28, 29]. S-a constatat o conectivitate crescută sgACC-PFC la persoanele cu dependență de droguri [30, 31]. Astfel, examinarea conectivităților funcționale dintre amigdala, sgACC și PFC, precum și relația lor cu depresia și severitatea dependenței pot dezvălui fenotipurile neurale critice ale IGD.
Mai mult, studiile anterioare au arătat că intervențiile comportamentale sunt eficiente în ameliorarea atât a gravității dependenței [32, 33] și simptomele depresiei la indivizi cu IGD sau IA în general [34-36]. Examinarea modului în care intervențiile comportamentale influențează conectivitatea rețelei emoționale și asociațiile acesteia cu reducerea simptomelor depresiei și a dependenței ar oferi dovezi suplimentare în sprijinul substraturilor neuronale partajate ale IGD și depresiei.
În studiul actual, am prezentat rezultatele dintr-un studiu longitudinal al 4 pentru a explora interrelația dintre severitatea simptomelor depresiei și dependenței în IGD. În plus, pentru a elucida rețelele neuronale care stau la baza depresiei la indivizi cu IGD, am efectuat un studiu transversal rsFC axat pe amigdala și sgACC. În cele din urmă, am examinat modul în care tratamentul comportamental ameliorat depresia și disfuncția circuitului remediat în legătură cu depresia la indivizii cu IGD. Pe baza dovezilor comportamentale anterioare [11, 12, 37], am emis ipoteza unei relații bidirecționale între gravitatea trecută și cea viitoare a simptomelor dependenței de Internet / depresiei. Mai mult, pe baza studiilor neuropsihiatrice anterioare [25, 38], am presupus că indivizii cu IGD ar prezenta simptome de depresie și rsFC modificat de amigdală și sgACC cu regiuni ale rețelei de control executiv, care ar putea fi atenuate de intervenția comportamentală pentru IGD.
Materiale și metode
Participanții
Pentru studiul 1, datele au fost colectate ca parte a unui studiu longitudinal al utilizării internetului studenților de la facultate la o universitate din Beijing, în patru valuri, începând din anul 2011. Prin intermediul unui instrument de sondaj online, o cohortă a colegiului din anul I studenții au fost evaluați anual. Toți participanții au acordat consimțământul scris în scris și au fost compensați financiar pentru timpul lor, conform unui protocol aprobat de Consiliul de revizuire instituțională al Școlii de Psihologie, Universitatea Normal din Beijing.
Participanții la sondaj au fost incluși în studiu numai dacă au jucat jocuri online și au cheltuit în medie peste 20% din timpul lor zilnic folosind internetul pentru jocuri în fiecare dintre cei patru ani consecutivi de la care s-au luat datele. Din totalul studenților 2,182, 1,619 (femele 1,253, bărbați 366) nu au îndeplinit criteriile de includere și au fost excluși din studiu. Rata de excludere a femeilor (90.99%) a fost mai mare decât bărbații (45.47%) (χ2 = 550.056, P <0.001). Astfel, au fost obținute anchete de la un total de 563 de studenți (124 de femei și 439 de bărbați) pentru studiu. Vârsta lor a variat între 16 și 21 de ani (medie ± SD = 18.31 ± .89) la ora 1.
Studiul 2 și 3 au fost ambele părți ale unui proiect mai amplu de dezvoltare și evaluare a unei intervenții comportamentale pentru IGD. Participanții au fost recrutați prin internet și reclame postate la universitățile locale, cu următoarele criterii de includere: (1) un scor> 67 la CIAS [39]; (2)> 14 ore pe săptămână implicate în jocuri pe internet, timp de minimum 1 an. Criteriile de incluziune pentru participanții la control sănătos (HC) au fost: (1) un scor <60 la CIAS; (2) care nu a petrecut niciodată mai mult de 2 ore pe săptămână în jocuri pe internet. Toți participanții erau bărbați dreptaci. Criteriile de excludere erau orice utilizare actuală sau anterioară a substanțelor ilegale și a jocurilor de noroc (inclusiv jocurile de noroc online), orice antecedente de boli psihiatrice sau neurologice și utilizarea curentă a medicamentelor psihotrope, după cum a fost evaluat printr-un interviu semi-structurat. Un total de 76 de persoane cu IGD și 41 de HC au participat la Studiul 2. Pentru Studiul 3, 63 de persoane cu IGD au fost recrutați, dintre care 44 au fost de acord să participe la o intervenție comportamentală pofta (grupul CBI +), iar restul 19 au fost în grupul de control (Grup CBI-) din cauza programului lor de lucru. Douăzeci și trei de persoane din cadrul grupului CBI + au participat la fMRI în stare de repaus înainte și după CBI. Șaisprezece din 19 CBI - au fost scanate în mod similar în același timp. Studiile 2 și 3 au fost aprobate de Consiliul de revizuire instituțională al Laboratorului cheie de stat pentru neuroștiințe cognitive și învățare de la Universitatea normală din Beijing.
măsuri
Pentru studiile 1, 2 și 3, am măsurat severitatea dependenței de internet în rândul colegilor, folosind Scala de dependență de Internet din China (CIAS; 40), care constă din articole 26 pe o scară Likert cu punct 4, care evaluează dimensiunile 5 ale simptomelor / consecințelor, inclusiv utilizarea compulsivă, retragerea, toleranța și problemele legate de relațiile interpersonale și gestionarea sănătății / timpului. Fiabilitatea și valabilitatea CIAS au fost demonstrate anterior pentru colegii [40], iar în experimentul actual, coeficienții alfa ai acestei scări ai lui Cronbach au fost de 0.933-0.950 în cele patru puncte de timp. Pentru studiul 1, am măsurat simptomele depresive folosind cele treisprezece elemente din lista de verificare a simptomelor (SCL-90) [41]. Aceste articole au fost evaluate pe o scară de la 1 (niciodată adevărat) la 4 (întotdeauna adevărat). În experimentul actual, coeficienții alfa ai lui Cronbach pentru această scară au fost de 0.888-0.936 în cele patru puncte de timp. În studiile 2 și 3, simptomele depresiei participanților au fost măsurate folosind Beck Depression Inventory (BDI) [42].
Analiza datelor RMN
Pentru studiile 2 și 3, achiziționarea și preprocesarea datelor RMN au fost descrise în detaliu în studiul anterior [33]. Pe scurt, datele fMRI de stare de repaus au fost obținute pe un scanner 3.0 T Siemens Trio de la Brain Imaging Center, Beijing Normal University. Parametrii pentru datele EPI au fost: timp de repetare = 2,000 ms, timp de ecou = 30 ms, unghi de înclinare = 90 °, câmp de vedere = 200 × 200 mm2, matricea de achiziție = 64 × 64, dimensiunea voxelului = 3.1 × 3.1 × 3.5 mm3, slice = 33, punct de timp = 200. O scanare T1-wighted a fost obținută și cu următorii parametri: timpul de repetare = 2,530 ms, ecoul de timp = 3.39 ms, unghiul de înclinare = 7 °, câmpul vizual = 256 × 256 mm2, dimensiunea voxelului = 1 × 1 × 1.33 mm3, numărul de felie = 144.
Craving Intervenția comportamentală (CBI)
CBI a fost elaborat pe baza unei intervenții comportamentale elaborate mai devreme [33]. Procese psihologice complexe interconectate cu disfuncții emoționale [43], pofta poate juca un rol critic în dezvoltarea și menținerea IGD. Intervențiile care îi ajută pe indivizi să facă față și să reducă pofta pot să promoveze rezultate pozitive și să prevină recidivele (pentru mai multe detalii, consultați secțiunea Metodele Materialelor Suplimentare).
Analiza statistică
Modelarea autoregresivă încrucișată
Pentru studiul 1, am folosit modelarea autoregresivă cu întârziere încrucișată (ACLM) pentru a evalua relațiile longitudinale și reciproce dintre severitatea dependenței și simptomele depresive. ACLM este bine adaptat pentru examinarea relațiilor dintre două construcții în timp. În ACLM, parametrul autoregresiv reprezintă cât de bine o măsură anterioară yt prezice măsura ulterioară a y(T + 1), iar parametrul încrucișat reprezintă modul în care o măsură anterioară zt prezice o măsură ulterioară a lui y(T + 1) deasupra și dincolo de măsura anterioară a yt [44, 45]. ACLM a fost utilizat pe scară largă în investigarea inter-relațiilor temporale ale clinicilor, inclusiv a simptomelor de dependență [37, 46, 47]. Setul de modele autoregresive încrucișate au fost testate în Mplus 7.4 [48]. Mplus utilizează metoda de estimare a probabilității maxime a informației complete (FIML) pentru a gestiona datele care lipsesc (consultați Materialele suplimentare pentru detalii suplimentare). SPSS 20.0 a fost utilizat pentru statistici descriptive.
Testarea invarianței în timp
ACLM a inclus opt construcții: depresia și severitatea dependenței la Times 1, 2, 3 și 4. La fiecare punct de timp, subscalele CIAS constituiau variabila latentă a severității dependenței de Internet, iar severitatea depresiei a fost indexată de scorul subscalei depresiei SCL-90. Pentru a evalua efectele autoregresive și întârziate, am examinat secvențial configurația configurară, inversarea structurală și încărcarea structurală. Am comparat indicii de potrivire a modelelor a patru modele imbricate (Tabelul 1).
Tabelul 1. Comparație între modelele autoregresive încrucișate.
Modelul 1 a servit ca model de bază fără constrângeri de invarianță pentru a testa invarianța configurării. În modelul 2, am testat invarianța metrică prin limitarea încărcărilor factorilor pentru a fi egali în timp (Tabelul S2), pentru a ne asigura că structurile au același înțeles la fiecare punct [50, 51]. În modelul 3, am restricționat căile încrucișate pentru severitatea depresiei (T) 
severitatea dependenței (T + 1) și severitatea dependenței (T) severitatea depresiei (T + 1) să fie egală în timp, respectiv. În sfârșit, în modelul 4, am constrâns căile autoregresive pentru depresie și severitatea dependenței în timp pentru a fi egale (Figura 1). Apoi am comparat indexurile de potrivire a modelelor din toate cele patru modele succesiv pentru a selecta cel mai bun model. The χ2 au fost aplicate indicele de potrivire comparativă (CFI), indicele Tucker-Lewis (TLI) și eroarea medie pătrată de aproximare (RMSEA) pentru a compara modelul de potrivire [49].
Figura 1. Analiza de regresie cu întârziere încrucișată. Indicăm invarianța metrică, invarianța configuală și invarianța covarianței erorilor în timp folosind literele de pe căi. Numerele sunt coeficienți de drum standardizați (*P <0.05; ***P <0.001).
Analiza statistică a datelor comportamentale
În studiul 2, două eșantioane t- s-au efectuat teste pentru a compara severitatea dependenței și depresiei între grupurile IGD și HC. Analizele de variație (ANOVA) cu măsuri repetate au fost utilizate în studiul 3 pentru a examina efectele CBI asupra caracteristicilor jocurilor de pe Internet, grupul (CBI + și CBI-) fiind un factor între subiecți și sesiune (testul de bază și al doilea test) un factor în cadrul subiectului.
Pre-prelucrarea datelor RMN
Datele au fost preprocesate și analizate folosind versiunea DPABI 1.2 (http://rfmri.org/dpabi) și SPM8 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm). Primele volume 10 au fost aruncate. Datele individuale pentru EPI au fost corectate în timp. Participantii ai caror miscare a capului a depasit 3.0 mm in traducere sau 3 ° in rotatie (subiecti 2 IGD) au fost excluse. Am redus și alte potențiale confuzii ale mișcării capului cu corecția Friston-24. Am regresat semnalele din lichidul cefalorahidian și materia albă pentru a reduce efectele posibile ale artefactelor fiziologice. Datele EPI au fost apoi normalizate în spațiul Institutului de Neurologie din Montreal (MNI). A fost utilizat un filtru spațial cu lățimea totală 4 mm la jumătate din nucleul gaussian maxim. Ulterior, a fost aplicat un filtru temporal de bandă (0.01-0.10 Hz) pentru a reduce drifturile de frecvență joasă și zgomotul de înaltă frecvență.
Calcularea rsFC
S-au identificat seminte subgenulare ACC și amigdale bilaterale de la un atlas de parcellare bazat pe conectivitate [52], și din atlasul zonei Brodmann (zona Brodmann 34, vezi Figura S1). Seriile de timp medii din cadrul fiecărei sămânțe au fost regresate împotriva voxelilor din întregul creier pentru a genera hărți de corelație încrucișată. Coeficienții de corelație au fost convertiți în scorurile Z cu transformarea r-la-z a lui Fisher.
Am comparat rsFC-urile grupurilor IGD și HC în sgACC și amigdala pentru Studiul 2 și am comparat modificările rsFC dintre grupurile CBI + și CBI− ([rsFC la a doua scanare] - [rsFC la momentul inițial]) în Studiul 3 cu două -probă t- testele și hărțile diferențelor de grup au fost corectate prin teoria câmpului aleator Gaussian (GRFT, nivel voxel P <0.001 combinat cu nivelul clusterului P <0.05 corectat pentru erori familiale).
În cadrul grupului IGD din Studiul 2, am realizat în continuare analize de regresie bazate pe ROI pentru a examina relațiile dintre BDI, scorul CIAS și rs-FC, cu ROI identificate din comparații între grupuri între creier. Am raportat activări semnificative ale creierului în cadrul ROI, corectate prin intermediul GRFT cu nivel de voxel P <0.005 și la nivel de cluster P <0.05 (PSVC-FWE <0.05).
Pentru studiul 3, analizele de regresie pe bază de ROI au fost efectuate în cadrul grupului CBI + pentru a examina relațiile dintre schimbările în BDI și scorul CIAS și rsFC modificat, așa cum au fost identificate din cele două eșantioane t-testuri (nivel voxel P <0.005 și la nivel de cluster P <0.05; PSVC-FWE <0.05).
REZULTATE
Studiul 1: O analiză longitudinală a depresiei și a gravității dependenței în jocurile de Internet
Corelațiile bivariate au demonstrat o stabilitate moderată a acelorași variabile în cele patru valuri, corelații semnificative concurente între variabilele din fiecare val și corelații longitudinale semnificative între valuri (vezi tabelul S1). Mai exact, în cele patru valuri, severitatea dependenței de internet mai devreme a fost asociată cu depresia mai mare mai târziu (r 's variind de la 0.19 la 0.27, P <0.01), iar depresia mai mare mai devreme a fost asociată cu o severitate mai mare a dependenței mai târziu (r 's variind de la 0.25 la 0.30, P <0.01).
Pentru a testa relațiile bidirecționale dintre dependența și severitatea depresiei, mai întâi se potrivește modelul 1 fără nici o covariate sau constrângeri. Modelul potrivit pentru acest model de bază a fost bun [χ2(210)
= 441.049, P <0.001, CFI = 0.972, RMSEA = 0.044, SRMR = 0.070]. Modelul 1 a servit ca model de bază pentru comparație cu modele mai constrânse, în care fiecare dintre căile încrucișate a fost constrânsă să fie egală între măsurători. În concordanță cu ipotezele noastre, modelul 2 a arătat o potrivire mai bună decât modelul 1 cu un RMSEA mai bun, dar nicio diferență semnificativă în χ2, Valorile CFI și TLI [Δχ2(12)
= 10.912, P > 0.05; ΔCFI <0.01, ΔTLI <0.01]. Astfel, a fost susținută invarianța metrică a dependenței de Internet, sugerând că severitatea dependenței a fost înțeleasă și evaluată de către jucătorii online ca fiind aceeași pe parcursul celor 4 ani. În al doilea rând, modelul 3 a fost mai bun în comparație cu modelul 2, cu RMSEA ceva mai bun, dar aceleași CFI, TLI și χ2 valoare. Asta este, efectele încrucișate ale celor două relații [severitatea depresiei / dependenței (T) dependența / gravitatea depresiei (T + 1)] au fost identice în anii 4. Apoi, modelul 4 diferă de modelul 3 în χ2 dar nu și alți indici de potrivire (ΔCFI <0.01, ΔTLI <0.01, ΔRMSEA <0.01), sugerând că fiecare efect autoregresiv al celor două variabile a fost stabil și identic pe parcursul celor 4 ani. Modelul 4 a fost astfel selectat ca model final pentru acest studiu.
Tabel 2 afișează coeficienții de traiectorie pentru modelele 1 și 4 și arată că severitatea simptomelor dependenței de Internet și ale depresiei a fost corelată pozitiv în timp. Mai mult, impactul depresiei asupra severității dependenței (β = 0.118, 0.126, 0.127) a fost mai mare decât impactul severității dependenței asupra depresiei (β = 0.070, 0.066, 0.070). Împreună, aceste rezultate oferă măsurători statistice ale interrelației temporale între depresie și severitatea dependenței.
Tabelul 2. Estimări de parametri ale modelului de bază și modelului ARCL 6.
Studiul 2: Corelațiile neuronale ale depresiei în tulburările de joc pe Internet
Demografia și caracteristicile jocurilor pe Internet ale subiecților IGD și HC
Subiecții IGD și HC nu diferă în funcție de vârstă, educație, consumul de alcool și de fumat. După cum era de așteptat, subiecții IGD au raportat un număr mai mare de BDI (8.78 ± 5.54 vs. 2.85 ± 3.64; t = 6.91, P <0.001) și scoruri CIAS mai mari (78.46 ± 8.40 vs. 43.49 ± 9.64; t = 20.27, P <0.001), în comparație cu subiecții HC (Tabelul S3).
rsFC Diferențe între subiecții IGD și HC
Comparativ cu HC, subiecții IGD au prezentat rsFC semnificativ mai mare între amigdala stângă și DLPFC dreapta (Figura 2 și tabelul 3). Cu toate acestea, nu s-au observat diferențe semnificative între grupuri pentru amigdala dreaptă sau pentru semințele bilaterale sgACC. Folosind un criteriu mai liberal (nivelul voxelului P <0.005 și la nivel de cluster P <0.05), subiecții IGD au prezentat rsFC semnificativ mai mare între sgACC stâng și DLPFC drept (Figura S2 și Tabelul S4).
Figura 2. Conectivitate funcțională la starea de repaus în subiecții IGD și HC (A) și asocierea cu depresia în grupul IGD (B).
Tabelul 3. Locații și regiuni ale semințelor care prezintă diferențe semnificative în conectivitatea dintre subiecții IGD și HC (GRFT, nivel voxel P <0.001 și la nivel de cluster P <0.05).
Brain-comportamente de relație
În cadrul grupului IGD, scorul depresiei a fost corelat negativ cu conectivitatea dintre amigdala stângă și DLPFC dreapta (MNI: 57, 9, 30; r = -0.35; Figura 2). Nu a existat o corelație semnificativă între severitatea dependenței și conectivitatea DLPFC la stânga amigdală-dreapta.
Studiul 3: Efectele intervenției comportamentale asupra depresiei și a bazelor neurale ale eficacității terapeutice
Demografia și caracteristicile jocurilor pe Internet
ANOVA cu măsuri repetate a arătat o interacțiune de grup (CBI + și CBI−) după sesiune (prima și a doua evaluare) interacțiune pentru severitatea IGD [F(1, 59) = 22.62, P <0.001] și scor BDI [F(1, 59) = 7.89, P <0.01] (Tabel 4). În comparație cu grupul de control, grupul de intervenție a prezentat reduceri semnificative atât la ICAS, cât și la scorurile de depresie după tratament.
Tabelul 4. Comparații ale variabilelor măsurate între grupul CBI + și grupul CBI la punctele de timp înainte și după intervenție.
Modificări în rsFC în grupurile CBI + și CBI
Comparativ cu grupul CBI, grupul CBI + a prezentat o rsFC semnificativ redusă a amigdalei stângi cu gyrus precentral stâng și DLPFC, după intervenție (Figura 3A și tabelul 5). Cu toate acestea, nu s-au observat diferențe semnificative între grupuri pentru amigdala dreaptă sau pentru semințele bilaterale sgACC. Cu un criteriu mai liberal (nivel voxel P <0.005 și la nivel de cluster P <0.05), subiecții CBI + au arătat o conectivitate funcțională semnificativ scăzută între sgACC stâng și girusul postcentral stâng (Figura S3 și Tabelul S5).
Figura 3. Rezultatele studiului 3. Comparațiile modificărilor rsFC ([rsFC la cea de-a doua scanare] - [rsFC la momentul inițial]) între grupurile CBI + și CBI- deasupra amigdalei stângi cu MFG, gyrus precentral și SFG (A); Asocierea negativă între FC al amigdalei stângi și DLPFC dreapta la momentul inițial, cu scorul schimbat al depresiei în grupul CBI + (B); Scatterplot este arătat de corelație între scorul modificat al valorilor BDI și beta pentru clusterul supraviețuitor în rsFC de bază al amygdala-DLPFC (C).
Tabelul 5. Locațiile și regiunile de însămânțare prezintă diferențe semnificative în conectivitatea dintre grupurile CBI + și CBI (GRFT, nivel voxel P <0.001 și la nivel de cluster P <0.05).
Brain-comportamente de relație
Deși nu s-au observat asocieri semnificative între schimbările rsFC și nivelurile de depresie sau severitate a dependenței în grupul CBI +, conectivitatea dintre amigdala stângă și DLPFC dreapta la momentul inițial a fost asociată negativ cu scorul schimbat al depresiei [Post-Pre], MNI: 42, 15, 27, r = 0.63; SVC; Cifre 3B, C) în grupul CBI +. Cu toate acestea, asocierea nu a fost mai semnificativă atunci când a fost controlată pentru severitatea depresiei inițiale.
Discuție
Am evaluat relația dintre simptomele depresiei și dependenței și mecanismele neuronale care stau la baza, prin combinarea unui studiu de anchetă longitudinală, a unui studiu de conectivitate funcțional în starea de repaus și a unui studiu de intervenție. În general, dependența de internet și depresia mențin o relație bidirecțională între jucătorii de pe Internet, deoarece dependența și severitatea depresiei se influențează reciproc reciproc într-o perioadă de 4-ani. Prin compararea directă a indivizilor cu subiecții IGD și HC, am constatat că grupul IGD a prezentat o severitate severă a depresiei și amygdala-DLPFC rsFC, cu puterea conectivității asociată negativ cu depresia în grupul IGD. Mai mult, persoanele cu IGD au prezentat o severitate a depresiei reduse și rsFC între amigdală și DLPFC după ce au primit o intervenție comportamentală pentru IGD. Interacțiunile aberante între rețelele de control emoțional și executiv pot contribui la simptomele depresiei în IGD, iar intervențiile care vizează aceste aberații pot ameliora simptomele dependenței de Internet și depresiei. Împreună, aceste constatări oferă un sprijin puternic că dependența de jocurile de noroc pe Internet și simptomele depresiei sunt strâns legate între ele.
Rezultatele sunt în concordanță cu ipoteza că simptomele dependenței și depresiei jucătorilor de internet sunt reciproc influențate reciproc. Mai exact, severitatea depresiei / dependenței de Internet la un moment mai devreme prezice pozitiv severitatea dependenței / depresiei într-un moment ulterior. Astfel, dependența și severitatea depresiei la jucătorii online sunt legate bidirecțional, în concordanță cu constatările din alte tulburări de dependență [53, 54]. Deși studiile anterioare au scos la iveală o depresie mai mare în rândul jucătorilor online [5, 16, 55, 56], precum și relațiile reciproce dintre depresie și severitatea dependenței folosind date longitudinale [57], concluziile actuale sunt primele care demonstrează o relație bidirecțională stabilă între simptomele depresiei și dependenței în jocurile de Internet. Relația bidirecțională poate să apară deoarece persoanele (1) se confruntă cu distresul lor emoțional, jucând jocuri pe Internet [2, 58]; (2), jocurile prelungite pe Internet induc depresia din cauza lipsei sau retragerii din relațiile reale [58, 59]. În plus, anumiți factori comuni, cum ar fi evenimente biologice, sociale sau timpurii ale vieții, pot crește riscul depresiei și IGD, precum și asocierea acestora [58, 60]. Mai mult, impactul depresiei asupra gravității dependenței părea să fie mai mare decât impactul dependenței de depresie, o problemă care necesită investigații suplimentare.
La nivelul neuronal, în comparație cu HC, grupul IGD a prezentat rsFC semnificativ mai mare între amigdala stângă și DLPFC dreapta, care a fost asociată negativ cu severitatea depresiei în cadrul grupului IGD. Amigdala joacă un rol esențial în procesarea emoțională, recunoaștere și formarea memoriei [11, 17, 19]. Este important faptul că reactivitatea amigdală poate fi modulată de către PFC, iar interacțiunea neuronală aberantă între aceste două regiuni a fost caracterizată prin depresie. Mai mult, reactivitatea amigdală poate fi modulată de PFC, iar interacțiunea neuronală aberantă între aceste două regiuni a fost caracterizată prin depresie. De exemplu, rsFC mai slab între amigdală și PFC a fost demonstrat în studiile anterioare privind starea de repaus în depresie [23, 24, 61], IGD [25] și abuzul de alcool [62]. Scăderea conectivității funcționale PFC-amigdală în timpul sarcinilor legate de emoție a fost, de asemenea, raportată în MDD [27, 38, 63]. DLPFC sprijină controlul cognitiv și afectiv [64], iar conectivitatea modificată între DLPFC și amigdala poate fi asociată cu dificultăți sau poate perturba în reglarea emoțională negativă. Spre deosebire de cele mai multe studii anterioare din MDD, concluziile actuale au arătat o conectivitate ridicată a amigdalei-DLPFC. Un ad-hoc explicația este că participanții IGD pot păstra jocurile ca o strategie de coping pentru a scăpa de emoțiile negative [58, 61], implicând DLPFC în controlul emoției negative, care poate fi relativ intact la indivizii cu IGD [65], comparativ cu cei cu MDD. Trebuie remarcat faptul că subiecții IGD cu simptome de depresie mai mari au prezentat o conectivitate mai redusă între amigdală și DLPFC, sugerând că relația dintre depresie și conectivitatea amigdală-DLPFC nu poate fi liniară. Astfel, subiecții IGD cu simptome de depresie mai scăzute pot crește controlul prefrontal asupra activității amigdalei pentru a gestiona problemele emoționale, dar o astfel de modulare nu a fost la fel de eficace sau chiar întreruptă la cei cu simptome mai severe de depresie. Împreună, direcționalitatea modificărilor conectivității centrate pe amigdală necesită mai multă cercetare, cu considerații atențioase privind metodologia, severitatea depresiei, eterogenitatea funcțională a subregiunilor prefrontale și efectele tratamentelor de medicamente ".
În concordanță cu cele de la o meta-analiză a intervențiilor comportamentale în IGD [34], studiul actual de intervenție a arătat o reducere semnificativă a simptomelor dependenței de Internet și a depresiei în grupul CBI + după ce a primit intervenția în comparație cu grupul CBI. Mai mult, grupul CBI + a prezentat rsFC redus al amigdalei cu regiuni corticale frontale. Astfel, CBI pare să normalizeze conectivitatea amigdală-DLPFC prin reducerea directă a semnificației stimulilor emoționali negativi, astfel încât subiecții IGD necesită resurse cognitive mai puțin pentru reglementarea emoțiilor. Luate impreuna, aceste constatari sugereaza ca interactiunile functionale intre amigdala si DLPFC poate servi ca un marker neurobiologic potential al simptomelor depresie in IGD si tinta candidat pentru interventii clinice.
Contrar constatărilor făcute de MDD [15, 29, 64], nu sa constatat nici o schimbare rsFC semnificativă la sgACC centrat la indivizii cu IGD, nici efectul CBI în remedierea rsFC între sgACC și cortexul prefrontal. O posibilă explicație a fost că, în studiile 2 și 3, am exclus subiecții IGD cu depresie severă pentru a controla eventualele factori de confuzie, iar disconcționalitatea sgACC nu se poate manifesta la persoanele cu depresie mai puțin severă. O altă posibilitate se referă la diferitele mecanisme care stau la baza simptomelor depresiei mai mari la subiecții IGD și la pacienții cu MDD, o problemă care trebuie investigată în continuare prin studiile persoanelor cu diagnostice unice și comorbide. Cu toate acestea, ar trebui remarcat faptul că rezultatele au arătat modele similare de rețea între sgACC și amigdala, ceea ce a fost în concordanță cu studiile efectuate în MDD că rsFC aberant al rețelei afective s-a suprapus în cortexul prefrontal [23, 29].
Studiul a arătat o relație bidirecțională între severitatea depresiei și dependența, precum și mecanismele sale neuronale subiacente în IGD. Cel puțin, aceste constatări furnizează dovezi pentru un fenotip important neural - o potențială RDoC [3] - IGD. Aceste rezultate pot, de asemenea, arunca o nouă lumină asupra dezvoltării unor intervenții mai eficiente pentru IGD. Disfuncția emoțională incluzând depresia este considerată ca o țintă terapeutică importantă în dependență, datorită asocierii sale cu recăderea [66]. Pe baza constatărilor actuale, depresia și alte disfuncții emoționale ar trebui luate în considerare la proiectarea intervențiilor și evaluarea rezultatelor terapeutice pentru IGD. De exemplu, abordări precum feedback-ul neuro-feedback-ului fMRI în timp real [67] pentru a modula rsFC al amigdalei și sgACC pot ameliora eficient ambele simptome IGD și depresie și pot completa alte intervenții pentru a obține rezultate mai bune.
Unele limitări trebuie notate. În primul rând, studiul 1 a utilizat subscala SCL-90, în timp ce studiile 2 și 3 au utilizat BDI pentru a măsura depresia. Deși ambele sunt utilizate pe scară largă instrumente de evaluare cu proprietăți psihometrice bune, constatările au rămas să fie confirmate de studii folosind măsurători consistente. În al doilea rând, IGD este unul dintre subtipurile cele mai studiate ale IA. Cu toate acestea, ar trebui să fim prudenți să generalizăm aceste constatări la alte subtipuri ale IA (de exemplu dependența de cibernetism) [68]. În al treilea rând, studiul actual sa axat pe tinerii adulți. Adolescența este o altă perioadă critică pentru dezvoltarea atât a IGD cât și a numeroaselor probleme emoționale, inclusiv a depresiei [69]. Există o nevoie urgentă de studii viitoare pentru a examina comorbiditatea dintre IGD și depresie și mecanismele neurale subiacente la adolescenți. În al patrulea rând, constatările actuale nu clarifică relația cauzală dintre depresie și IGD. Studiile dublu-orb, randomizate, controlate cu placebo, care utilizează o combinație de fMRI și medicamente antidepresive pot aborda direct această problemă. În al cincilea rând, în studiul 3, subiecții IGD nu au fost repartizați aleatoriu în grupurile CBI + și CBI. Astfel, nu putem exclude posibili factori de confuzie, cum ar fi motivația de a primi tratament asupra constatărilor actuale de comportament și imagistice. În final, am determinat IGD în funcție de scorurile CIAS și de timpul săptămânal al jocurilor. Cu toate acestea, o astfel de definiție bazată pe simptome poate să nu prezinte o bază teoretică solidă și să suporte riscul de a patologiza comportamentele comune [70]. Astfel, pentru studiile viitoare sunt recomandate noi instrumente de diagnostic bazate pe o definiție operațională adecvată a IGD și luând în considerare criterii critice exclusive.
În concluzie, utilizând o combinație de studii longitudinale, studii fMRI și de intervenție, am raportat că simptomele dependenței de Internet și depresiei au fost foarte corelate cu influențele reciproce dintre jucătorii de pe Internet. Persoanele cu IGD au prezentat o conectivitate mai mare a amigdalei-DLPFC, care a fost asociată negativ cu simptomele depresiei, iar astfel de modificări precum și conectivitatea fronto-cingulată au scăzut după o intervenție comportamentală pentru IGD. Împreună, simptomele depresiei ridicate și disfuncția fronto-cingulato-amydală ar trebui luate în considerare pentru clasificarea diagnosticului IGD și dezvoltarea intervențiilor pentru IGD.
Contribuțiile autorului
J-TZ și X-YF au fost responsabile de concepția și designul studiului; LL, C-CX, JL și S-SM au contribuit la practica de intervenție și la obținerea de date; Y-WY, LL, J-TZ și CL au asistat la analiza și interpretarea datelor; LL și Y-WY au elaborat manuscrisul. J-TZ, CL și X-YF au oferit o revizuire critică a manuscrisului pentru conținutul intelectual. Toți autori au analizat critic și au aprobat versiunea finală a manuscrisului prezentat spre publicare.
Declarația privind conflictul de interese
Autorii declară că cercetarea a fost efectuată în absența oricăror relații comerciale sau financiare care ar putea fi interpretate ca un potențial conflict de interese.
recunoasteri
Mulțumim tuturor subiecților pentru participarea la studiul nostru. Această lucrare a fost susținută de Fundația Națională de Științe Naturale din China (nr. 31170990, nr. 81100992, nr. 31700966); fondurile fundamentale de cercetare pentru universitățile centrale (nr. 2017XTCX04); un grant NIH (nr.K02DA026990); și un grant de la China Postdoctoral Science Foundation (Nr. 2017M620655).
Material suplimentar
Materialul suplimentar pentru acest articol poate fi găsit online la adresa: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyt.2018.00154/full#supplementary-material
Referinte
1. Chamberlain SR, Lochner C, Stein DJ, Goudriaan AE, van Holst RJ, Zohar J, și colab. Comportamentul dependenței - un val în creștere? Eur Neuropsychopharmacol (2016) 26: 841-55. doi: 10.1016 / j.euroneuro.2015.08.013
2. Asociația Americană de Psihiatrie. Manualul Diagnostic și Statistic al Tulburărilor Mentale, 5th Edn. Arlington, VA: American Psychiatric Association (2013).
3. Insel T, Cuthbert B, Garvey M, Heinssen R, Pine DS, Quinn K, și colab. Domeniul de cercetare Criterii (RDoC): spre un nou cadru de clasificare pentru cercetarea tulburărilor mintale. Am J Psihiatrie (2010) 167: 748-51. doi: 10.1176 / appi.ajp.2010.09091379
4. Lin X, Zhou H, Dong G, Du X. Evaluarea riscului de degradare la persoanele cu tulburări de joc pe Internet: dovezi ale fMRI dintr-o sarcină de reducere a probabilității. Prog Neuropsychopharmacol Biol Psihiatrie (2015) 56: 142-8. doi: 10.1016 / j.pnpbp.2014.08.016
5. Liu L, Yip SW, Zhang JT, Wang LJ, Shen ZJ, Liu B și colab. Activarea striatumului ventral și dorsal în timpul reactivității tactice în tulburările jocurilor de pe Internet. Addict Biol. (2017) 22: 791-801. doi: 10.1111 / adb.12338
6. Kaess M, Durkee T, Brunner R, Carli V, Parzer P, Wasserman C, și colab. Utilizarea internetului patologic în rândul adolescenților europeni: psihopatologie și comportamente auto-distructive. Eur Child Adolesc Psychiatry (2014) 23:1093–102. doi: 10.1007/s00787-014-0562-7
7. Ho RC, Zhang MW, Tsang TY, Toh AH, Pan F, Lu Y și colab. Asocierea dintre dependența de internet și co-morbiditatea psihiatrică: o meta-analiză. BMC Psihiatrie (2014) 14:183. doi: 10.1186/1471-244X-14-183
8. King, DL, și Delfabbro, PH Psihopatologia cognitivă a tulburărilor jocurilor de noroc în adolescență. J Abnorm Child Psychol. (2016) 44:1635–45. doi: 10.1007/s10802-016-0135-y
9. Lin PC, Su CH, Yen JY, Ko CH. Asocierea dintre simptomele psihiatrice comorbide și remisiunea tulburărilor jocurilor de noroc în rândul studenților și adulților non-studenți. Taiwanul J Psychiatry (2016) 30: 279-88. doi: 10.1016 / j.eurpsy.2010.04.011
10. Stetina BU, Kothgassner OD, Lehenbauer M, Kryspin-Exner I. Dincolo de fascinația jocurilor online: cercetarea comportamentului și a depresiei în lumea jocurilor online. Comp Hum Behav (2011) 27: 473-9. doi: 10.1016 / j.chb.2010.09.015
11. Gentile DA, Choo H, Liau A, Sim T, Li D, Fung D, și colab. Folosirea jocurilor video patologice în rândul tinerilor: un studiu longitudinal de doi ani. Pediatrie (2011). 127:319–27. doi: 10.1542/peds.2010-1353
12. Young KS, Rogers RC. Relația dintre depresie și dependența de internet. CyberPsychol Behav. (1998) 1: 25-8. doi: 10.1089 / cpb.1998.1.25
13. Sutherland MT, McHugh MJ, Pariyadath V, Stein EA. Restul conectivității funcționale în dependență: lecții învățate și un drum înainte. Neuroimage (2012) 62: 2281-95. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2012.01.117
14. Zhang S, Li CSR. O măsură neuronală a angajamentului comportamental: sarcina-reziduale de joasă frecvență a oxigenării în sânge a activității dependente în precuneus. Neuroimage (2010) 49: 1911-8. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2009.09.004
15. Connolly CG, Wu J, Ho TC, Hoeft F, Wolkowitz O, Eisendrath S, și colab. Conectivitatea funcțională de odihnă a cortexului cingular anterior subgenual la adolescenții deprimați. Biol Psihiatrie (2013) 74: 898-907. doi: 10.1016 / j.biopsych.2013.05.036
16. Zhang JT, Yao YW, Li CSR, Zang YF, Shen ZJ, Liu L, et al. Modificată conectivitate funcțională a starii de odihnă a insulei la adulții tineri cu tulburări de joc pe internet. Addict Biol. (2016a) 21: 743-51. doi: 10.1111 / adb.12247
17. Adolphs R, Tranel D, Damasio H, Damasio A. Recunoașterea emoțională a expresiei feței în urma afectării bilaterale a amigdalei umane. Natură (1994) 372:669–72. doi: 10.1038/372669a0
18. Gottfried JA, O'Doherty J, Dolan RJ. Codificarea valorii de recompensă predictivă la amigdala umană și la cortexul orbitofrontal. Ştiinţă (2003) 301: 1104-7. doi: 10.1126 / science.1087919
19. Phelps EA, LeDoux JE. Contribuțiile amigdalei la prelucrarea emoțiilor: de la modelele animale la comportamentul uman. Neuron (2005) 48: 175-87. doi: 10.1016 / j.neuron.2005.09.025
20. Zhang S, Hu S, Chao HH, Ide JS, Luo X, Farr OM, și colab. Ventromedial cortexul prefrontal și reglarea excitației fiziologice. Soc Cogn afectează Neurosci. (2013) 9: 900-8. doi: 10.1093 / scan / nst064
21. Zhang S, Hu S, Chao HH, Luo X, Farr OM, Li CSR. Corelațiile cerebrale ale răspunsurilor de conductivitate a pielii într-o sarcină cognitivă. Neuroimage (2012) 62: 1489-98. doi: 10.1016 / j.neuroimage.2012.05.036
22. Kaiser RH, Andrews-Hanna JR, Wager TD, Pizzagalli DA. Disfuncție largă a rețelei în tulburarea depresivă majoră: o meta-analiză a conectivității funcționale în stare de repaus. JAMA Psihiatrie (2015) 72: 603-11. doi: 10.1001 / jamapsychiatry.2015.0071
23. Tahmasian M, Knight DC, Manoliu A, Schwerthöffer D, Scherr M, Meng C, și colab. Conexibilitatea intrinsecă aberantă a hipocampului și suprapunerea amigdalei în cortexul fronto-insular și dorsomedial-prefrontal în tulburarea depresivă majoră. Front Hum Neurosci. (2013) 7: 639. doi: 10.3389 / fnhum.2013.00639
24. Tang Y, Kong L, Wu F, Womer F, Jiang W, Cao Y și colab. S-a redus conectivitatea funcțională între amigdala și cortexul prefrontal ventral stâng la pacienții netratați anterior cu tulburare depresivă majoră: un studiu de rezonanță magnetică funcțională în stare de repaus. Psychol Med. (2013) 43: 1921-7. doi: 10.1017 / S0033291712002759
25. Ko CH, Hsieh TJ, Wang PW, Lin WC, Yen CF, Chen CS, și colab. Densitatea materiei cenușii modificate și întreruperea conectivității funcționale a amigdalei la adulți cu tulburări de joc pe Internet. Prog Neuropsychopharmacol Biol Psihiatrie (2015) 57: 185-92. doi: 10.1016 / j.pnpbp.2014.11.003
26. Huebl J, Brücke C, Merkl A, Bajbouj M, Schneider GH, Kühn AA. Prelucrarea stimulilor emoționali este reflectată de modulările activității benzii beta în cortexul cingular anterior subgenual la pacienții cu depresie rezistentă la tratament. Soc. Cogn afectează Neurosci. (2016) 11: 1290-8. doi: 10.1093 / scan / nsw038
27. Kong L, Chen K, Womer F, Ren L, Jiang W, Cao Y și colab. Conectivitate funcțională între amigdala și cortexul prefrontal la indivizi care nu au primit medicamente cu tulburare depresivă majoră. J Psychiatry Neurosci. (2013) 38: 417-22. doi: 10.1503 / jpn.120117
28. Hamilton JP, Chen G, Thomason ME, Schwartz ME, Gotlib IH. Investigarea supremației neuronale în tulburarea depresivă majoră: analiza cauzalității multivariate granger a datelor din fmri din seria de timp de odihnă. Mol psihiatrie (2011) 16: 763-72. doi: 10.1038 / mp.2010.46
29. Sheline YI, Prețul JL, Yan Z, Mintun MA. RMN funcțional în stare de repaus în depresie demaschează o conectivitate sporită între rețele prin intermediul conexiunii dorsale. Proc Natl Acad Sci SUA (2010) 107: 11020-5. doi: 10.1073 / pnas.1000446107
30. Camchong J, MacDonald AW, Mueller BA, Nelson B, Specker S, Slaymaker V, și colab. Modificări ale conectivității funcționale în repaus în timpul abstinenței în tulburarea de folosire a stimulantului: o comparație preliminară a recurentilor și a abstinenților. Alcoolul de droguri depinde (2014) 139: 145-51. doi: 10.1016 / j.drugalcdep.2014.03.024
31. Camchong J, Stenger A, Fein G. Sincronizare de stare de repaus în alcoolici abstinenți pe termen lung. Alcool Clin Exp Res. (2013) 37:75–85. doi: 10.1111/j.1530-0277.2012.01859.x
32. Zhang JT, Ma SS, Li CSR, Liu L, Xia CC, Lan J și colab. Demersul comportamental de poftă pentru tulburările jocurilor de pe internet: remedierea conectivității funcționale a striatumului ventral. Addict Biol. (2018) 23: 337-46. doi: 10.1111 / adb.12474
33. Zhang JT, Yao YW, Potenza MN, Xia CC, Lan J, Liu L, și colab. Modificarea activității neuronale de stare de repaus și modificări în urma unei intervenții comportamentale de poftă pentru tulburarea jocurilor pe Internet. Sci Rep. (2016b) 6: 28109. doi: 10.1038 / srep28109
34. Winkler A, Dörsing B, Rief W, Shen Y, Glombiewski JA. Tratamentul dependenței de internet: o meta-analiză. Clin Psychol Rev. (2013) 33: 317-29. doi: 10.1016 / j.cpr.2012.12.005
35. Deng LY, Liu L, Xia CC, Lan J, Zhang JT, Fang XY. Intervenția comportamentului pofta în ameliorarea tulburării jocului pe internet al studenților: un studiu longitudinal. Front Psychol. (2017) 8: 526. doi: 10.3389 / fpsyg.2017.00526
36. Yao YW, Chen PR, Chiang-shan RL, Hare TA, Li S, Zhang JT, și colab. Terapia reală combinată și meditația cu atenție scad impulsivitatea decizională intertemporală la adulții tineri cu tulburări de joc pe Internet. Comp Hum Behav. (2017a) 68: 210-6. doi: 10.1016 / j.chb.2016.11.038
37. Liang L, Zhou D, Yuan C, Shao A, Bian Y. Diferențele de gen în relația dintre dependența de internet și depresie: un studiu încrucișat la adolescenți chinezi. Comp Hum Behav. (2016) 63: 463-70. doi: 10.1016 / j.chb.2016.04.043
38. Siegle GJ, Thompson W, Carter CS, Steinhauer SR, Thase ME. Amigdala crescută și scăderea răspunsului BOLD prefrontal dorsolateral la depresia unipolară: caracteristici asociate și independente. Biol Psihiatrie (2007) 61: 198-209. doi: 10.1016 / j.biopsych.2006.05.048
39. Ko CH, Yen JY, Chen SH, Yang MJ, Lin HC, Yen CF. Criteriile de diagnostic propuse și instrumentul de screening și diagnosticare a dependenței de Internet în studenții de la colegiu. Comp Psihiatrie (2009) 50: 378-84. doi: 10.1016 / j.comppsych.2007.05.019
40. Chen CY, Huang MF, Yen JY, Chen CS, Liu GC, Yen CF și colab. Brainul corelează inhibarea răspunsului în tulburările jocurilor de pe Internet. Psihiatrie Clin Neurosci. (2015) 69: 201-9. doi: 10.1111 / pcn.12224
41. Derogatis LR, Lipman RS, Covi L. SCL-90: un scor de evaluare în ambulatoriu - raport preliminar. Taurul psihofarmacol. (1973) 9: 13-28.
42. Beck AT, Ward CH, Mendelson M, Mock J, Erbaugh J. Un inventar pentru măsurarea depresiei. Arch Gen Psihiatrie (1961) 4: 561-71. doi: 10.1001 / archpsyc.1961.01710120031004
43. Kober H, Mendesiedlecki P, Kross EF, Weber J, Mischel W, Hart CL, și colab. Calele prefrontal-striatale stau la baza reglementării cognitive a dorinței. Proc Natl Acad Sci SUA (2010) 107: 14811-6. doi: 10.1073 / pnas.1007779107
44. Bast J, Reitsma P. Matthew efectele în lectură: o comparație între modelele de curbă de creștere latentă și modelele simplex cu mijloace structurate. Multivariate Behav Res (1997) 32:135–67. doi: 10.1207/s15327906mbr3202_3
45. Curran PJ, Bollen KA. Cele mai bune din ambele lumi: combinarea modelelor autoregresive și cu curba latentă. În Collins LM și Sayer AG, editori. Metode noi pentru analiza schimbării. Washington, DC: Asociația Americană de Psihologie (2001). p. 107-135.
46. Jun S. Relațiile reciproce longitudinale între dependența de telefoane mobile și simptomele depresive în rândul adolescenților coreeni. Comp Hum Behav (2016) 58: 179-86. doi: 10.1016 / j.chb.2015.12.061
47. Song TM, JY, Hayman LL, Kim GS, Lee JY, Jang HL. O analiză de trei ani a panoului autoregresiv transversal cu privire la dependența de nicotină și fumatul mediu. Healthcare Informatics Res. (2012) 18: 115-24. doi: 10.4258 / hir.2012.18.2.115
48. Muthén L. Ghidul utilizatorului Mplus. (2012). Los Angeles, CA: Muthén și Muthén 1998–2010.
49. Cheung GW, Rensvold RB. Evaluarea indexurilor de bunăstare pentru testarea invarianțelor de măsurare. Struct Equ Model Multidiscpl J. (2002) 9:233–55. doi: 10.1207/S15328007SEM0902_5
50. Ciarrochi J, Parker P, Kashdan T, Heaven P, Barkus E. Speranța și bunăstarea emoțională. Un studiu longitudinal de șase ani pentru a distinge antecedentele, corelatele și consecințele. [Publicație Advance online]. J. Posit. Psychol. (2015). 10: 520-32. doi: 10.1080 / 17439760.2015.1015154
51. Steenkamp JBEM, Baumgartner H. Evaluarea invarianței măsurătorilor în cercetarea transnațională a consumatorilor. J. Consum. Res. (1998) 25: 78-107. doi: 10.1086 / 209528
52. Neubert FX, Mars RB, Sallet J, Rushworth MF. Conectivitatea dezvăluie relația dintre zonele creierului pentru învățarea bazată pe recompensă și luarea deciziilor în cortexul frontal uman și de maimuță. Proc Natl Acad Sci SUA (2015) 112: E2695-704. doi: 10.1073 / pnas.1410767112
53. Chaiton MO, Cohen JE, O'Loughlin J, Rehm J. O revizuire sistematică a studiilor longitudinale privind asocierea dintre depresie și fumat la adolescenți. BMC Public Health (2009) 9:356. doi: 10.1186/1471-2458-9-356
54. Gilman SE, Abraham HD. Un studiu longitudinal al ordinii de debut a dependenței de alcool și a depresiei majore. Alcoolul de droguri depinde (2001) 63:277–86. doi: 10.1016/S0376-8716(00)00216-7
55. Tortolero SR, Peskin MF, Baumler ER, Cuccaro PM, Elliott MN, Davies SL, și colab. Joc video zilnic violent și depresie la tineri preadolescenți. Cyberpsychol Behav Soc Netw. (2014) 17: 609-15. doi: 10.1089 / cyber.2014.0091
56. Ko CH, Yen JY, Chen SH, Wang PW, Chen CS, Yen CF. Evaluarea criteriilor de diagnosticare a tulburărilor jocurilor de noroc în DSM-5 în rândul tinerilor adulți din Taiwan. J Psychiatr Res. (2014) 53: 103-10. doi: 10.1016 / j.jpsychires.2014.02.008
57. Cho SM, Sung MJ, Shin KM, Lim KY, Shin YM. Are psihopatologia în copilărie prezice dependența de internet la adolescenții de sex masculin? Psihiatrie pentru copii Hum Dev. (2013) 44:549–55. doi: 10.1007/s10578-012-0348-4
58. Rappeneau V, Bérod A. Reconsiderarea depresiei ca factor de risc pentru tulburarea consumului de substanțe: perspective de la modelele de rozătoare. Neurosci Biobehav. Rev. (2017) 77: 303-16. doi: 10.1016 / j.neubiorev.2017.04.001
59. Choi J, Cho H, Kim JY, Jung DJ, Ahn KJ, Kang HB și colab. Modificările structurale în cortexul prefrontal mediază relația dintre tulburarea jocurilor pe Internet și starea de spirit deprimată. Sci Rep (2017) 7:1245. doi: 10.1038/s41598-017-01275-5
60. Kendler KS, Prescott CA, Myers J, Neale MC. Structura factorilor de risc genetici și de mediu pentru tulburările psihiatrice și de uz general ale consumului de substanțe la bărbați și femei. Arch Gen Psihiatrie (2003) 60: 929-37. doi: 10.1001 / archpsyc.60.9.929
61. Pannekoek JN, Werff SJA, Meens PH, Bulk BG, Jolles DD, Veer IM, și colab. Aberant conectivitate funcțională de stare de odihnă în rețelele limbic și de saliență la adolescenții deprimați clinic la naștere. J Psihiatrie psihologică pentru copii (2014) 55: 1317-27. doi: 10.1111 / jcpp.12266
62. Hu S, Ide JS, Chao HH, Zhornitsky S, Fischer KA, Wang W, și colab. Restul conectivității funcționale a amigdalei și consumul de alcool în băuturi alcoolice dependente de alcool. Alcoolul de droguri depinde (2018) 185: 173-180. doi: 10.1016 / j.drugalcdep.2017.11.026
63. Dannlowski U, Ohrmann P, Konrad C, Domschke K, Bauer J, Kugel H, și colab. Reducerea cuplării amigdale-prefrontale în depresie majoră: asocierea cu genotipul MAOA și severitatea bolii. Int J Neuropsychopharmacol. (2009) 12: 11-22. doi: 10.1017 / S1461145708008973
64. Mulders PC, van Eijndhoven PF, Schene AH, Beckmann CF, Tendolkar I. Conectivitate funcțională în stare de repaus în tulburarea depresivă majoră: o revizuire. Neurosci Biobehav Rev (2015) 56: 330-44. doi: 10.1016 / j.neubiorev.2015.07.014
65. Yao YW, Liu L, Ma SS, Shi XH, Zhou N, Zhang JT, și colab. Modificări neuronale funcționale și structurale în tulburările jocurilor de pe Internet: o analiză sistematică și o meta-analiză. Neurosci Biobehav Rev. (2017) 83: 313-24. doi: 10.1016 / j.neubiorev.2017.10.029
66. Li CR, Sinha R. Controlul inhibitor și reglarea stresului emoțional: dovezi neuroimagistice pentru disfuncția frontal-limbică în dependența de psiho-stimulenți. Neurosci Biobehav Rev. (2008) 32: 581-97. doi: 10.1016 / j.neubiorev.2007.10.003
67. Kirsch M, Gruber I, Ruf M, Kiefer F, Kirsch P. Neurofeedback imagistic prin rezonanta magnetica functionala in timp real poate reduce reactivitatea striatala a stimulilor alcoolului. Addict Biol. (2015) 21: 982-92. doi: 10.1111 / adb.12278
68. Wéry A, Billieux J. Cybersex problematică: conceptualizare, evaluare și tratament. Addict Behav. (2017) 64: 238-46. doi: 10.1016 / j.addbeh.2015.11.007
69. Paus T, Keshavan M, Giedd JN. De ce apar multe tulburări psihiatrice în timpul adolescenței? Nat Rev Neurosci. (2008) 9: 947-57. doi: 10.1038 / nrn2513
70. Kardefelt-Winther D, Heeren A, Schimmenti A, Rooij A, Maurage P, Carras M, și colab. Cum putem conceptualiza dependența comportamentală fără a patologiza comportamentele comune? Dependenta (2017) 112: 1709-15. doi: 10.1111 / add.13763
Cuvinte cheie: amigdala, depresie, fMRI, tulburări de joc pe internet, conectivitate funcțională de stare de repaus, cortex cingular anterior subgenual
Citation: Liu L, Yao YW, Li CR, Zhang JT, Xia CC, Lan J, Ma SS, Zhou N și Fang XY (2018) Comorbiditatea între tulburările jocurilor de pe Internet și depresie: Interrelația și mecanismele neuronale. Față. Psihiatrie 9: 154. doi: 10.3389 / fpsyt.2018.00154
Primit: 26 ianuarie 2018; Acceptat: 04 aprilie 2018;
Publicat: 23 aprilie 2018.
Editat de:
Yasser Khazaal, Université de Genève, Elveția
Revizuite de:
Qinghua El, Universitatea de Sud-Vest, China
Aviv M. Weinstein, Universitatea Ariel, Israel
Copyright © 2018 Liu, Yao, Li, Zhang, Xia, Lan, Ma, Zhou și Fang. Acesta este un articol cu acces deschis, distribuit în termenii lui Creative Commons Attribution License (CC BY). Utilizarea, distribuirea sau reproducerea în alte forumuri este permisă, cu condiția ca autorii și autorii originali să fie creditați și să fie citată publicația originală din acest jurnal, în conformitate cu practicile academice acceptate. Nu este permisă utilizarea, distribuirea sau reproducerea care nu respectă acești termeni.
* Corespondență: Jin-Tao Zhang, [e-mail protejat]
Xiao-Yi Fang, [e-mail protejat]
†Acești autori au contribuit în mod egal la această lucrare.
;
