Luarea deciziilor pentru câștigurile și pierderile riscante în rândul studenților cu probleme de joc pe internet (2015)

Abstract

Persoanele cu tulburări de jocuri pe Internet (IGD) tind să prezinte decizii de risc dezavantajoase, nu numai în viața lor reală, ci și în sarcinile de laborator. Luarea deciziilor este o funcție complexă cu multe fațete și diferite procese cognitive sunt implicate în luarea deciziilor pentru câștiguri și pierderi. Cu toate acestea, relația dintre procesul de luare a deciziilor și câștigul comparativ cu procesarea pierderilor în contextul IGD este slab înțeleasă. Scopul principal al prezentului studiu a fost evaluarea separată a luării deciziilor pentru câștigurile și pierderile riscante în rândul studenților din facultatea cu IGD, folosind sarcina Cupe. În plus, am examinat în continuare efectele magnitudinii rezultatului și nivelul probabilității asupra luării deciziilor legate de câștiguri și pierderi riscante, respectiv. Au participat șaizeci de studenți cu IGD și 42 controle potrivite sănătoase (HCs). Rezultatele au indicat că subiecții cu IGD au prezentat tendințe de asumare a riscurilor în general mai mari decât HC-urile. În comparație cu HC-urile, subiecții IGD au făcut alegeri riscante mai dezavantajoase în domeniul pierderilor (dar nu în domeniul câștigului). Analizele de urmărire au indicat că deprecierea a fost asociată cu insensibilitatea la modificările în mărimea rezultatului și nivelul de probabilitate pentru pierderi riscante în rândul subiecților cu IGD. În plus, scorurile mai mari ale severității dependenței de internet au fost asociate cu procentul de opțiuni riscante dezavantajoase din domeniul pierderilor. Aceste constatări subliniază efectul insensibilității la pierderi asupra deciziilor dezavantajoase sub risc, în contextul IGD, care are implicații pentru studiile de intervenție viitoare.

cifre

 

Referirea:Yao YW, Chen PR, Li S, Wang LJ, Zhang JT și colab. (2015) Luarea deciziilor pentru câștiguri și pierderi riscante în rândul studenților de la colegiul cu tulburări de jocuri pe Internet. PLoS ONE 10 (1): e0116471. doi: 10.1371 / journal.pone.0116471

Academic Editor: Ingmar HA Franken, Universitatea Erasmus Rotterdam, OLANDA

Primit: Iulie 17, 2014; Admis: Decembrie 9, 2014; Publicat în: Ianuarie 23, 2015

Acesta este un articol de acces deschis, fără toate drepturile de autor, și poate fi reprodus, distribuit, transmis, modificat, construit pe, sau folosit altfel de oricine, în orice scop legal. Lucrarea este pusă la dispoziție în conformitate cu Creative Commons CC0 dedicarea domeniului public

Disponibilitatea datelor:Toate datele relevante se găsesc în fișă și în fișierele de informații de suport.

Finanțarea:Acest studiu a fost susținut de Fundația Națională de Științe Naturale din China (nr. 31170990 și nr. 81100992), fondurile de cercetare fundamentale pentru universitățile centrale (nr. 2012WYB01) și de programele Fundației Naționale inovatoare pentru studenții din China (nr. 201310027028). SWY a primit ajutor salarial de la subvenția de la NIDA (T32 DA007238-23). Finanțatorii nu au avut niciun rol în proiectarea studiului, colectarea și analiza datelor sau pregătirea manuscrisului.

Concurente: Autorii au declarat că nu există interese concurente.

Introducere

Tulburarea de jocuri pe Internet (IGD) este definită ca jocuri online excesive și necontrolate, în ciuda experienței consecințelor negative, inclusiv insomnie, performanțe academice slabe și izolare socială [1,2]. IGD este recunoscut din ce în ce mai mult ca o problemă de sănătate mentală la nivel mondial [3], după cum a subliniat recent, inclusiv în secțiunea III a DSM-5, ca subiect care merită mai multe studii viitoare [4]. Mai mult, întrucât Internetul este disponibil gratuit în campusuri, majoritatea studenților joacă jocuri de internet pentru recreere, ceea ce le face ca una dintre cele mai sensibile populații la IGD [5,6].

Luarea de decizii maladaptive este unul dintre simptomele cheie ale adăugării [7-9]. Descoperirile anterioare sugerează că indivizii cu abuz de dependență sau dependență au afectat performanța pe o serie de sarcini de luare a deciziilor [10-14]. Studii recente indică deficite de luare a deciziilor în IGD. De exemplu, cercetătorii au descoperit că indivizii cu IGD au făcut alegeri mai dezavantajoase în sarcina Game of Dice în raport cu subiecții sănătoși care nu se joacă în comparație [15] și că astfel de deprecieri pot fi parțial rezultatul eșecului de a utiliza feedback-ul [16]. Dovada sugerează, de asemenea, că persoanele cu dependență de Internet sunt afectate de luarea deciziilor în condiții de ambiguitate măsurate de sarcina de jocuri de noroc din Iowa [17,18]. Studiile de neuroimagistică folosind alte paradigme (de exemplu, sarcina de ghicire, reducerea probabilității) sugerează, de asemenea, modificări ale răspunsurilor neuronale ale persoanelor cu IGD în timpul proceselor de luare a deciziilor, care implică anticiparea și procesarea recompenselor și pedepselor [19-21] și evaluarea riscurilor [22].

Luarea deciziilor este o funcție cognitivă complexă, iar acumularea de dovezi sugerează că diferite procese sunt implicate în luarea deciziilor pentru câștiguri și pierderi [23-26]. Unii cercetători au descoperit că persoanele cu tulburări legate de dependență au făcut alegeri semnificativ mai dezavantajoase în primul rând în ceea ce privește câștigul - în comparație cu pierderea - domeniu [27,28], întrucât datele existente sugerează de asemenea că insensibilitatea la pierderi joacă un rol esențial în deficitele de luare a deciziilor în rândul persoanelor cu dependență de substanță [29,30]. Cu toate acestea, măsura în care procesul de luare a deciziilor în rândul subiecților IGD este atribuibilă modificărilor în procesarea câștigului în raport cu pierderea rămâne slab înțeleasă. Cercetarea separată a caracteristicilor căutării de recompense și evitarea pierderilor în rândul persoanelor cu IGD va promova înțelegerea actuală a mecanismelor care stau la baza deficitelor de luare a deciziilor în această populație și poate fi de ajutor în dezvoltarea unor intervenții mai eficiente pentru IGD.

În studiul curent, am căutat să evaluăm separat procesul de luare a deciziilor pentru câștiguri și pierderi în rândul studenților de la colegiu cu IGD. În acest scop, am adoptat sarcina Cupelor [26], care izolează procesul decizional pentru domeniile câștigului și pierderii. În plus, am căutat în continuare să examinăm efectele a două componente esențiale, magnitudinea rezultatelor și nivelul probabilității, asupra luării deciziilor legate de câștiguri și pierderi riscante. Pe baza studiilor anterioare [15,16,21], am emis ipoteza că: (1) subiecții IGD, în comparație cu controalele sănătoase potrivite (HCs) ar face alegeri semnificativ mai riscante în general; (2) subiecții IGD, în comparație cu HC-urile, s-ar comporta mai prost la studiile dezavantajante ale riscului atât în ​​domeniile câștigului, cât și al pierderilor; (3) deficitele de luare a deciziilor la subiecții cu IGD au fost asociate cu insensibilitatea la magnitudinea rezultatului și nivelul de probabilitate; și scorurile de severitate IGD (4) au fost asociate pozitiv cu opțiunile riscante dezavantajoase făcute în sarcina Cupe.

Metode

Declarație de etică

Protocolul acestui studiu a fost aprobat de Consiliul de revizuire instituțională a Școlii de psihologie din Beijing Normal University. Toți participanții au acordat consimțământul scris scris înainte de experiment și au primit compensații bănești pentru participarea lor.

Participanții

Un total de studenți de la colegiu 102 (subiecți 60 IGD și 42 HCs) au fost recrutați din universități prin reclame online din Beijing, China. Având în vedere prevalența mai mare a IGD la bărbați față de femei [1,31-33], au fost selectați doar subiecți bărbați. Niciun participant nu a raportat experiență anterioară cu droguri ilicite (de exemplu, cocaină) sau jocuri de noroc (inclusiv jocuri de noroc online). În plus, participanții care au raportat orice istoric de boli psihiatrice sau neurologice, utilizarea medicamentelor psihotrope care afectează sistemul nervos central au fost excluse din studii suplimentare.

Diagnosticul de IGD a fost stabilit de timpul săptămânal de jocuri pe internet și de scala de dependență de Chen Chen (CIAS) [34]. CIAS este format din articole 26, bazate pe o scală Likert în puncte 4, care evaluează dimensiunile 5 ale dependenței de Internet: utilizarea compulsivă, retragerea, toleranța, problemele relațiilor interpersonale și gestionarea timpului. Fiabilitatea și validitatea CIAS în rândul studenților au fost demonstrate anterior [33]. Criteriile de includere pentru subiecții cu IGD au fost: (1) scor 67 sau mai mare la CIAS [33,35], (2) a petrecut mai mult timp pentru jocuri pe Internet decât orice alte aplicații de internet și (3) a petrecut cel puțin 14 ore pe săptămână timp de cel puțin un an. Pentru a confirma în continuare faptul că subiecții IGD erau dependenți de jocurile de internet și pentru a exclude efectele altor activități online (în special jocurile de noroc online) asupra luării deciziilor, subiecților IGD au fost invitați să enumere primele trei activități de internet care au ocupat cea mai mare parte a timpului lor online. Toți au clasat jocurile pe internet pe primul loc și au indicat că sunt „dependenți” de jocurile de internet, dar niciunul nu a inclus jocuri de noroc online sau jocuri de poker în listele lor. Criteriile de includere pentru HC-uri au fost: (1) rating ≤ 50 pe CIAS, (2) ocazional jocuri pe internet (≤ 2 ore pe săptămână) sau niciodată jucând jocuri online în timpul vieții lor.

Cupa Cupei

Versiunea computerizată chineză a sarcinii Cups a fost adaptată din sarcina inițială dezvoltată de [26]. Sarcina constă în încercări 54 împărțite în domenii de câștig și pierdere în mod egal. În fiecare încercare, participanților li sa solicitat să aleagă între o opțiune riscantă și o opțiune sigură, iar opțiunea sigură este reprezentată de o singură cupă și este asociată cu o probabilitate de 100% de a câștiga sau pierde yuani 100. Opțiunea riscantă este reprezentată de cupe 2, 3 sau 4 și este asociată cu 50%, 33% sau 25% din câștigarea sau pierderea unei sume mai mari de bani (rezultat posibil: yuan 200, yuan 300 sau yuan 400). În cadrul fiecărui domeniu, fiecare combinație de nivel de probabilitate și nivel de rezultat apare de trei ori, astfel domeniile de câștig și pierdere sunt prezentate ca două blocuri separate de încercări aleatoare 27. Participanții și-au indicat alegerea apăsând butonul stânga sau dreapta. După fiecare alegere, participanții au primit imediat feedback cu privire la rezultatul procesului. Cei douăzeci de participanți care au obținut cele mai mari scoruri totale li se va acorda un bonus suplimentar.

Pe baza unei manipulări independente a nivelului de probabilitate și a nivelului de rezultat, combinațiile sunt fie: (1) risc avantajos (RA), ceea ce înseamnă că valoarea estimată (EV) a opțiunii riscante este mai favorabilă decât cea a opțiunii sigure; (2) risc dezavantajos (RD), ceea ce înseamnă că EV-ul opțiunii riscante este mai mic decât cel al opțiunii sigure; sau (3) neutru la risc, ceea ce înseamnă că opțiunile riscante și sigure au valori egale așteptate (EQEV).

Analiza statistică

Analizele statistice au fost efectuate folosind versiunea SPSS 20.0 și versiunea R 3.1.0. Toate testele au fost cu două cozi și a fost stabilit criteriul de semnificație P <.05. În primul rând, am folosit teste t-eșantion independent pentru a explora diferențele de grup în variabilele demografice. În al doilea rând, pentru a compara performanța subiecților IGD și HC în sarcina Cups, am folosit analize de varianță (ANOVA) cu măsurători repetate. Pentru a explora efectele de interacțiune, s-au efectuat analize simple de efect. În cazul în care testele Mauchly au arătat încălcarea presupunerii sfericității, s-au folosit corecții Greenhouse-Geisser. Analizele post-hoc au fost efectuate folosind teste t cu corecție Bonferroni. În al treilea rând, am separat EV în două componente: nivelul probabilității și mărimea rezultatului, pentru a explora efectul acestor două componente asupra luării deciziilor pentru fiecare studiu, utilizând funcția R lmer a bibliotecii lme4. În cele din urmă, pentru a investiga relația dintre severitatea dependenței de Internet și performanța de luare a deciziilor pentru obținerea câștigurilor și evitarea pierderilor, corelațiile Pearson au fost folosite pentru a explora asociațiile dintre scorurile CIAS și procentul de alegeri riscante făcute în timpul celor trei niveluri EV (RA, EQEV, RD ) pentru domeniile de câștig și respectiv de pierdere.

REZULTATE

Caracteristici demografice

Așa cum se arată în Tabelul 1, subiecții IGD și HC-urile nu au diferit în funcție de vârstă, durata medie a educației și anii de utilizare a internetului pe viață. În concordanță cu criteriile noastre de includere (adică, scorul CIAS ≥ 67 pentru subiecții IGA și ≤ 50 pentru HC-uri), subiecții IGD au avut scoruri CIAS semnificativ mai mari, t (100) = 27.14, P <.001. Douăzeci și doi din 42 de HC-uri au jucat ocazional jocuri pe Internet, cu toate acestea, subiecții IGD petreceau semnificativ mai multe ori pe jocuri pe Internet săptămânal decât HC-urile, t (80) = 15.41, P <.001.

Descarcă: 

• PPT

  Diapozitiv PowerPoint

• PNG

  imagine mare (72KB)

• TIFF

  imagine originală (375KB)

Tabelul 1. Demografic, durata de utilizare a internetului, scorurile CIAS și timpul alocat subiecților IGD și HC-urilor.

doi: 10.1371 / journal.pone.0116471.t001

Rata de consum de tutun și alcool a fost scăzută pentru ambele grupuri: trei subiecți IGD și un HCs au raportat fumatul ocazional (mai puțin de o dată pe lună). Nouăsprezece subiecți IGD și 12 HCs au raportat consumul de alcool pe viață, dar toate cu frecvențe joase (o dată pe săptămână sau mai puțin), iar aceste rate nu diferă între grupuri, t (29) = 1.27, P = .216.

Propensitatea asumării riscurilor

Propensibilitatea asumării riscurilor este o măsură a tendinței unei persoane de a alege opțiunea riscantă peste opțiunea sigură la fiecare dintre cele trei niveluri EV (RA, EQEV, RD), calculate separat pentru domeniul câștig și pierdere [36]. Am efectuat un 2 (domeniu: câștig, pierdere) × 3 (nivel EV: RA, EQEV, RD) × 2 (grup: subiecți IGD, HCs) măsuri repetate ANOVA. După cum era de așteptat, am observat un efect principal al grupului, F (1, 100) = 5.67, P = .019, parțial η² = .05, care indică faptul că subiecții IGD au ales în general mai multe opțiuni riscante decât HC-urile atât pe câștig, cât și pe domeniu de pierdere; și un efect principal al nivelului EV, F (2, 200) = 289.64, P <.001, parțial η² = .74. Analizele post-hoc au arătat că participanții au făcut opțiuni mai riscante atunci când nivelul EV era RA decât cel al RD. Interacțiunea în trei moduri între nivelul EV, grup și domeniu nu a atins semnificație, F (2, 200) = 1.43, P = .242, parțial η² = .01. Cu toate acestea, am găsit o interacțiune la nivel EV × grup, F (2, 200) = 6.08, P = .006, parțial η² = .06 și analiza efectelor simple au arătat că interacțiunea semnificativă s-a datorat, în principal, riscului mai mare de a urmări traseele de RD în rândul subiecților cu IGD, în comparație cu HCs, F (2, 99) = 7.54, P = .001, parțial η² = .13. Am găsit, de asemenea, o interacțiune semnificativă de nivel EV × domeniu, F (2, 200) = 7.70, P = .001, parțial η² = .07 și o analiză simplă a efectului au arătat că participanții au ales opțiuni semnificativ mai riscante în domeniul pierderilor în comparație cu domeniul de câștig în procesele EQEV (nu RA și RD), F (1, 100) = 7.57, P = .007, parțial η² = .07.

Au fost efectuate în continuare ANOVA-uri separate pentru fiecare domeniu. Pentru domeniul pierderilor, pe lângă efectele principale semnificative ale nivelului de grup și EV, a existat un efect de interacțiune semnificativ la nivelul EV × interacțiunea de grup, F (2, 200) = 6.90, P = .002, parțial η² = .07. Rezultatele obținute din analize ale efectelor simple au indicat că subiecții IGA au făcut alegeri mai riscante decât HC-urile în studiile de RD, F (1, 100) = 15.11, P <.001, parțial η² = .13, dar nu s-a diferențiat de HCs în numărul de alegeri riscante în studiile RA și EQEV (Fig. 1). În schimb, pentru domeniul câștigului, nu au existat efecte principale sau de interacțiune semnificative ale nivelului de grup sau EV ×P = .092 și P = .138, respectiv).

Descarcă: 

• PPT

  Diapozitiv PowerPoint

• PNG

  imagine mare (104KB)

• TIFF

  imagine originală (227KB)

Figura 1. Performanță de luare a deciziilor pentru subiecții IGD și HC-urile în sarcina Cupelor.

 

Procentul mediu de alegeri riscante efectuate în (A) câștigul și (B) domeniul de pierderi, în funcție de nivelul și grupul EV. Barele de erori reflectă erorile standard. IGD = tulburare de jocuri pe Internet; HCs = controale sănătoase; EV = valoarea așteptată; RA = risc avantajos; EQEV = valoarea egală așteptată; RD = risc dezavantajos.

doi: 10.1371 / journal.pone.0116471.g001

Sensibilitate la magnitudinea rezultatului și nivel de probabilitate

Am separat EV-ul în două componente: magnitudinea rezultatului și nivelul probabilității. Pentru a examina efectul acestor două componente asupra luării deciziilor riscante, am efectuat modele ierarhice logistice folosind funcția R lmer a bibliotecii lme4 pentru a ține cont de variația de la încercare la asumarea riscurilor subiecților, urmând procedura descrisă într-un studiu anterior [37]. Două modele de bază, respectiv pentru domeniile câștigului și pierderii, includ grupul (0 = HCs, 1 = subiecții IGD), nivelul de probabilitate (probabilitatea reprezentată de câștig sau pierdere pentru opțiuni riscante: 0.25, 0.33, 0.50), magnitudinea rezultatului (2, 3, 4 a reprezentat 200, 300, 400 în opțiuni riscante) și interacțiunile grupului × nivelul de probabilitate și magnitudinea rezultatului grupului ca predictori cu efecte fixe și diferențe individuale în alegere ca efecte aleatorii. Variabila dependentă a fost alegerea subiecților pentru fiecare proces (0 = opțiune sigură, 1 = opțiuni riscante).

Așa cum se arată în tabel 2, au existat efecte principale semnificative ale nivelului de probabilitate și a mărimii rezultatelor atât în ​​domeniile câștigului, cât și al pierderilor. Aceste efecte au indicat, atât pentru domeniile câștigului, cât și pentru pierderi, că atât subiecții IGD, cât și HCs, subiecții și-au asumat mai puține riscuri, întrucât probabilitatea opțiunii riscante a devenit mai puțin favorabilă (efectul principal al nivelului de probabilitate) și că subiecții și-au asumat mai multe riscuri ca rezultat. mărimea opțiunii riscante a crescut (efectul principal al mărimii rezultatului).

Descarcă: 

• PPT

  Diapozitiv PowerPoint

• PNG

  imagine mare (86KB)

• TIFF

  imagine originală (511KB)

Tabelul 2. Efectul nivelului de probabilitate și al mărimii rezultatului asupra asumării riscurilor în funcție de domenii și grupuri.

doi: 10.1371 / journal.pone.0116471.t002

În domeniul câștigului, nu au existat efecte de interacțiune semnificative între niciuna dintre cele trei variabile explorate. În schimb, în ​​domeniul pierderilor au existat interacțiuni semnificative între grupul × nivelul de probabilitate și între magnitudinea rezultatului grupului ×, ceea ce indică faptul că subiecții IGD, în raport cu HCs, au fost mai puțin susceptibili să își ajusteze deciziile în funcție de nivelul de probabilitate și de magnitudinea rezultatului în domeniul pierderii. .

Corelația dintre severitatea dependenței de internet și luarea deciziilor

Corelațiile Pearson au fost, de asemenea, efectuate între scorurile CIAS și numărul de opțiuni de risc pentru cele trei niveluri EV (RA, EQEV, RD) separat pentru domeniile câștig și pierdere. În domeniul pierderilor, rezultatele au indicat că scorurile CIAS au fost asociate pozitiv și au fost făcute alegeri riscante în studiile RD, r = .22, P = .001. Asocierea dintre scorurile CIAS au fost corelate marginal cu numărul de alegeri riscante în studiile RD pentru domeniul câștigului, r = .19, P = 0.056.

Discuție

Din câte știm, studiul actual este primul care a evaluat procesul decizional riscant în rândul subiecților IGD separat pentru potențiale pierderi și câștiguri. În concordanță cu prima noastră ipoteză, subiecții IGD au demonstrat tendințe de asumare a riscurilor, în general, mai mari în sarcina Cupei, în comparație cu HC-urile. Parțial în concordanță cu cea de-a doua și a treia noastră ipoteză, subiecții cu IGD au făcut alegeri semnificativ mai riscante decât HC-urile în studiile RD pentru pierderea - dar nu câștigul - domeniu, iar deprecierea a fost asociată cu insensibilitatea la modificările magnitudinii rezultatului și nivelul de probabilitate pentru riscant. pierderi în rândul subiecților IGD. În concordanță cu a patra noastră ipoteză, analizele corelaționale au demonstrat în continuare asocieri semnificativ pozitive între scorurile de severitate ale dependenței de internet și opțiunile dezavantajoase din domeniul pierderilor. Luate împreună, aceste date oferă dovezi suplimentare privind deprecieri ale deciziilor sub risc în rândul persoanelor cu IGD și sugerează, de asemenea, că prelucrarea pierderilor (versus câștig) poate fi la baza deficitelor decizionale în această populație.

În domeniul pierderilor, subiecții cu IGD au luat decizii mai riscante cu privire la studiile de RD în raport cu HC-urile, iar analiza proces-după-studiu a indicat în continuare că subiecții cu IGD au o probabilitate mai mică de a-și ajusta deciziile pe baza nivelului de probabilitate și a mărimii rezultatului în acest domeniu. Aceste constatări sunt în concordanță cu cele din studiile anterioare care folosesc sarcini de luare a deciziilor similare și demonstrează deficiențe în luarea deciziilor legate de evitarea pierderilor în rândul persoanelor cu dependență de substanțe [38], tulburari de alimentatie [39] și IGD [16, 19]. O posibilă explicație pentru aceste descoperiri este că, prin repetarea comportamentelor lor de joc, persoanele cu IGD se pot angaja mai frecvent în rezolvarea problemelor legate de pierderi, ceea ce le poate face mai tolerante la pedeapsă. În plus, constatarea noastră privind luarea deciziilor legate de pierderi este în concordanță cu prezentarea clinică a persoanelor cu IGD că tind să subvaloreze consecințele negative potențiale ale vieții reale pentru a persista în jocul online [2,40,41].

Studiile anterioare au demonstrat un comportament ridicat de asumare a riscurilor dezavantajante în domeniul câștigului în rândul persoanelor cu tulburări legate de dependență, caracterizate prin deficiențe în controlul impulsurilor, cum ar fi jocurile de noroc patologice [28] și dependența de alcool [27]. Cu toate acestea, nici rezultatele ANOVA și nici analizele de la proces la studiu nu au indicat creșteri ale deciziilor riscante privind studiile de câștig în rândul subiecților IGA. Există câteva explicații posibile pentru aceste diferențe. Mai exact, persoanele cu jocuri de noroc patologice prezintă răspunsuri la recompense crescute la recompense monetare sau non-monetare [42], iar acest lucru poate duce la o mai mare asumare a riscurilor dezavantajoase în domeniul câștigului (versus pierdere), așa cum a fost raportat anterior [28]. Pentru persoanele cu dependență de alcool, consumul de alcool de lungă durată și excesiv poate modifica structurile creierului și funcțiile conexe, inclusiv regiunile cheie în procesarea recompenselor, cum ar fi amigdala [43,44]. Dovada a indicat că pacienții cu leziuni amigdale au demonstrat deficite de luare a deciziilor în principal în domeniul câștigului [26]. Deși este necesară o cercetare suplimentară pentru a confirma aceste ipoteze, absența riscului crescut pentru câștigurile dintre subiecții IGD ar putea reflecta procesarea relativ normativă a recompenselor monetare (dar nu a pierderilor) la această populație. În plus, aceste descoperiri evidențiază importanța evaluării diferitelor aspecte ale luării deciziilor în diferite tulburări legate de dependență.

Scorurile privind severitatea dependenței de internet au fost asociate pozitiv cu numărul de alegeri riscante dezavantajoase făcute în sarcina Cupe, ceea ce indică faptul că subiecții cu scoruri mai mari de severitate a dependenței de internet au luat decizii mai dezavantajoase legate de pierderi riscante în timpul studiilor de RD. Aceste constatări sunt în concordanță cu studiile anterioare, care, de asemenea, au raportat preferința pentru alternativele riscante dezavantajoase a fost asociată cu severitatea IGD folosind paradigme similare, cum ar fi Jocul de zaruri [15,16] și sarcina de reducere a probabilității [22]. Aceste descoperiri susțin ipoteza că deficiențele luării deciziilor legate de pierderi riscante sunt legate de nivelul de severitate a dependenței de Internet (adică scoruri CIAS) și, prin urmare, pot fi o țintă terapeutică adecvată pentru tratamentul IGD.

În general, concluziile noastre sugerează deprecieri în luarea deciziilor riscante în contextul evitării pierderilor în rândul persoanelor cu IGD. Sunt necesare cercetări suplimentare pentru a stabili baza neurobiologică pentru aceste modificări. O ipoteză este că luarea deciziilor dezavantajoase în domeniul pierderilor se poate referi la modificări ale funcționării cortico-striatale la indivizii cu IGD, așa cum s-a raportat la persoanele cu dependență de comportament și droguri [45-47]. În special, insula joacă un rol esențial în biologia atât a dependenței, cât și a luării deciziilor [9,48,49] și este implicat în anticiparea pierderilor și învățarea evitării [50]. Astfel, o ipoteză speculativă este aceea că deprecierile în luarea deciziilor legate de evitarea pierderilor pot fi legate de funcționarea insulară a persoanelor cu IGD.

Trebuie menționate câteva limitări ale acestui studiu. În primul rând, având în vedere că IGD este cel mai răspândit în rândul bărbaților [1,32], acest studiu nu a inclus participanții de sex feminin. Astfel, sunt necesare studii suplimentare pentru a evalua luarea deciziilor pentru câștiguri și pierderi în rândul femeilor cu IGD. În al doilea rând, recrutarea noastră de numai studenți de la colegiu limitează generalizarea concluziilor noastre. Deși studenții de la colegiu sunt una dintre cele mai sensibile populații la IGD [5,33], studiile viitoare sunt necesare pentru a explora asocierea dintre asumarea riscurilor pentru câștiguri și pierderi potențiale și IGD în probe clinice. În sfârșit, sunt necesare studii cu modele longitudinale pentru a investiga dacă modificările decizionale sunt o consecință sau un precursor al IGD.

În concluzie, acest studiu este primul care evaluează procesul decizional în domeniile câștigului și pierderilor separat în rândul studenților de la colegiu cu IGA folosind sarcina Cupe. Subiecții cu IGD au demonstrat tendințe mai mari de asumare a riscurilor decât HC-urile. Mai mult, subiecții cu IGD au făcut alegeri semnificativ mai riscante decât HC-urile pe studiile de RD în domeniul pierderii, dar nu câștigând, iar o astfel de depreciere a fost asociată cu insensibilitatea la magnitudinea rezultatului și nivelul de probabilitate aferent pierderilor riscante. În plus, scorurile de severitate ale dependenței de Internet au fost asociate în mod pozitiv cu opțiuni riscante dezavantajoase făcute în domeniul pierderilor. Luate împreună, aceste constatări sugerează că prelucrarea pierderilor (versus câștig) modificări poate sta la baza deficitelor de luare a deciziilor în această populație.

informatii justificative

recunoasteri

Autorii mulțumesc dr. Elaine Bossard pentru furnizarea demo-ului pentru versiunea originală a sarcinii Cups, și Dr. Shan Luo pentru ajutor pentru analizele de date.

Contribuțiile autorului

Experimentele concepute și concepute: YWY PRC JTZ LYD QXL XYF. Efectuarea experimentelor: YWY PRC SL LJW JTZ. Analizat datele: YWY SL JTZ GC. Reactivi / materiale / instrumente de analiză contribuite: JTZ XYF. Scrie hartia: YWY JTZ SWY XYF.

Referinte

1. 1. Ko CH, Yen JY, Chen SH, Wang PW, Chen CS, și colab. (2014) Evaluarea criteriilor de diagnostic ale tulburării de jocuri pe internet în DSM-5 în rândul adulților tineri din Taiwan. J Psychiatr Res 53: 103 – 110. doi: 10.1016 / j.jpsychires.2014.02.008. PMID: 24581573
   • Vezi articolul
   • PubMed / NCBI
   • Google Academic
2. 2. Petry NM, Rehbein F, Gentile DA, Lemmens JS, Rumpf HJ și colab. (2014) Un consens internațional pentru evaluarea tulburărilor de jocuri pe internet folosind noua abordare DSM-5. Dependența 109: 1399 – 1406. doi: 10.1111 / add.12457. PMID: 24456155
3. Vezi articolul
4. PubMed / NCBI
5. Google Academic
6. Vezi articolul
7. PubMed / NCBI
8. Google Academic
9. 3. King DL, Delfabbro PH (2014) Psihologia cognitivă a tulburării de jocuri pe Internet. Clin Psychol Rev 34: 298 – 308. doi: 10.1016 / j.cpr.2014.03.006. PMID: 24786896
10. Vezi articolul
11. PubMed / NCBI
12. Google Academic
13. Vezi articolul
14. PubMed / NCBI
15. Google Academic
16. Vezi articolul
17. PubMed / NCBI
18. Google Academic
19. Vezi articolul
20. PubMed / NCBI
21. Google Academic
22. Vezi articolul
23. PubMed / NCBI
24. Google Academic
25. Vezi articolul
26. PubMed / NCBI
27. Google Academic
28. Vezi articolul
29. PubMed / NCBI
30. Google Academic
31. Vezi articolul
32. PubMed / NCBI
33. Google Academic
34. Vezi articolul
35. PubMed / NCBI
36. Google Academic
37. Vezi articolul
38. PubMed / NCBI
39. Google Academic
40. Vezi articolul
41. PubMed / NCBI
42. Google Academic
43. Vezi articolul
44. PubMed / NCBI
45. Google Academic
46. Vezi articolul
47. PubMed / NCBI
48. Google Academic
49. Vezi articolul
50. PubMed / NCBI
51. Google Academic
52. Vezi articolul
53. PubMed / NCBI
54. Google Academic
55. Vezi articolul
56. PubMed / NCBI
57. Google Academic
58. Vezi articolul
59. PubMed / NCBI
60. Google Academic
61. Vezi articolul
62. PubMed / NCBI
63. Google Academic
64. Vezi articolul
65. PubMed / NCBI
66. Google Academic
67. Vezi articolul
68. PubMed / NCBI
69. Google Academic
70. Vezi articolul
71. PubMed / NCBI
72. Google Academic
73. Vezi articolul
74. PubMed / NCBI
75. Google Academic
76. Vezi articolul
77. PubMed / NCBI
78. Google Academic
79. Vezi articolul
80. PubMed / NCBI
81. Google Academic
82. Vezi articolul
83. PubMed / NCBI
84. Google Academic
85. Vezi articolul
86. PubMed / NCBI
87. Google Academic
88. Vezi articolul
89. PubMed / NCBI
90. Google Academic
91. Vezi articolul
92. PubMed / NCBI
93. Google Academic
94. Vezi articolul
95. PubMed / NCBI
96. Google Academic
97. Vezi articolul
98. PubMed / NCBI
99. Google Academic
100. Vezi articolul
101. PubMed / NCBI
102. Google Academic
103. Vezi articolul
104. PubMed / NCBI
105. Google Academic
106. Vezi articolul
107. PubMed / NCBI
108. Google Academic
109. Vezi articolul
110. PubMed / NCBI
111. Google Academic
112. Vezi articolul
113. PubMed / NCBI
114. Google Academic
115. Vezi articolul
116. PubMed / NCBI
117. Google Academic
118. Vezi articolul
119. PubMed / NCBI
120. Google Academic
121. Vezi articolul
122. PubMed / NCBI
123. Google Academic
124. Vezi articolul
125. PubMed / NCBI
126. Google Academic
127. Vezi articolul
128. PubMed / NCBI
129. Google Academic
130. Vezi articolul
131. PubMed / NCBI
132. Google Academic
133. Vezi articolul
134. PubMed / NCBI
135. Google Academic
136. Vezi articolul
137. PubMed / NCBI
138. Google Academic
139. Vezi articolul
140. PubMed / NCBI
141. Google Academic
142. Vezi articolul
143. PubMed / NCBI
144. Google Academic
145. Vezi articolul
146. PubMed / NCBI
147. Google Academic
148. 4. Asociația Psihiatrică (2013) Manual de diagnostic și statistic al tulburărilor mintale (ediția 5th). Arlington, VA: Autor.
149. 5. Chou C, Condron L, Belland JC (2005) O revizuire a cercetării privind dependența de internet. Educ Psychol Rev 17: 363 – 388. doi: 10.1007 / s10648-005-8138-1.
150. 6. Ko CH, Hsiao S, Liu GC, Yen JY, Yang MJ și colab. (2010) Caracteristicile luării deciziilor, potențialul de a-și asuma riscuri și personalitatea studenților de la colegiu cu dependență de Internet. Psychiat Res 175: 121 – 125. doi: 10.1016 / j.psychres.2008.10.004. PMID: 19962767
151. 7. Bechara A (2005) Luarea deciziilor, controlul impulsurilor și pierderea puterii de voință pentru a rezista la medicamente: O perspectivă neurocognitivă. Nat Neurosci 8: 1458 – 1463. doi: 10.1038 / nn1584. PMID: 16251988
152. 8. Lucantonio F, Stalnaker TA, Shaham Y, Niv Y, Schoenbaum G (2012) Impactul disfuncției orbitofrontale asupra dependenței de cocaină. Nat Neurosci 15: 358 – 366. doi: 10.1038 / nn.3014. PMID: 22267164
153. 9. Paulus MP (2007) Disfuncții de luare a deciziilor în psihiatrie: procesare homeostatică modificată? Știință 318: 602 – 606. doi: 10.1126 / science.1142997. PMID: 17962553
154. 10. Bechara A, Damasio H (2002) Luarea deciziilor și dependența (partea I): Activarea afectată a stărilor somatice la indivizii dependenți de substanțe atunci când iau în considerare decizii cu consecințe viitoare negative. Neuropsihologia 40: 1675 – 1689. doi: 10.1016 / S0028-3932 (02) 00015-5. PMID: 11992656
155. 11. Bechara A, Dolan S, Hindes A (2002) Luarea deciziilor și dependența (partea II): Miopie pentru viitor sau hipersensibilitate la recompensă? Neuropsihologia 40: 1690 – 1705. doi: 10.1016 / S0028-3932 (02) 00016-7. PMID: 11992657
156. 12. Brand M, Roth-Bauer M, Driessen M, Markowitsch HJ (2008) Funcții executive și luarea de decizii riscante la pacienții cu dependență de opiacee. Drug Alcool Depen 97: 64 – 72. doi: 10.1016 / j.drugalcdep.2008.03.017. PMID: 18485620
157. 13. Rogers RD, Everitt B, Baldacchino A, Blackshaw A, Swainson R și colab. (1999) Deficiente disociabile în cunoașterea decizională a abuzatorilor de amfetamină cronică, a abuzatorilor de opiacee, a pacienților cu leziuni focale ale cortexului prefrontal și a voluntarilor săraciți cu triptofan: dovezi pentru mecanisme monoaminergice. Neuropsihofarmacolul 20: 322 – 339. doi: 10.1016 / S0893-133X (98) 00091-8. PMID: 10088133
158. 14. Monterosso J, Ehrman R, Napier KL, O'Brien CP, Childress AR (2001) Trei sarcini de luare a deciziilor la pacienții dependenți de cocaină: Măsură aceeași construcție? Dependența 96: 1825 – 1837. doi: 10.1046 / j.1360-0443.2001.9612182512.x. PMID: 11784475
159. 15. Pawlikowski M, Brand M (2011) Jocuri excesive pe internet și luarea deciziilor: Jucătorii excesivi ai World of Warcraft au probleme în luarea deciziilor în condiții riscante? Psychiat Res 188: 428 – 433. doi: 10.1016 / j.psychres.2011.05.017. PMID: 21641048
160. 16. Yao YW, Chen PR, Chen C, Wang LJ, Zhang JT și colab. (2014) Nefolosirea feedback-ului determină deficite de luare a deciziilor în rândul jucătorilor de internet excesivi. Psychiat Res 219: 583 – 588. doi: 10.1016 / j.psychres.2014.06.033. PMID: 25024056
161. 17. Sun D, ​​Chen Z, Ma N, Zhang X, Fu X și colab. (2009) Funcții de luare a deciziilor și de inhibare a răspunsului prepotent la utilizatorii excesivi de internet. Spectre CNS 14: 75 – 81. PMID: 19238122
162. 18. Impulsivitatea comportamentului dependenților de Xu S (2012) Internet: Evidența sarcinii de jocuri de noroc din Iowa. Acta Psychol Sin 44: 1523 – 1534. doi: 10.3724 / sp.j.1041.2012.01523
163. 19. Dong G, Hu Y, Lin X, Lu Q (2013) Ce face ca persoanele dependente de Internet să continue să joace online chiar și atunci când se confruntă cu consecințe negative severe? Posibile explicații dintr-un studiu RMN. Biol Psychol 94: 282 – 289. doi: 10.1016 / j.biopsycho.2013.07.009. PMID: 23933447
164. 20. Dong G, Hu Y, Lin X (2013) Sensibilitățile de recompensă / pedeapsă în rândul dependenților de Internet: implicații pentru comportamentele lor dependente. Prog Neuro-Psychoph 46: 139 – 145. doi: 10.1016 / j.pnpbp.2013.07.007. PMID: 23876789
165. 21. Dong G, Huang J, Du X (2011) Sensibilitate îmbunătățită a recompensei și scăderea sensibilității la pierderi la dependenții de Internet: Un studiu RMN în timpul unei sarcini de ghicire. J Psychiatr Res 45: 1525 – 1529. doi: 10.1016 / j.jpsychires.2011.06.017. PMID: 21764067
166. 22. Lin X, Zhou H, Dong G, Du X (2015) Evaluarea riscului afectat la persoanele cu tulburări de jocuri pe Internet: dovezi fMRI dintr-o sarcină de reducere a probabilității. Prog Neuro-Psychoph 56C: 142 – 148. doi: 10.1016 / j.pnpbp.2014.08.016. PMID: 25218095
167. 23. Fujiwara J, Tobler PN, Taira M, Iijima T, Tsutsui KI (2009) Codificare separată și integrată a recompensei și pedepsei în cortexul cingulat. J Neurofiziol 101: 3284 – 3293. doi: 10.1152 / jn.90909.2008. PMID: 19339460
168. 24. Seymour B, Daw N, Dayan P, Singer T, Dolan R (2007) Codificare diferențială a pierderilor și câștigurilor în striatul uman. J Neurosci 27: 4826 – 4831. doi: 10.1523 / JNEUROSCI.0400-07.2007. PMID: 17475790
169. 25. Levin IP, Xue G, Weller JA, Reimann M, Lauriola M și colab. (2011) O abordare neuropsihologică pentru înțelegerea asumării riscurilor pentru câștiguri și pierderi potențiale. Neurosci frontale 6: 15 – 15. doi: 10.3389 / fnins.2012.00015. PMID: 22347161
170. 26. Weller JA, Levin IP, Shiv B, Bechara A (2007) Corelații neuronale ale luării deciziilor adaptive pentru câștiguri și pierderi riscante. Psychol Sci 18: 958 – 964. doi: 10.1111 / j.1467-9280.2007.02009.x. PMID: 17958709
171. 27. Brevers D, Bechara A, Cleeremans A, Kornreich C, Verbanck P și colab. (2014) Modificări ale luării deciziilor în condiții de risc la persoanele cu dependență de alcool. Alcohol Clin Exp Res 38: 1924 – 1931. doi: 10.1111 / acer.12447. PMID: 24948198
172. 28. Brevers D, Cleeremans A, Goudriaan AE, Bechara A, Kornreich C și colab. (2012) Luarea deciziilor în condiții de ambiguitate, dar nu sub risc, este legată de gravitatea problemelor jocurilor de noroc. Psychiat Res 200: 568 – 574. doi: 10.1016 / j.psychres.2012.03.053.
173. 29. Wesley MJ, Hanlon CA, Porrino LJ (2011) Procesul slab de luare a deciziilor de către consumatorii de marijuana cronică este asociat cu scăderea receptivității funcționale la consecințele negative. Psychiat Res-Neuroim 191: 51 – 59. doi: 10.1016 / j.pscychresns.2010.10.002. PMID: 21145211
174. 30. Gowin JL, Stewart JL, May AC, Ball TM, Wittmann M și colab. (2014) Cingulare modificată și activarea cortexului insular în timpul asumării riscurilor în dependența de metamfetamină: pierderile pierd impactul. Dependența 109: 237 – 247. doi: 10.1111 / add.12354. PMID: 24033715
175. 31. Tang J, Yu Y, Du Y, Ma Y, Zhang D și colab. (2014) Prevalența dependenței de internet și asocierea acesteia cu evenimente de viață stresante și simptome psihologice în rândul utilizatorilor de internet adolescenți. Addict Behav 39: 744 – 747. doi: 10.1016 / j.addbeh.2013.12.010. PMID: 24388433
176. 32. Dalbudak E, Evren C, Topcu M, Aldemir S, Coskun KS și colab. (2013) Relația dependenței de internet cu impulsivitatea și severitatea psihopatologiei în rândul studenților turci. Psychiat Res 210: 1086 – 1091. doi: 10.1016 / j.psychres.2013.08.014. PMID: 23998359
177. 33. Ko CH, Yen JY, Chen SH, Yang MJ, Lin HC și colab. (2009) Criterii de diagnosticare propuse și instrumentul de screening și diagnosticare a dependenței de internet la studenți. Compr Psychiat 50: 378 – 384. doi: 10.1016 / j.comppsych.2007.05.019. PMID: 19486737
178. 34. Chen S, Weng L, Su Y, Wu H, Yang P (2003) Dezvoltarea unei scări de dependență chineze de internet și studiul său psihometric. Chineză J Psychol 45: 279.
179. 35. Mak KK, Lai CM, Ko CH, Chou C, Kim DI, și colab. (2014) Proprietățile psihometrice ale scării de dependență Chen Internet revizuite (CIAS-R) la adolescenții chinezi. J Abnorm Psychol Child 42: 1237 – 1245. doi: 10.1007 / s10802-014-9851-3. PMID: 24585392
180. 36. Jasper JD, Bhattacharya C, Levin IP, Jones L, Bossard E (2013) Numerația ca predictor al luării de decizii adaptative riscante. J Behav Dec Making 26: 164 – 173. doi: 10.1002 / bdm.1748.
181. 37. Weller JA, Fisher PA (2013) Deficiente de decizie în rândul copiilor maltratați. Maltratare pentru copii 18: 184 – 194. doi: 10.1177 / 1077559512467846. PMID: 23220788
182. 38. Ersche KD, Roiser JP, Clark L, London M, Robbins TW, și colab. (2005) Pedeapsa induce o luare a deciziilor riscante la utilizatorii de opiacee menținute cu metadonă, dar nu la consumatorii de heroină sau la voluntarii sănătoși. Neuropsihofarmacolul 30: 2115 – 2124. doi: 10.1038 / sj.npp.1300812. PMID: 15999147
183. 39. Svaldi J, Brand M, Tuschen-Caffier B (2010) Deficiențe de luare a deciziilor la femeile cu tulburări de alimentație. Apetit 54: 84 – 92. doi: 10.1016 / j.appet.2009.09.010. PMID: 19782708
184. 40. Robbins T, Clark L (2015) Dependențe comportamentale. Curr Opin Neurobiol 30C: 66 – 72. doi: 10.1016 / j.conb.2014.09.005.
185. 41. Tao R, Huang X, Wang J, Zhang H, Zhang Y și colab. (2010) Criterii de diagnostic propuse pentru dependența de internet. Dependența 105: 556 – 564. doi: 10.1111 / j.1360-0443.2009.02828.x. PMID: 20403001
186. 42. Sescousse G, Barbalat G, Domenech P, Dreher JC (2013) Dezechilibru în sensibilitatea la diferite tipuri de recompense în jocurile de noroc patologice. Creierul 136: 2527 – 2538. doi: 10.1093 / creier / awt126. PMID: 23757765
187. 43. Activare cerebrală Kim SM, Han DH, Min KJ, Kim BN, Cheong JH (2014) ca răspuns la indicii de inducere a dorinței și aversiunii legate de alcool la pacienții cu dependență de alcool. Drug Alcool Depen 141: 124 – 131. doi: 10.1016 / j.drugalcdep.2014.05.017. PMID: 24939441
188. 44. Gilpin NW, Roberto M (2012) Modularea neuropeptidelor neuroplasticității centrale a amigdalei este un mediator cheie al dependenței de alcool. Neurosci Biobehav Rev 36: 873 – 888. doi: 10.1016 / j.neubiorev.2011.11.002. PMID: 22101113
189. 45. Balodis IM, Kober H, Worhunsky PD, Stevens MC, Pearlson GD și colab. (2012) Diminuată activitatea frontostriatală în timpul procesării recompenselor și pierderilor bănești din jocurile de noroc patologice. Biol Psychiat 71: 749 – 757. doi: 10.1016 / j.biopsych.2012.01.006. PMID: 22336565
190. 46. Gradin VB, Baldacchino A, Balfour D, Matthews K, Steele JD (2013) Activitate anormală a creierului în timpul unei sarcini de recompensare și pierdere la pacienții dependenți de opiacee care primesc terapie de întreținere cu metadonă. Neuropsihofarmacolul 39: 885 – 894. doi: 10.1038 / npp.2013.289. PMID: 24132052
191. 47. Yip SW, DeVito EE, Kober H, Worhunsky PD, Carroll KM și colab. (2014) Măsuri de pretratare a structurii creierului și a procesului de recompensare a funcției creierului în dependența de canabis: Un studiu explorator al relațiilor cu abstinența în timpul tratamentului comportamental. Drug Alcool Depen 140: 33 – 41. doi: 10.1016 / j.drugalcdep.2014.03.031. PMID: 24793365
192. 48. Naqvi NH, Bechara A (2010) Insula și dependența de droguri: o vedere interoceptivă a plăcerii, îndemnurilor și luării deciziilor. Functul de structurare a creierului 214: 435 – 450. doi: 10.1007 / s00429-010-0268-7. PMID: 20512364
193. 49. Noël X, Brevers D, Bechara A (2013) O abordare neurocognitivă pentru a înțelege neurobiologia dependenței. Curr Opin Neurobiol 23: 632 – 638. doi: 10.1016 / j.conb.2013.01.018. PMID: 23395462
194. 50. Samanez-Larkin GR, Hollon NG, Carstensen LL, Knutson B (2008) Diferențele individuale ale sensibilității insulare în timpul anticipării pierderilor prevăd învățarea evitării. Psychol Sci 19: 320 – 323. doi: 10.1111 / j.1467-9280.2008.02087.x. PMID: 18399882