Modularea scăzută a nivelului de risc pentru activarea creierului în timpul procesului de luare a deciziilor la adolescenți cu tulburări de jocuri pe internet (2015)

Frontul Behav Neurosci. 2015; 9: 296.

Publicat online 2015 Nov 3. doi:  10.3389 / fnbeh.2015.00296

PMCID: PMC4630310

 

Abstract

Au fost raportate impulsuri mai mari, asumarea de riscuri și capacitatea redusă de luare a deciziilor ca fiind principalele tulburări comportamentale la persoanele cu tulburări de joc pe internet (IGD), care a devenit o problemă serioasă de sănătate mintală la nivel mondial. Cu toate acestea, nu este clar până în prezent modul în care nivelul de risc modulează activitatea creierului în timpul procesului de luare a deciziilor la indivizii IGD. În acest studiu, au fost recrutați adolescenți 23 cu IGD și 24 controale sănătoase (HC) fără IGD, iar sarcina analogică de risc balon (BART) a fost utilizată într-un experiment cu imagistică prin rezonanță magnetică funcțională pentru a evalua modularea nivelului de risc (probabilitatea explozie de balon) asupra activității creierului în timpul luării de decizii riscante la adolescenții IGD. Modularea modulară a nivelului de risc pentru activarea cortexului prefrontal dorșallateral drept (DLPFC) în timpul BART activ a fost găsită în grupul IGD comparativ cu HC. În grupul IGD, a existat o corelație negativă semnificativă între activarea DLPFC legată de risc în timpul scorurilor BART active și scorurile impulsivității Barratt (BIS-11), care au fost semnificativ mai mari în grupul IGD comparativ cu HC. Studiul nostru a demonstrat că, în calitate de regiune critică legată de luarea deciziilor, DLPFC-ul corect este mai puțin sensibil la risc la adolescenții IGD comparativ cu HC, ceea ce poate contribui la un nivel mai ridicat de impulsivitate la adolescenții IGD.

Cuvinte cheie: tulburări de joc pe internet, BART, cortex prefrontal lateral dorsal, fMRI, decizii riscante

Introducere

Tulburările jocurilor de pe Internet au devenit din ce în ce mai răspândite în întreaga lume, în special în Asia (; ) și are ca rezultat un impact negativ asupra diverselor aspecte comportamentale și psihosociale (). Studiile comportamentale au sugerat că o capacitate redusă de luare a deciziilor riscante este una dintre cele mai importante tulburări comportamentale la indivizii IGD (; ). De exemplu, cercetătorii au constatat că indivizii IGD au făcut alegeri mai dezavantajate în comparație cu Jocurile Dice Task cu HC și că o astfel de afectare poate fi parțial rezultatul lipsei de a utiliza feedback (; ). Mai mult decât atât, studiile au arătat că subiectele IGD arată o diminuare a rezultatelor experienței în luarea deciziilor viitoare (). Procesul decizional riscant este o funcție cognitivă la nivel înalt și este esențial pentru supraviețuirea umană într-un mediu incert (). Aversiunea față de risc este o parte esențială a procesului decizional într-o populație normală (). Cu toate acestea, indivizii IGD au tendința de a prezenta decizii riscante dezavantajoase și întâmpină mai multe situații adverse (), ceea ce poate conduce la un efect negativ asupra indivizilor IGD și asupra societății. Prin urmare, este important să se investigheze mecanismele neuronale care stau la baza luării deciziilor riscante modificate la indivizii IGD.

Circuitele neuronale legate de luarea deciziilor riscante au fost examinate în mod sălbatic la subiecții sănătoși și sa constatat că o rețea distribuită cortico-subcorticoasă constând în principal din regiuni prefrontale, parietale, limbice și subcortice a fost implicată în luarea deciziilor riscante; ; ; ; ), iar nivelurile de activare a creierului în aceste regiuni au fost asociate cu nivelul de risc (; ; ; ; ). Cu toate acestea, puține studii de neuroimagizare s-au axat pe efectul IGD asupra substraturilor neurale pentru luarea deciziilor riscante. Un studiu fMRI de către a constatat că persoanele cu tulburare de dependență de internet au nevoie de mai multe resurse pentru creier pentru a finaliza sarcina de luare a deciziilor și au ignorat feedbackul rezultatelor anterioare, ceea ce reprezintă o trăsătură esențială a luării deciziilor riscante în HC. Un studiu realizat de a arătat că nivelele de activare ale girusului frontal inferior stâng și ale girusului precentral stâng au scăzut la indivizii IGD atunci când au efectuat o sarcină de reducere a probabilității, ceea ce a sugerat o evaluare a riscului depreciată la indivizii IGD. Deși aceste studii au sugerat că IGD este asociat cu activitate anormală a creierului în timpul proceselor de luare a deciziilor riscante, modul în care nivelul de risc modulează activarea creierului în timpul procesului de luare a deciziilor este încă slab înțeleasă în cazul persoanelor cu IGD. Din cunoștințele noastre, niciun studiu nu sa concentrat până în prezent asupra covarianței dintre activarea creierului și nivelurile de risc în timpul procesului de luare a deciziilor la persoanele cu IGD, ceea ce ar putea promova înțelegerea actuală a mecanismelor care stau la baza deficitelor decizionale la indivizii IGD.

În acest studiu, adolescenții 23 IGD și 24 HC au fost înscriși și datele fMRI au fost obținute în timp ce participanții au efectuat BART () pentru a evalua modul în care nivelul de risc modulează activarea creierului în timpul proceselor de luare a deciziilor la adolescenții IGD comparativ cu HC. BART, în care participanții umflă balonul virtual care poate crește sau poate exploda, oferă un model valabil din punct de vedere ecologic pentru evaluarea tendinței și a comportamentului riscului uman și oferă participanților posibilitatea de a alege în determinarea nivelului de risc pentru fiecare balon; cu cât balonul a fost umflat, cu atât este mai mare riscul pe care îl iau participanții. Spre deosebire de alte sarcini de risc, riscul în BART a fost mai direct și ecologic definit ca probabilitatea de explozie pentru fiecare balon; astfel, BART este adaptabil în ceea ce privește evaluarea modulației nivelului de risc pentru activarea creierului în timpul procesului de luare a deciziilor. BART a fost utilizat cu succes la voluntari sănătoși și sa demonstrat că mai multe regiuni ale creierului sunt legate de risc, incluzând DLPFC, cortexul prefrontal ventromedial, ACC / cortexul frontal median, striatum și insula (; ; ; ). BART a fost, de asemenea, utilizat în studiile de dependență, iar activarea anormală a creierului a fost detectată în DLPFC și striatum de indivizi dependenți de metamfetamină () și în cortexul prefrontal și ACC al persoanelor dependente de alcool (; ). Ca dependență specială comportamentală (; ), IGD poate afecta, de asemenea, activitatea în regiunile creierului legate de risc. Astfel, în acest studiu, am folosit fMRI cu BART pentru a investiga dacă modularea nivelului de risc asupra activării creierului în timpul procesului de luare a deciziilor este modificată la adolescenții IGD în comparație cu HC. Acest studiu va contribui la înțelegerea neuro mecanismelor de asumare a riscurilor și a comportamentelor impulsive la adolescenții IGD.

Materiale și metode

Selecția participanților

Deoarece standardele de diagnosticare pentru IGD sunt încă ambigue (; ), în acest studiu au fost selectate criterii de includere relativ stricte. În primul rând, YDQ pentru dependența de internet () a fost utilizat pentru a determina prezența unei tulburări de dependență de internet. YDQ a constat din opt întrebări "da" sau "nu" privind utilizarea internetului. Participanții care au raportat cinci sau mai multe răspunsuri "da" au fost diagnosticați ca având o tulburare de dependență de internet (). Un scor de 50 sau mai mare la IAT () a fost folosit ca al doilea criteriu de includere. În plus, au fost recrutați doar adolescenții IGD care s-au raportat că au petrecut în medie patru sau mai multe ore / zi jucând jocuri pe internet (> 80% din timpul total online). Conform acestor criterii de incluziune, 26 de adolescenți bărbați dreapta IGD au fost recrutați în acest studiu. Doar subiecții de sex masculin au fost examinați din cauza numărului relativ mic de femei cu experiență de joc pe internet. Douăzeci și cinci de participanți de sex masculin au fost recrutați ca HC. HC-urile au fost definite ca subiecți care nu s-au potrivit criteriilor pentru un diagnostic YDQ, au petrecut mai puțin de 2 ore pe zi pe internet și al căror scor IAT a fost mai mic de 50. Toți participanții nu au primit medicamente și nu au raportat antecedente de abuz de substanțe sau leziuni la cap. Impulsivitatea a fost evaluată pentru toți participanții cu BIS-11 (). IQ-ul tuturor participanților a fost testat folosind SPM. Datele obținute de la trei adolescenți 26 IGD și unul din 25 HC s-au eliminat din acest studiu din cauza mișcării evidente a capului în timpul experimentului fMRI (deplasarea maximă în orice direcție cardinală este mai mare decât 2 mm și / sau spin maxim este mai mare decât 2 °) . Datele pentru adolescenții 23 IGD rămași și 24 HC au fost folosiți pentru analize ulterioare. Vârsta, educația și IQ au fost potrivite bine între cele două grupuri, iar scorurile BIS și scorurile IAT au fost semnificativ mai mari în grupul IGD decât în ​​HC (Tabel Table11).

Tabelul 1 

Caracteristicile demografice și clinice ale subiecților (media ± SD).

Acest studiu a fost aprobat de Comitetul de etică al Spitalului General al Universității Medicale din Tianjin și consimțământul scris a fost obținut din fiecare subiect.

Sarcină și procedură

În studiul de față, am adaptat versiunea adaptată de fMRI a BART-ului utilizat de . Pe scurt, participanții au fost prezentați un balon virtual și au cerut să apăsați unul din cele două butoane pentru a umfla (pompa) balonul sau pentru a renunța. Baloanele mai mari au fost asociate cu recompense mai mari și cu un risc mai mare de explozie. Participanții ar putea înceta să umfle balonul în orice moment pentru a câștiga pariul sau pentru a continua inflația până când balonul explodează, caz în care pierd pariul. Numărul maxim de pompe pe care participanții l-ar putea utiliza pentru fiecare balon a fost 12. Un tactic de control (culoarea unui cerc mic schimbat de la roșu la verde) a fost folosit pentru a instrui participanții să înceapă inflația. După ce participanții au apăsat cu succes un buton și au pompat balonul, cercul mic a devenit imediat roșu la un interval aleatoriu între 1.5 și 2.5 s. Tasta a devenit din nou verde pentru a indica următoarea perioadă de inflație. După încheierea fiecărui proces cu balon, a existat, de asemenea, un interval diferit de 2-4 înainte de următorul proces de balon. Imaginea câștigătoare sau pierdută a fost prezentată pentru 1.5 s. Imaginea balonului explodat a fost prezentată pentru 20 ms. Riscul de explozie a balonului (probabilitatea de explozie a balonului) a fost definit ca fiind "nivelul de risc". Covariența dintre nivelul de risc și activarea regiunilor creierului a fost definită ca "modulație".

Am folosit două moduri de BART în studiul nostru: alegerea activă și modurile pasive fără opțiune. În modul activ de alegere, participanții ar putea determina nivelul de risc și au decis fie să umfle balonul, fie să renunțe la bani. Cu toate acestea, în modul pasiv fără opțiuni, participanții au umflat balonul în mod continuu, în timp ce calculatorul a determinat punctul final, precum și câștigul sau pierderea pentru fiecare balon. Numărul de baloane pe care participanții l-au efectuat în timpul scanării nu a fost prestabilit, dar depinde de viteza de răspuns în moduri active sau pasive. Singura diferență dintre cele două moduri este opțiunea din modul activ de a întrerupe inflația și de a câștiga pariul. Nivelurile de activare a creierului în modul de alegere activă, comparativ cu modul pasiv fără opțiune (activ-pasiv), reflectă baza neurală a procesului decizional. După experiment, participanții au primit suma echivalentă de bani câștigată în timpul experimentului în modul activ.

Achizitii de date

RMN funcțional a fost efectuat pe un scanner Siemens 3.0T (Magnetom Verio, Siemens, Erlangen, Germania) folosind o secvență de imagini ecografice planificate prin gradient cu următorii parametri: timpul de repetare (TR) = 2000 ms, timpul ecoului (TE) = 30 ms, câmpul vizual = 220 mm × 220 mm, matrice = 64 × 64, grosimea tăișului = 4 mm și decupajul tăișului = 1 mm. Stimulatorii de sarcină au fost proiectați pe un ecran în fața găurii magnetului, iar participanții au privit stimulii printr-o oglindă instalată pe bobina capului. Participanții au răspuns la sarcină apăsând butonul din caseta de răspuns compatibilă cu fMRI. Experimentul formal a fost realizat după ce participanții au învățat și au practicat sarcinile. Toți participanții au finalizat două runde funcționale minime 10, câte unul pentru fiecare mod de sarcină. Ordinea de scanare a celor două sarcini a fost contrabalansată între participanții din fiecare grup.

Analiza comportamentală

În cadrul experimentului fMRI, variabilele comportamentale ale BART au inclus numărul studiului, numărul total și numărul mediu de pompe, numărul de victorii și pierderi, numărul ajustat al pompelor (definit ca numărul mediu de pompe excluzând baloanele care au explodat), recompensa rata de colectare (numărul de încercări câștigate împărțit la numărul total de încercări) și RT medie pentru toate pompele. Au fost analizate numai datele comportamentale în timpul modului activ, deoarece participanții au fost forțați să accepte rezultatul determinat de calculator pentru fiecare balon în timpul modului pasiv. Un eșantion de două t- testarea a fost utilizată pentru a compara diferența dintre datele comportamentale în timpul modului activ între indivizii IGD și HC. Analizele statistice au fost realizate cu SPSS 21.0, iar nivelul de semnificație a fost stabilit la P <0.05.

Pre-procesare de date RMN funcționale

Pre-prelucrarea datelor cu privire la RMN-ul funcțional a fost efectuată utilizând SPM8 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm8). Pentru fiecare participant, imaginile funcționale au fost corectate pentru întârzierea achiziției între diferitele feluri și deplasările geometrice corectate, în funcție de mișcarea estimată a capului. Imaginile au fost apoi realinizate cu primul volum. Pe baza estimărilor de corecție a mișcării, participanții care au demonstrat o deplasare maximă în oricare dintre direcțiile x, y sau z mai mari decât 2-mm sau mai mult decât 2 ° de rotație unghiulară (x, y sau z) au fost excluse din acest studiu . În urma acestei etape, toate imaginile realinizate au fost normalizate spațial la șablonul MNI EPI, reamplasate la 3 mm × 3 mm × 3 mm și apoi netezite cu un 6 mm FWHM.

Analiza statistică

GLM a fost utilizat pentru analiza datelor individuale pe bază de voxel. Datele serii temporale BOLD au fost modelate folosind un HRF standard, cu un derivat de timp. Parametrii mișcării capului fiecărui subiect au fost modelați ca covariate fără interes. Un filtru de trecere cu trecere la 128 s a fost utilizat pentru a elimina fluctuațiile de frecvență joasă.

GLM a inclus trei tipuri de evenimente rezultate dintr-o apăsare de buton: o inflație a balonului, un rezultat câștigător sau un rezultat al pierderii. Astfel, GLM pentru sarcina activă sau pasivă a inclus trei regresori care reprezintă trei tipuri de evenimente, respectiv. Nivelul de risc asociat fiecărei inflații (adică probabilitatea de explozie, ortogonalizat printr-o corecție centrală medie) a fost de asemenea introdus în model ca o modulare parametrică liniară a regresorului de inflație a balonului. Pentru fiecare subiect, a fost definit contrastul asociat riscului în sarcini active și pasive pentru a examina activările creierului care au corespuns nivelului de risc.

Analizele efectului aleatoriu al doilea nivel s-au efectuat utilizând o analiză 2 (grup: IGD și HCs) × 2 (mod de alegere: activ și pasiv) ANOVA asupra contrastelor legate de risc cu factori compleți în SPM8 și a contrastelor legate de risc în modurile active și pasive din cadrul aceluiași participant au fost prelucrate ca măsuri repetate. În acest studiu, obiectivul principal a fost evaluarea diferenței intergrupului activării creierului în timpul procesului de luare a deciziilor, care poate fi reflectată de activarea văzută în modul activ în comparație cu modul pasiv (activ-pasiv). Prin urmare, în acest studiu a fost analizat efectul interactiv între grup și modul de alegere, HC (activ-pasiv) - IGD (activ-pasiv). O corecție pentru comparații multiple a fost efectuată utilizând simularea Monte Carlo, rezultând un prag corectat de P <0.05 (program AlphaSim, parametri incluzând: un singur voxel P = Simulări 0.005, 1000, lățimea totală la jumătate maximă = 6 mm, raza de conectare a clusterului r = 5 mm și masca materiei cenușii globale). Regiunile creierului cu efecte interactive au fost stabilite ca ROI. Valorile medii β din cadrul ROI au fost extrase și a post hoc t- a fost efectuată testarea.

Corelația dintre estimările medii β pentru ROI, scorurile BIS și scorurile IAT au fost examinate cu ajutorul unei analize de corelație a Pearson în grupul IGD cu SPSS 21.0. Nivelul de semnificație a fost stabilit la P <0.05.

REZULTATE

Rezultate comportamentale

Tabel Table22 arată rezultatele comportamentale în timpul experimentului fMRI. Cele două eșantioane t- testarea a arătat că RT medie a fost mai mică în grupul IGD decât în ​​HC în timp ce modul activ a avut loc (P = 0.03), numărul pompelor totale a fost semnificativ mai mare în grupul IGD (P <0.001). Nu a existat nicio diferență semnificativă în numărul ajustat de pompe, numărul de încercare, numărul mediu de pompe, numărul de victorii și pierderi și rata de colectare a recompenselor.

Tabelul 2 

Rezultatele comportamentale ale BART în timpul experimentului imagistic de rezonanță magnetică activă (fMRI) (Mean ± SD).

Rezultatele imaginilor

A 2 (grup: IGD și HC) × 2 (modul de alegere: activ și pasiv) ANOVA asupra contrastelor legate de risc a relevat un efect interactiv semnificativ asupra activării DLPFC-ului drept (coordonate MNI: 24, 54, 12; voxels: 38; t = 3.78; P <0.05, corecție AlphaSim; Figura Figure1A1A). post hoc t-testul a arătat că modularea nivelului de risc pentru activarea DLPFC-ului drept a fost mai mare în modul activ decât în ​​modul pasiv în HC, dar nu a prezentat o diferență semnificativă între modurile active și pasive din grupul IGD. În timpul modului activ, modularea nivelului de risc pentru activarea DLPFC dreapta a scăzut semnificativ în grupul IGD comparativ cu HC (Figura Figure1B1B). În plus, a fost găsit un efect interactiv semnificativ și pentru activarea cerebelului stâng (coordonate MNI: -9, -78, -21; voxels: 72; t = 4.13; P <0.05, corecție AlphaSim; Figura Figure2A2A). post hoc t-testul a arătat că diferența de modulare a nivelului de risc cu privire la activarea cerebelului stâng între modurile și între grupuri a avut caracteristici similare cu cele observate în DLPFC-ul drept (Figura Figure2B2B).

FIGURA 1 

Diferența intergrupului în modularea de nivelul de risc pentru activarea creierului cortexului prefrontal doroslateral drept (DLPFC). (A) Modularea de către nivelul de risc pentru activarea creierului a DLPFC-ului corect arată diferența între grupuri. (B) ...
FIGURA 2 

Diferența intergrupului în modularea de nivelul de risc pentru activarea cerebrală a cerebelului stâng. (A) Modularea de către nivelul de risc al activării creierului cerebelului stâng arată diferența între grupuri. (B) Analiza ROI arată că ...

Modularea nivelului de risc privind activarea DLPFC dreapta în timpul modului activ a arătat o corelație semnificativ negativă cu scorurile totale ale BIS din grupul IGD (Figura Figure33). Nu a existat o corelație semnificativă între activarea scorurilor corecte DLPFC și IAT în grupul IGD. În plus, nu sa constatat o corelație semnificativă între rezultatele fMRI și datele comportamentale în timpul procesului decizional.

FIGURA 3 

Corelația dintre estimările beta în cadrul ROI a scorurilor totale DLPFC și Barratt impulsivitate (BIS) în grupul IGD.

Discuție

Din cunoștințele noastre, acesta este primul studiu care a evaluat modularea nivelului de risc pentru activarea creierului în timpul procesului de luare a deciziilor la adolescenți IGD prin utilizarea unui fMRI BART. S-au constatat scăderi ale activităților legate de risc ale DLPFC-ului drept în timpul procesului decizional activ în grupul IGD comparativ cu HC, ceea ce a sugerat că activarea DLPFC-ului drept a fost mai puțin sensibilă la nivelul de risc din grupul IGD decât în ​​HC. Modularea riscului de activare a DLPFC-ului drept în timpul procesului decizional activ a fost corelată negativ cu scorul BIS din grupul IGD. Aceste constatări pot contribui la înțelegerea mecanismelor neuronale de impulsivitate mai mare la adolescenții IGD.

Procesul de luare a deciziilor riscante se bazează probabil pe mai multe procese creierului implicate în estimările valorii și riscului, controlul executiv și prelucrarea emoțională (). DLPFC este o regiune critică a creierului implicată în controlul executiv (; ) care reglementează comportamentul orientat spre obiectiv, flexibil și eficient și poate media procesul de luare a deciziilor cu risc explicit (; ). Structura modificată și funcția DLPFC au fost demonstrate în indivizii IGD (; ; ), care au fost în concordanță cu rezultatele studiilor privind dependența de substanțe (; ) și dependența de comportament (). În procesul decizional, activitatea DLPFC poate media interconectarea informațiilor despre risc și valoarea (), reprezintă perspective, evaluează rezultatele și calculează utilitatea ulterioară (). Adolescenții IGD prezentau, de regulă, o capacitate de control deprimat (; ); prin urmare, este plauzibil să presupunem că scăderea activității legate de risc a DLPFC-ului drept în timpul luării deciziilor riscante la adolescenții IGD poate reflecta funcția de control depreciat care a mediat opțiunile adverse în situații riscante. În acest studiu, DLPFC-ul drept, dar nu stânga, a arătat o scădere a activării legate de risc în adolescenții IGD comparativ cu HC. Această lateralitate a dreptului, spre deosebire de activitatea DLPFC din stânga, de mediere a luării deciziilor riscante, a fost raportată, de asemenea, în alte studii fMRI BART (; ; ; ) și studiile de stimulare transcranială directă (). Mai mult, această lateralitate a scăderii activării în DLPFC-ul drept a fost de asemenea întâlnită în cazul indivizilor dependenți de droguri atunci când au efectuat o serie de sarcini decizionale riscante (; ; ). Luate impreuna, aceste rezultate au implicat faptul ca DLPFC-ul drept a fost o regiune cheie pentru luarea deciziilor riscante, iar posibilele mecanisme neuronale care stau la baza modificarii activarii DLPFC la adolescentii IGD pot fi similare cu cele la persoanele cu probleme de abuz de substante.

Recent, IGD a fost conceptualizată ca o dependență comportamentală sau o tulburare de control impuls (; ) și poate fi asociată cu afectarea funcției de inhibiție (; ), care este similar cu cel din dependența de comportament (), cum ar fi jocurile de noroc patologice (; ). O analiză a sugerat că inhibarea impulsivă face parte din funcția de luare a deciziilor (), iar cercetarea a demonstrat cu succes că DLPFC are un rol important în procesul de inhibare impulsivă (; ; ,; ). În studiul actual, scorurile mai mari ale BIS-11 la indivizii IGD în comparație cu HC au implicat o impulsivitate mai mare la adolescenții IGD, ceea ce a fost în concordanță cu constatările din alte studii privind controlul impulsiv la indivizii IGD; ; ). Prin urmare, modularea scăzută a nivelului de risc în ceea ce privește activarea DLPFC corectă la adolescenții IGD în studiul nostru poate fi asociată cu tulburări impulsive de inhibiție. Mai mult, sa constatat o corelație negativă semnificativă între modularea scăzută a nivelului de risc pentru activarea DLPFC dreapta în timpul alegerii active și scorul BIS-11 la adolescenții IGD, ceea ce înseamnă că adolescenții IGD cu impulsivitate mai mare au prezentat o modulare mai scăzută a nivelul de risc pentru activarea DLPFC-ului drept în timpul procesului decizional. Activarea corectă a DLPFC a fost mai puțin sensibilă la risc în timpul procesului de luare a deciziilor la adolescenții IGD cu înclinații impulsive mai mari. Modulația scăzută a nivelului de risc în ceea ce privește activarea DLPFC dreapta în adolescenții IGD poate să medieze ignorarea riscului.

Studiul nostru a constatat că, pe lângă DLPFC-ul potrivit, modularea nivelului de risc privind activarea cerebelului stâng a scăzut, de asemenea, în timpul procesului activ de luare a deciziilor în grupul IGD. Deși au fost raportate modificări ale activării cerebelului în studiile fMRI anterioare cu BART (; ,; ) și alte sarcini care au implicat procesul de luare a deciziilor (; ), mecanismul neural nu a fost clar determinat. Studiile anterioare au descoperit că cerebelul este o componentă critică în problemele de dependență (; ) și volumul de materie cenușie a cerebelului, în special cerebelul stâng, redus la subiecții cu tulburări de substanță (). Mai mult, volumul materiei cenușii scăzute () și omogenitatea regională sporită () în cerebelul stâng a fost, de asemenea, raportat la indivizii IGD. Prin urmare, merită efectuate studii suplimentare implicate în asocierea dintre activitatea cerebelului și luarea deciziilor riscante la indivizii IGD.

Mai multe limitări trebuie luate în considerare în studiul de față. În primul rând, mărimea eșantionului a fost relativ mică, ceea ce poate reduce puterea și nu reușește să detecteze unele activări ale creierului cu o ușoară semnificație. În al doilea rând, numărul maxim de pompe de balon posibile din această sarcină modificată BART a fost redus la 12, iar majoritatea participanților au finalizat doar despre studiile cu baloane 30 în timpul perioadei 10 de scanare BOLD. Astfel, limitările inerente acestui design experimental au scăzut sensibilitatea detectării diferențelor intergrupului în performanța comportamentală (). În cele din urmă, relația cauzală dintre activarea modificată a creierului și IGD nu poate fi determinată prin acest studiu transversal. Un studiu longitudinal poate fi util pentru evaluarea acestei relații.

Concluzie

Acesta se consideră a fi primul studiu pentru a testa modularea nivelului de risc pentru activarea creierului în timpul procesului de luare a deciziilor cu BART la adolescenții IGD. Studiul nostru a demonstrat că modularea nivelului de risc pentru activarea DLPFC dreapta a scăzut la adolescenții IGD, iar scăderea activării legate de risc a DLPFC-ului corect a fost corelată negativ cu scorurile BIS. Constatările noastre au sugerat că, ca regiune critică a creierului legată de luarea deciziilor, DLPFC-ul corect este mai puțin sensibil la nivelul de risc la adolescenții IGD comparativ cu HC, ceea ce poate contribui la impulsivitatea mai mare la adolescenții IGD.

Contribuțiile autorului

XQ, YY, XL și QZ; XQ, XD, PG, YZ, GD și QZ au efectuat cercetări; YY, PG a fost implicat în evaluarea clinică; XQ, YZ, GD, WQ și QZ au analizat datele; XQ, YZ, XL, YY și QZ au scris hârtia.

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.

ABREVIERI

ACCcingulate anterior
BARTbalon analog de risc sarcina
BIS-11Scara impulsivității Barratt
DLPFCcortexul prefrontal dorsolateral
fMRIimagistica prin rezonanta magnetica functionala
FWHMfull-width la jumătate maximă
GLMmodelul liniar general
HCcontroale sănătoase
HRFfuncția de răspuns hemodinamic
EU LATestul lui Young pentru depistarea dependenței de internet
IGDjocuri de noroc pe internet
IQCoeficient de inteligență
MNIInstitutul Neurologic din Montreal
ROIregiune de interes
RTtimp de raspuns
SPMMamele progresive ale lui Raven
SPM8Statistic Parametric Mapping software
YDQYoung Chestionar de Diagnostic
 

Referinte

  • Asahi S., Okamoto Y., Okada G., Yamawaki S., Yokota N. (2004). Corelație negativă între activitatea prefrontală corectă în timpul inhibării răspunsului și a impulsivității: un studiu fMRI. Euro. Arc. Clinica de psihiatrie. Neurosci. 254 245–251. 10.1007/s00406-004-0488-z [PubMed] [Cross Ref]
  • Bari A., Robbins TW (2013). Inhibarea și impulsivitatea: baza comportamentală și neurală a controlului răspunsului. Prog. Neurobiol. 108 44-79. 10.1016 / j.pneurobio.2013.06.005 [PubMed] [Cross Ref]
  • Blaszczynski A. (2008). Comentariu: un răspuns la "probleme cu conceptul de joc video" dependență ": unele exemple de studiu de caz". Int. J. Health Addict. 6 179–181. 10.1007/s11469-007-9132-2 [Cross Ref]
  • Bogg T., Fukunaga R., Finn PR, Brown JW (2012). Controlul cognitiv face legătura între consumul de alcool, dezinhibarea trasaturilor și capacitatea cognitivă redusă: dovezi pentru dysregularea medulară a cortexului prefrontal în timpul comportamentului care caută recompensa. Alcoolul de droguri depinde. 122 112-118. 10.1016 / j.drugalcdep.2011.09.018 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Bolla KI, Eldreth DA, Matochik JA, Cadet JL (2005). Substraturi neurale de luare a deciziilor greșite la utilizatorii abstinenți de marijuana. Neuroimage 26 480-492. 10.1016 / j.neuroimage.2005.02.012 [PubMed] [Cross Ref]
  • Brand M., Labudda K., Markowitsch HJ (2006). Corelațiile neuropsihologice ale luării deciziilor în situații ambigue și riscante. Neural Netw. 19 1266-1276. 10.1016 / j.neunet.2006.03.001 [PubMed] [Cross Ref]
  • Carli V., Durkee T., Wasserman D., Hadlaczky G., Despalins R., Kramarz E., și colab. (2013). Asocierea dintre utilizarea patologică a internetului și psihopatologia comorbidă: o revizuire sistematică. Psihopatologie 46 1-13. 10.1159 / 000337971 [PubMed] [Cross Ref]
  • Claus ED, Hutchison KE (2012). Mecanisme neurale de asumare a riscurilor și relații cu băuturile periculoase. Alcool. Clin. Exp. Res. 36 932-940. 10.1111 / j.1530-0277.2011.01694.x [PubMed] [Cross Ref]
  • Crockford DN, Goodyear B., Edwards J., Quickfall J., El-Guebaly N. (2005). Activitatea creierului indusă de Cue la jucătorii patologi. Biol. Psihiatrie 58 787-795. 10.1016 / j.biopsych.2005.04.037 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ding WN, Sun JH, Sun YW, Chen X., Zhou Y., Zhuang ZG și colab. (2014). Impulsivitatea impulsivă și afectarea funcției de inhibiție a impulsului prefrontal la adolescenții cu dependență de jocuri pe internet, revelate de un studiu fMRI Go / No-Go. Behav. Brain Funct. 10:20 10.1186/1744-9081-10-20 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Hu Y., Lin X., Lu Q. (2013). Ce face dependenții de pe Internet să continue să joace online chiar și atunci când se confruntă cu consecințe negative grave? Posibile explicații dintr-un studiu fMRI. Biol. Psychol. 94 282-289. 10.1016 / j.biopsycho.2013.07.009 [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Huang J., Du X. (2012). Modificări în omogenitatea regională a activității creierului de odihnă-statstație în dependenții de jocuri de noroc pe internet. Behav. Brain Funct. 8:41 10.1186/1744-9081-8-41 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Lin X., Hu Y., Xie C., Du X. (2015). Dezechilibrarea legăturii funcționale dintre rețeaua de control executiv și rețeaua de recompense explică comportamentele de căutare a jocului online în tulburările jocurilor de pe Internet. Sci. Reprezentant. 5: 9197 10.1038 / srep09197 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Potenza MN (2014). Un model cognitiv-comportamental al tulburărilor jocurilor de pe Internet: fundamentele teoretice și implicațiile clinice. J. Psychiatr. Res. 58 7-11. 10.1016 / j.jpsychires.2014.07.005 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Ernst M., MP Paulus (2005). Neurobiologia procesului decizional: o analiză selectivă dintr-o perspectivă neurocognitivă și clinică. Biol. Psihiatrie 58 597-604. 10.1016 / j.biopsych.2005.06.004 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ersche KD, Fletcher PC, Lewis SJ, Clark L., Stocks-Gee G., London M., și colab. (2005). Activități anormale anterioare legate de procesul de luare a deciziilor la pacienții curenți și ex-amfetamine și dependenți de opiacee. Psihofarmacologie (Berl.) 180 612–623. 10.1007/s00213-005-2205-7 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Gabay AS, Radua J., Kempton MJ, Mehta MA (2014). Jocul ultimatum și creierul: o meta-analiză a studiilor neuroimagistice. Neurosci. Biobehav. Rev. 47 549-558. 10.1016 / j.neubiorev.2014.10.014 [PubMed] [Cross Ref]
  • Galvan A., Schonberg T., Mumford J., Kohno M., Poldrack RA, Londra ED (2013). Sensibilitate crescută la risc a cortexului prefrontal dorsolateral la fumători tinerilor decât la nefumatori. Psihofarmacologie (Berl.) 229 345–355. 10.1007/s00213-013-3113-x [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Garavan H., Hester R., Murphy K., Fassbender C., Kelly C. (2006). Diferențe individuale în neuroanatomia funcțională a controlului inhibitor. Brain Res. 1105 130-142. 10.1016 / j.brainres.2006.03.029 [PubMed] [Cross Ref]
  • Gorini A., Lucchiari C., Russell-Edu W., Pravettoni G. (2014). Modularea alegerilor riscante în cazul consumatorilor dependenți de cocaină dependenți recent: un studiu transcranian de stimulare a curentului direct. Față. Zumzet. Neurosci. 8: 661 10.3389 / fnhum.2014.00661 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Gowin JL, Mackey S., Paulus MP (2013). Modificată prelucrarea legată de risc a utilizatorilor de substanțe: dezechilibru al durerii și al câștigului. Alcoolul de droguri depinde. 132 13-21. 10.1016 / j.drugalcdep.2013.03.019 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Grant JE, Potenza MN, Weinstein A., Gorelick DA (2010). Introducere în dependențele de comportament. A.m. J. Abuzul de alcool de droguri 36 233-241. 10.3109 / 00952990.2010.491884 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Griffiths MD (2008). Jocul de dependență de joc: alte gânduri și observații. Int. J. Health Addict. 6 182–185. 10.1007/s11469-007-9128-y [Cross Ref]
  • Hastie R. (2001). Probleme de judecată și de luare a deciziilor. Annu. Rev. Psychol. 52 653-683. 10.1146 / annurev.psych.52.1.653 [PubMed] [Cross Ref]
  • Helfinstein SM, Schonberg T., Congdon E., Karlsgodt KH, Mumford JA, Sabb FW și colab. (2014). Prezicerea alegerilor riscante din modelele de activitate a creierului. Proc. Natl. Acad. Sci. Statele Unite ale Americii 111 2470-2475. 10.1073 / pnas.1321728111 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Karim R., Chaudhri P. (2012). Comportamente dependente: o prezentare generală. J. Psychoactive Drugs 44 5-17. 10.1080 / 02791072.2012.662859 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ko CH, Hsiao S., Liu GC, Yen JY, Yang MJ, Yen CF (2010). Caracteristicile luării deciziilor, potențialul de a-și asuma riscuri și personalitatea studenților cu dependență de Internet. Psychiatry Res. 175 121-125. 10.1016 / j.psychres.2008.10.004 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ko CH, Hsieh TJ, Chen CY, Yen CF, Chen CS, Yen JY și colab. (2014). Modificarea activării creierului în timpul inhibării răspunsului și a procesării erorilor la subiecții cu tulburări de joc pe Internet: un studiu funcțional de imagistică magnetică. Euro. Arc. Clinica de psihiatrie. Neurosci. 264 661–672. 10.1007/s00406-013-0483-3 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ko CH, Liu GC, Yen JY, Chen CY, Yen CF, Chen CS (2013). Brainul corelează dorința de joc online sub expunere tactică la subiecții cu dependență de jocuri pe internet și în subiecții remiți. Addict. Biol. 18 559-569. 10.1111 / j.1369-1600.2011.00405.x [PubMed] [Cross Ref]
  • Kohno M., Ghahremani DG, Morales AM, Robertson CL, Ishibashi K., Morgan AT, și colab. (2015). Comportamentul de asumare a riscului: receptorii dopaminei d2 / d3, feedback-ul și activitatea frontolimbică. Cereb. cortex 25 236-245. 10.1093 / cercor / bht218 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Kohno M., Morales AM, Ghahremani DG, Hellemann G., Londra ED (2014). Procesul decizional riscant, cortexul prefrontal și conectivitatea funcțională mezocorticolimbică în dependența de metamfetamină. JAMA Psihiatrie 71 812-820. 10.1001 / jamapsychiatry.2014.399 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Krain AL, Wilson AM, Arbuckle R., Castellanos FX, Milham MP (2006). Mecanisme neuronale distincte ale riscului și ambiguității: o meta-analiză a procesului de luare a deciziilor. Neuroimage 32 477-484. 10.1016 / j.neuroimage.2006.02.047 [PubMed] [Cross Ref]
  • Kräplin A., Dshemuchadse M., Behrendt S., Scherbaum S., Goschke T., Bühringer G. (2014). Disfuncționalitatea luării deciziilor în jocurile de noroc patologice: specificitatea modelului și rolul impulsivității. Psychiatry Res. 215 675-682. 10.1016 / j.psychres.2013.12.041 [PubMed] [Cross Ref]
  • Kühn S., Romanowski A., Schilling C., Mobascher A., ​​Warbrick T., Winterer G., și colab. (2012). Creșterea deficitului de materie cenușie în fumători: concentrați asupra cerebelului. Brain Struct. Funct. 217 517–522. 10.1007/s00429-011-0346-5 [PubMed] [Cross Ref]
  • Kuss DJ (2013). Jocurile de noroc pe internet: perspective actuale. Psychol. Res. Behav. Manag. 6 125-137. 10.2147 / PRBM.S39476 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Lejuez CW, citiți JP, Kahler CW, Richards JB, Ramsey SE, Stuart GL și colab. (2002). Evaluarea unei măsuri comportamentale de asumare a riscului: sarcina de risc analoagă balon (BART). J. Exp. Psychol. Appl. 8 75–84. 10.1037//1076-898X.8.2.75 [PubMed] [Cross Ref]
  • Lin X., Zhou H., Dong G., Du X. (2015). Evaluarea riscului defectuoasă la persoanele cu tulburări de jocuri pe Internet: dovezi ale fMRI de la o sarcină de reducere a probabilității. Prog. Neuro-PsychopharmacoL. Biol. Psihiatrie 56 142-148. 10.1016 / j.pnpbp.2014.08.016 [PubMed] [Cross Ref]
  • Liu GC, Yen JY, Chen CY, Yen CF, Chen CS, Lin WC, et al. (2014). Activarea creierului pentru inhibarea răspunsului sub distragerea jocului de jocuri de noroc în jocurile de jocuri pe internet. Kaohsiung J. Med. Sci. 30 43-51. 10.1016 / j.kjms.2013.08.005 [PubMed] [Cross Ref]
  • Macoveanu J., Rowe JB, Hornboll B., Elliott R., Paulson OB, Knudsen GM, și colab. (2013). Se joacă în siguranță, dar pierde oricum - semnalizarea serotoninergică a rezultatelor negative în cortexul prefrontal dorsomedial în contextul aversiunii față de risc. EURO. Neuropsychopharmacol. 23 919-930. 10.1016 / j.euroneuro.2012.09.006 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Metcalf O., Pammer K. (2014). Impulsivitatea și trăsăturile neuropsihologice asociate în jocurile obișnuite și dependente de jocuri de tip shooter. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 17 147-152. 10.1089 / cyber.2013.0024 [PubMed] [Cross Ref]
  • Miedl SF, Peters J., Büchel C. (2012). Reprezentări ale recompenselor neurale modificate la jucătorii patologi revelate prin întârzierea și reducerea probabilităților. Arc. Gen. Psihiatrie 69 177-186. 10.1001 / archgenpsychiatry.2011.1552 [PubMed] [Cross Ref]
  • Moeller SJ, Froböse MI, Konova AB, Misyrlis M., Parvaz MA, Goldstein RZ, și colab. (2014). Corelațiile neuronale comune și distincte ale dysregulării inhibitoare: studiul fMRI cu privire la dependența de cocaină și tulburarea explozivă intermitentă. J. Psychiatr. Res. 58 55-62. 10.1016 / j.jpsychires.2014.07.016 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Moreno-López L., Perales JC, Van Son D., Albein-Urios N., Soriano-Mas C., Martinez-Gonzalez JM, et al. (2015). Concentrația de consum de cocaină și materia cenușie cerebeloasă sunt asociate cu deficite de învățare inversă la persoanele dependente de cocaină. Addict. Biol. 20 546-556. 10.1111 / adb.12143 [PubMed] [Cross Ref]
  • Moulton EA, Elman I., Becerra LR, Goldstein RZ, Borsook D. (2014). Cerebelul și dependența: perspective obținute în urma cercetărilor neuroimagistice. Addict. Biol. 19 317-331. 10.1111 / adb.12101 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Nakata H., Sakamoto K., Ferretti A., Gianni Perrucci M., Del Gratta C., Kakigi R., și colab. (2008a). Somato-motor de prelucrare inhibitorie la om: un eveniment legat de studiu funcțional RMN. Neuroimage 39 1858-1866. 10.1016 / j.neuroimage.2007.10.041 [PubMed] [Cross Ref]
  • Nakata H., Sakamoto K., Ferretti A., Gianni Perrucci M., Del Gratta C., Kakigi R., și colab. (2008b). Funcții executive cu ieșiri diferite ale motorului în sarcinile somatosenzoriale Go / Nogo: un studiu RMN funcțional legat de eveniment. Brain Res. Taur. 77 197-205. 10.1016 / j.brainresbull.2008.07.008 [PubMed] [Cross Ref]
  • Patton JH, Stanford MS, Barratt ES (1995). Structura factorului scării impulsivității barratt. J. Clin. Psychol. 51 768-774. [PubMed]
  • Pawlikowski M., Brand M. (2011). Jocuri excesive pe Internet și luarea deciziilor: fac jucătorii exagerați de World of Warcraft să aibă probleme în luarea deciziilor în condiții riscante? Psychiatry Res. 188 428-433. 10.1016 / j.psychres.2011.05.017 [PubMed] [Cross Ref]
  • Probst CC, van Eimeren T. (2013). Anatomia funcțională a tulburărilor de control al impulsurilor. Curr. Neural. Neurosci. Reprezentant. 13:386 10.1007/s11910-013-0386-8 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Rao H., Korczykowski M., Pluta J., Hoang A., Detre JA (2008). Corelațiile neurale ale asumării riscului voluntar și involuntar în creierul uman: un studiu fMRI al sarcinii de risc analogic balonului (BART). NeuroImage 42 902-910. 10.1016 / j.neuroimage.2008.05.046 [PubMed] [Cross Ref]
  • Rao H., Mamikonyan E., Detre JA, Siderowf AD, Stern MB, Potenza MN, și colab. (2010). Scăderea activității striatale ventrale cu tulburări de control al impulsului în boala Parkinson. Mov. Dizord. 25 1660-1669. 10.1002 / mds.23147 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Rao LL, Zhou Y., Liang ZY, Rao H., Zheng R., Sun Y., și colab. (2014). Scăderea dezactivării ventromediale a cortexului prefrontal în luarea deciziilor riscante după microgravitate simulată: efectele opririi patului înclinat înclinat -6. Față. Behav. Neurosci. 8: 187 10.3389 / fnbeh.2014.00187 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Rosenbloom MH, Schmahmann JD, Prețul BH (2012). Neuroanatomia funcțională a procesului decizional. J. Clinica de neuropsihiatrie. Neurosci. 24 266-277. 10.1176 / appi.neuropsych.11060139 [PubMed] [Cross Ref]
  • Sakagami M., Pan X., Uttl B. ​​(2006). Inhibarea comportamentală și cortexul prefrontal în luarea deciziilor. Neural Netw. 19 1255-1265. 10.1016 / j.neunet.2006.05.040 [PubMed] [Cross Ref]
  • Schiebener J., Wegmann E., Pawlikowski M., Brand M. (2012). Efectele de ancorare în luarea deciziilor pot fi reduse prin interacțiunea dintre monitorizarea obiectivelor și nivelul funcțiilor executive ale decidenților. Cogn. Proces. 13 321–332. 10.1007/s10339-012-0522-4 [PubMed] [Cross Ref]
  • Schonberg T., Fox CR, Mumford JA, Congdon E., Trepel C., Poldrack RA (2012). Scăderea activității ventromediale a cortexului prefrontal în timpul asumării riscurilor secvențiale: o anchetă fMRI a sarcinii de risc analogic balonului. Față. Neurosci. 6: 80 10.3389 / fnins.2012.00080 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Tang J., Yu Y., Du Y., Ma Y., Zhang D., Wang J. (2014). Prevalența dependenței de internet și asocierea acesteia cu evenimentele de viață stresante și simptomele psihologice în rândul utilizatorilor de internet adolescenți. Addict. Behav. 39 744-747. 10.1016 / j.addbeh.2013.12.010 [PubMed] [Cross Ref]
  • Telzer EH, Fuligni AJ, MD Lieberman, Galvan A. (2013a). Efectele somnului de slabă calitate asupra funcției cerebrale și luarea de risc în adolescență. Neuroimage 71 275-283. 10.1016 / j.neuroimage.2013.01.025 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Telzer EH, Fuligni AJ, MD Lieberman, Galvan A. (2013b). Relații familiale semnificative: tampoane neurocognitive ale riscului adolescentului. J. Cogn. Neurosci. 25 374-387. 10.1162 / jocn_a_00331 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Trepel C., Fox CR, Poldrack RA (2005). Prospectă asupra creierului? Spre o neuroștiință cognitivă a deciziei sub risc. Rez. Creier Cogn. Rez. Creier 23 34-50. 10.1016 / j.cogbrainres.2005.01.016 [PubMed] [Cross Ref]
  • Wang H., Jin C., Yuan K., Shakir TM, Mao C., Niu X., și colab. (2015). Modificarea volumului materiei cenușii și a controlului cognitiv la adolescenții cu tulburări de joc pe internet. Față. Behav. Neurosci. 9: 64 10.3389 / fnbeh.2015.00064 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Wu X., Chen X., Han J., Meng H., Luo J., Nydegger L., și colab. (2013). Prevalența și factorii de utilizare a Internetului în rândul adolescenților în Wuhan, China: interacțiunile dintre relația parentală și vârsta și hiperactivitatea-impulsivitate. PLoS ONE 8: e61782 10.1371 / journal.pone.0061782 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Yao YW, Chen PR, Chen C., Wang LJ, Zhang JT, Xue G., și colab. (2014). Nefolosirea feedback-ului cauzează deficiențele de luare a deciziilor în rândul jucătorilor excesivi pe Internet. Psychiatry Res. 219 583-588. 10.1016 / j.psychres.2014.06.033 [PubMed] [Cross Ref]
  • Yao YW, Chen PR, Li S., Wang LJ, Zhang JT, Yip SW și colab. (2015). Luarea deciziilor pentru câștigurile și pierderile riscante în rândul studenților cu tulburări de jocuri pe internet. PLoS ONE 10: e0116471 10.1371 / journal.pone.0116471 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Young K. (1998). Dependența de Internet: apariția unei noi tulburări clinice. CyberPsychol. Behav. 1 237-244. 10.1089 / cpb.1998.1.237 [Cross Ref]
  • Young, KS, Testul dependenței de Internet [IAT] (2009). Disponibil la: http://netaddiction.com/index.php?option5combfquiz&view5onepage&catid546&Itemid5106
  • Yuan K., Qin W., Wang G., Zeng F., Zhao L., Yang X., și colab. (2011). Anomalii microstructurale la adolescenți cu tulburări de dependență de internet. PLoS ONE 6: e20708 10.1371 / journal.pone.0020708 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Yuan P., Raz N. (2014). Cortexul prefrontal și funcțiile executive la adulții sănătoși: o meta-analiză a studiilor neuroimagistice structurale. Neurosci. Biobehav. Rev. 42 180-192. 10.1016 / j.neubiorev.2014.02.005 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]
  • Zhou Z., Yuan G., Yao J. (2012). Încrederea cognitivă față de imaginile legate de jocurile de Internet și deficitele executive la persoanele cu dependență de joc pe Internet. PLoS ONE 7: e48961 10.1371 / journal.pone.0048961 [Articol gratuit PMC] [PubMed] [Cross Ref]