Оценка критериев конкретных расстройств, связанных с использованием Интернета (ACSID-11): введение нового инструмента скрининга, отражающего критерии МКБ-11 для игрового расстройства и других потенциальных расстройств, связанных с использованием Интернета (2022 г.)

Введение

Распространенность и легкий доступ к Интернету делают онлайновые услуги особенно привлекательными и предлагают множество преимуществ. Помимо преимуществ для большинства людей, онлайн-поведение может принимать форму неконтролируемой зависимости у некоторых людей (например, Кинг и Потенца, 2019 г.; Молодой, 2004). Особенно игры становятся все более и более проблемой общественного здравоохранения (Фауст и Прочаска, 2018; Rumpf et al., 2018). После признания «интернет-игрового расстройства» в пятой редакции Диагностического и статистического руководства по психическим расстройствам (DSM-5; Американская психиатрическая ассоциация, 2013) в качестве условия дальнейшего изучения игровое расстройство теперь включено в качестве официального диагноза (6C51) в 11-ю редакцию Международной классификации болезней (МКБ-11; Всемирная организация здравоохранения, 2018). Это важный шаг в решении глобальных проблем, связанных с вредоносным использованием цифровых технологий (Биллье, Штейн, Кастро-Кальво, Хигуши и Кинг, 2021 г.). Распространенность игрового расстройства во всем мире оценивается в 3.05%, что сопоставимо с другими психическими расстройствами, такими как расстройства, связанные с употреблением психоактивных веществ, или обсессивно-компульсивные расстройства.Стивенс, Дорстин, Дельфаббро и Кинг, 2021 г.). Однако оценки распространенности сильно различаются в зависимости от используемого инструмента скрининга (Стивенс и др., 2021). В настоящее время ландшафт инструментов разнообразен. Большинство показателей основаны на критериях DSM-5 для расстройства, связанного с играми в Интернете, и ни один из них не кажется явно предпочтительным (King и др., 2020). То же самое относится и к другим потенциально вызывающим привыкание поведению в Интернете, таким как проблематичное использование онлайн-порнографии, социальных сетей или покупок в Интернете. Эти проблемные онлайн-поведения могут возникать вместе с игровым расстройством (Берли, Гриффитс, Сумич, Ставропулос и Кусс, 2019 г.; Мюллер и др., 2021), но также может быть собственной сущностью. Недавние теоретические основы, такие как модель взаимодействия личности-аффекта-познания-выполнения (I-PACE) (Brand, Young, Laier, Wölfling, & Potenza, 2016 г.; Brand и др., 2019) предполагают, что схожие психологические процессы лежат в основе различных типов (онлайн) аддиктивного поведения. Предположения согласуются с более ранними подходами, которые можно использовать для объяснения сходства между аддиктивными расстройствами, например, в отношении нейропсихологических механизмов.Бечара, 2005; Робинсон и Берридж, 1993 г.), генетические аспекты (Blum et al., 2000), или общие компоненты (Гриффитс, 2005). Однако комплексного инструмента для скрининга (потенциальных) специфических расстройств, связанных с использованием Интернета, основанного на тех же критериях, в настоящее время не существует. Единообразные скрининги различных типов расстройств, связанных с аддиктивным поведением, важны для более достоверного определения общих черт и различий.

В МКБ-11 игровое расстройство указано помимо игрового расстройства в категории «расстройства, вызванные аддиктивным поведением». Предлагаемые диагностические критерии (для обоих): (1) нарушение контроля над поведением (например, начало, частота, интенсивность, продолжительность, окончание, контекст); (2) увеличение приоритета, придаваемого поведению, в той мере, в какой поведение имеет приоритет над другими интересами и повседневной деятельностью; (3) продолжение или эскалация поведения, несмотря на негативные последствия. Хотя это прямо не упоминается в качестве дополнительных критериев, для постановки диагноза обязательно, чтобы поведенческий паттерн приводил к (4) функциональным нарушениям в важных областях повседневной жизни (например, личным, семейным, образовательным или социальным проблемам) и/или выраженному дистрессу (Всемирная организация здравоохранения, 2018). Следовательно, оба компонента должны быть включены при изучении потенциально аддиктивного поведения. В целом, эти критерии могут быть также применены к категории «другие определенные расстройства, связанные с аддиктивным поведением» (6C5Y), в которые потенциально могут быть отнесены расстройства, связанные с покупками, расстройство, связанное с просмотром порнографии, и расстройство, связанное с использованием социальных сетей.Brand и др., 2020). Расстройство покупок в Интернете может быть определено как чрезмерная, неадекватная покупка потребительских товаров в Интернете, которая повторяется, несмотря на негативные последствия, и, таким образом, может представлять собой специфическое расстройство использования Интернета.Мюллер, Ласковски и др., 2021 г.). Расстройство, связанное с просмотром порнографии, характеризуется снижением контроля над потреблением (онлайн) порнографического контента, которое неотделимо от других форм компульсивного сексуального поведения (Краус, Мартино и Потенца, 2016 г.; Kraus и др., 2018). Расстройство использования социальных сетей может быть определено чрезмерным использованием социальных сетей (включая сайты социальных сетей и другие приложения для онлайн-общения), характеризующимся снижением контроля над использованием, повышением приоритета использования и продолжением использования социальных сетей, несмотря на испытывает негативные последствия (Андреассен, 2015). Все три потенциальных поведенческих аддикции представляют собой клинически значимые явления, которые демонстрируют сходство с другими формами аддиктивного поведения (например, Brand и др., 2020; Гриффитс, Кусс и Деметрович, 2014 г.; Мюллер и др., 2019; Старк, Клакен, Потенца, Бренд и Strahler, 2018 г.).

Инструменты для оценки конкретных типов расстройств, связанных с использованием Интернета, в основном основаны либо на более ранних концепциях, таких как модифицированные версии теста Янга на интернет-зависимость (например, Лайер, Павликовский, Пекал, Шульте и Бренд, 2013 г.; Wegmann, Stodt, & Brand, 2015 г.) или шкалы «Берген», основанные на компонентах зависимости Гриффитса (например, Андреассен, Торсхайм, Брунборг и Паллесен, 2012 г.; Андреассен и др., 2015), или они измеряют одномерные конструкции на основе критериев игрового расстройства DSM-5 (например, Лемменс, Валкенбург и Джентиле, 2015 г.; Ван ден Эйнден, Лемменс и Валкенбург, 2016 г.) или игровое расстройство (обзор см. Отто и др., 2020 г.). Некоторые более ранние меры были заимствованы из мер по игромании, расстройствам, связанным с употреблением психоактивных веществ, или были разработаны теоретически (Лакони, Роджерс и Шаброль, 2014 г.). Многие из этих инструментов демонстрируют психометрические недостатки и несоответствия, о чем говорится в различных обзорах (см.Кинг, Хаагсма, Дельфаббро, Градисар и Гриффитс, 2013 г.; Лорти и Гиттон, 2013; Петри, Ребейн, Ко и О'Брайен, 2015 г.). King et al. (2020) определили 32 различных инструмента для оценки игрового расстройства, что иллюстрирует непоследовательность в области исследований. Даже самые цитируемые и широко используемые инструменты, такие как тест Янга на интернет-зависимость (Молодой, 1998), неадекватно представляют диагностические критерии игрового расстройства ни в DSM-5, ни в МКБ-11. King et al. (2020) далее указывают на психометрические слабости, например, на отсутствие эмпирической проверки и на то, что большинство инструментов были разработаны на основе предположения об одномодальной конструкции. Это указывает на то, что подсчитывается сумма отдельных симптомов вместо того, чтобы рассматривать частоту и интенсивность переживаний по отдельности. Тест на расстройство игры в Интернете из десяти пунктов (IGDT-10; Király и др., 2017) в настоящее время, по-видимому, адекватно отражает критерии DSM-5, но в целом ни один из инструментов не оказался явно предпочтительным (King и др., 2020). Недавно в качестве первых инструментов скрининга, отражающих критерии игрового расстройства, представленные в МКБ-11, был представлен ряд шкал.Балхара и др., 2020 г.; Higuchi et al., 2021; Джо и др., 2020; Пашке, Аустерманн и Томасиус, 2020 г.; Pontes и др., 2021), а также расстройство использования социальных сетей (Пашке, Аустерманн и Томасиус, 2021 г.). Вообще можно предположить, что не каждый симптом обязательно переживается одинаково, например, одинаково часто или одинаково интенсивно. Таким образом, представляется желательным, чтобы инструменты скрининга могли фиксировать как общие симптомы, так и совокупность симптомов как таковых. Скорее, многомерный подход может исследовать, какой симптом вносит решающий вклад или в разные фазы в развитие и поддержание проблемного поведения, связан с более высоким уровнем страдания или является ли он просто вопросом даже значимости.

Аналогичные проблемы и несоответствия становятся очевидными при рассмотрении инструментов, оценивающих другие типы потенциальных специфических расстройств, связанных с использованием Интернета, а именно расстройство, связанное с покупками в Интернете, расстройство, связанное с использованием онлайн-порнографии, и расстройство, связанное с использованием социальных сетей. Эти потенциальные специфические расстройства, связанные с использованием Интернета, формально не классифицируются в МКБ-11, в отличие от игр и азартных игр. Уже существуют многочисленные инструменты скрининга, особенно в случае игрового расстройства, но для большинства из них нет достаточных доказательств (Отто и др., 2020 г.), и не обращаются к критериям игровой зависимости МКБ-11, и не сосредотачиваются на преимущественно игровой зависимости онлайн (Альбрехт, Киршнер и Грюссер, 2007 г.; Dowling и др., 2019). В МКБ-11 перечислены компульсивные расстройства сексуального поведения (CSBD), для которых многие предполагают, что проблемное использование порнографии является основным поведенческим симптомом, как расстройство контроля импульсов. Компульсивное расстройство покупки-покупки приведено в качестве примера в категории «другие уточненные расстройства импульсивного контроля» (6C7Y), но без различия между вариантами онлайн и офлайн. Эта дифференциация также не проводится в наиболее широко используемых опросниках, измеряющих компульсивные покупки (см.Мараз и др., 2015 г.; Мюллер, Митчелл, Фогель и де Цваан, 2017 г.). Расстройство использования социальных сетей еще не рассматривалось в МКБ-11. Тем не менее, существуют основанные на доказательствах аргументы в пользу того, что каждое из трех расстройств скорее следует классифицировать как аддиктивное поведение.Brand и др., 2020; Gola и др., 2017; Мюллер и др., 2019; Stark и др., 2018; Вегманн, Мюллер, Остендорф и Бранд, 2018 г.). Помимо отсутствия консенсуса в отношении классификации и определений этих потенциальных специфических расстройств, связанных с использованием Интернета, существуют также несоответствия в использовании инструментов скрининга (обзоры см. Андреассен, 2015; Фернандес и Гриффитс, 2021; Хуссейн и Гриффитс, 2018 г.; Мюллер и др., 2017). Например, предполагается, что существует более 20 инструментов для измерения проблематичного использования порнографии (Фернандес и Гриффитс, 2021), но ни один из них в достаточной мере не охватывает критерии МКБ-11 для расстройств, вызванных аддиктивным поведением, которые очень близки к критериям МКБ-11 для CSBD.

Кроме того, вероятно, что некоторые специфические расстройства, связанные с использованием Интернета, могут возникать одновременно, особенно расстройства, связанные с играми и использованием социальных сетей.Берли и др., 2019 г.; Мюллер и др., 2021). Используя анализ скрытого профиля, Хажинская, Суссман и Атрошко (2021) определили, что беспорядочное общение в социальных сетях и покупки, а также беспорядочное использование игр и порнографии часто происходили вместе, соответственно. Профиль, включающий высокие уровни всех расстройств, связанных с использованием Интернета, показал самое низкое благополучие (Хажинская и др., 2021 г.). Это также подчеркивает важность всестороннего и единообразного скрининга различных способов использования Интернета. Были попытки использовать аналогичные наборы элементов для различных расстройств, связанных с использованием Интернета, таких как Шкала проблемного потребления порнографии (Боте и др., 2018), Бергенская шкала зависимости от социальных сетей (Андреассен, Паллесен и Гриффитс, 2017 г.) или Шкала зависимости от покупок в Интернете (Чжао, Тянь и Синь, 2017 г.). Однако эти весы были разработаны на основе модели компонентов. Гриффитс (2005) и не охватывают предлагаемые в настоящее время критерии расстройств, вызванных аддиктивным поведением (см. Всемирная организация здравоохранения, 2018).

Таким образом, МКБ-11 предложила диагностические критерии расстройств, вызванных (преимущественно онлайн) аддиктивным поведением, а именно игровое расстройство и игровое расстройство. Проблемное использование онлайн-порнографии, онлайн-покупки и использование социальных сетей могут быть отнесены к подкатегории МКБ-11 «другие уточненные расстройства, вызванные аддиктивным поведением», для которых могут применяться те же критерии.Brand и др., 2020). На сегодняшний день набор инструментов для скрининга этих (потенциальных) специфических расстройств, связанных с использованием Интернета, крайне непостоянен. Тем не менее, последовательное измерение различных конструктов необходимо для продвижения исследований общих черт и различий между различными типами расстройств, вызванных аддиктивным поведением. Нашей целью было разработать краткий, но всеобъемлющий инструмент для скрининга различных типов (потенциальных) специфических расстройств, связанных с использованием Интернета, охватывающий критерии игрового расстройства и игровой зависимости МКБ-11, чтобы помочь в раннем выявлении (потенциальных) специфических проблемных онлайн-поведений.

методы

меры

Оценка критериев конкретных расстройств, связанных с использованием Интернета: ACSID-11

С ACSID-11 мы стремились изобрести инструмент для оценки конкретных расстройств, связанных с использованием Интернета, в краткой, но всеобъемлющей и последовательной форме. Он был разработан на основе теории экспертной группой исследователей зависимости и клиницистов. Пункты были получены в ходе многочисленных обсуждений и согласованных встреч на основе критериев МКБ-11 для расстройств, вызванных зависимым поведением, как они описаны для игр и азартных игр, предполагая многофакторную структуру. Результаты анализа Talk-Aloud были использованы для оптимизации достоверности содержания и понятности элементов (Шмидт и др., представленные).

ACSID-11 включает 11 пунктов, которые охватывают критерии МКБ-11 для расстройств, вызванных аддиктивным поведением. Три основных критерия: нарушение контроля (IC), повышенный приоритет онлайн-активности (IP) и продолжение/расширение (CE) использования Интернета, несмотря на негативные последствия, представлены тремя пунктами каждый. Два дополнительных пункта были созданы для оценки функциональных нарушений в повседневной жизни (FI) и выраженного дистресса (MD) из-за онлайн-активности. В предварительном опросе участников просили указать, какие действия в Интернете они использовали хотя бы иногда за последние 12 месяцев. Действия (например, «игры», «покупки в Интернете», «использование порнографии в Интернете», «использование социальных сетей», «азартные игры в Интернете» и «другое») были перечислены с соответствующими определениями и вариантами ответа «да». ' или 'нет'. Участники, ответившие «да» только на «другое», были отсеяны. Все остальные получили пункты ACSID-11 для всех тех действий, на которые был дан ответ «да». Этот многоповеденческий подход основан на скрининговом тесте ВОЗ на алкоголь, курение и употребление психоактивных веществ (ASSIST; Рабочая группа ВОЗ ASSIST, 2002 г.), который последовательно выявляет основные категории употребления психоактивных веществ и его негативные последствия, а также признаки аддиктивного поведения для конкретных веществ.

По аналогии с ASSIST каждый пункт формулируется таким образом, чтобы на него можно было ответить непосредственно для соответствующего вида деятельности. Мы использовали формат ответа, состоящий из двух частей (см. Рис 1), в котором участники должны указывать по пунктам для каждого вида деятельности Как часто у них был опыт за последние 12 месяцев (0: «никогда», 1: «редко», 2: «иногда», 3: «часто»), и если хотя бы «редко», как интенсивно каждый опыт был в течение последних 12 месяцев (0: «совсем не интенсивно», 1: «скорее не интенсивно», 2: «скорее интенсивно», 3: «интенсивно»). Оценивая частоту, а также интенсивность каждого симптома, можно исследовать возникновение симптома, а также контролировать, насколько интенсивные симптомы воспринимаются за пределами частоты. Элементы ACSID-11 (предлагаемый перевод на английский язык) показаны на Таблица 1. Оригинальные (немецкие) элементы, включая предварительный запрос и инструкции, можно найти в Приложении (см. Приложение).

СМОТРЕТЬ В ПОЛНОМ РАЗМЕРЕ

 

Пример элемента ACSID-11 (предложенный английский перевод исходного элемента на немецкий язык), иллюстрирующий измерение частоты (левые столбцы) и интенсивности (правые столбцы) ситуаций, связанных с конкретными действиями в Интернете. Заметки. На рисунке показан типичный элемент фактора Нарушение контроля (IC), как показано A), для человека, который использует все пять онлайн-действий, как указано в предварительном запросе (см. Приложение) и B) физическому лицу, которое указало, что будет использовать только интернет-магазины и социальные сети.

Образец цитирования: Журнал поведенческих зависимостей 2022; 10.1556/2006.2022.00013

• Скачать рисунок
• Загрузить рисунок как слайд PowerPoint

Таблица 1.

Элементы скрининга ACSID-11 для конкретных расстройств, связанных с использованием Интернета (предлагаемый перевод на английский язык).

Товар	Question
IC1	За последние 12 месяцев были ли у вас проблемы с отслеживанием того, когда вы начали заниматься, как долго, насколько интенсивно, в какой ситуации вы это делали или когда прекратили?
IC2	Испытывали ли вы за последние 12 месяцев желание прекратить или ограничить деятельность, потому что заметили, что занимаетесь ею слишком часто?
IC3	За последние 12 месяцев пытались ли вы остановить или ограничить деятельность и потерпели неудачу?
IP1	За последние 12 месяцев придавали ли вы этой деятельности все более высокий приоритет по сравнению с другими видами деятельности или интересами в своей повседневной жизни?
IP2	За последние 12 месяцев теряли ли вы интерес к другим занятиям, которые вам раньше нравились, из-за этого занятия?
IP3	За последние 12 месяцев пренебрегали ли вы другими занятиями или интересами, которые вам раньше нравились, или отказывались от них из-за этого занятия?
CE1	За последние 12 месяцев вы продолжали или увеличили активность, даже если она угрожала вам или привела к потере отношений с кем-то важным для вас?
CE2	За последние 12 месяцев продолжали ли вы или увеличивали активность, несмотря на то, что это вызывало у вас проблемы в учебе/обучении/работе?
CE3	За последние 12 месяцев продолжали ли вы или увеличивали активность, даже если она вызывала у вас физические или психические жалобы/заболевания?
FI1	Думая обо всех сферах вашей жизни, заметно ли повлияла на вашу жизнь деятельность за последние 12 месяцев?
MD1	Думая обо всех сферах вашей жизни, приносила ли эта деятельность вам страдания за последние 12 месяцев?

Заметки. IC = нарушенный контроль; IP = повышенный приоритет; CE = продолжение/эскалация; FI = функциональные нарушения; MD = выраженный дистресс; Оригинальные немецкие предметы можно найти в Приложение.

Тест на интернет-игровое расстройство из десяти пунктов: IGDT-10 — версия ASSIST

В качестве меры конвергентной валидности мы использовали тест IGDT-10 из десяти пунктов (Király и др., 2017) в расширенной версии. IGDT-10 использует девять критериев DSM-5 для игрового расстройства в Интернете (Американская психиатрическая ассоциация, 2013). В этом исследовании мы расширили первоначальную игровую версию, чтобы оценить все формы специфических расстройств, связанных с использованием Интернета. Чтобы реализовать это и сохранить методологию сопоставимой, мы также использовали формат мультиповеденческого ответа на примере ASSIST здесь. Для этого элементы были изменены таким образом, что «игры» были заменены на «активности». Затем по каждому пункту были даны ответы по всем онлайн-действиям, которые участники ранее указывали на использование (из набора «игры», «онлайн-покупки», «использование онлайн-порнографии», «использование социальных сетей» и «онлайн-азартные игры»). ). По пункту каждое действие оценивалось по трехбалльной шкале Лайкерта (0 = «никогда», 1 = «иногда», 2 = «часто»). Оценка была такой же, как и в исходной версии IGDT-10: каждый критерий получал 0 баллов, если ответ был «никогда» или «иногда», и 1 балл, если ответ был «часто». Пункты 9 и 10 представляют собой один и тот же критерий (т. е. «угроза или потеря важных отношений, работы, возможностей для получения образования или карьеры из-за участия в интернет-играх») и засчитываются вместе в один балл, если выполняется один или оба пункта. Для каждого вида деятельности подсчитывался итоговый суммарный балл. Он может варьироваться от 0 до 9, при этом более высокие баллы указывают на более серьезную симптоматику. Что касается игрового расстройства, то пять и более баллов указывают на клиническую значимость.Király и др., 2017).

Опросник здоровья пациента-4: PHQ-4

Опросник здоровья пациента-4 (PHQ-4; Кронке, Спитцер, Уильямс и Лёве, 2009 г.) является кратким показателем симптомов депрессии и тревоги. Он состоит из четырех пунктов, взятых из шкалы генерализованного тревожного расстройства-7 и модуля PHQ-8 для депрессии. Участники должны указать частоту появления тех или иных симптомов по четырехбалльной шкале Лайкерта от 0 («совсем нет») до 3 («почти каждый день»). Общий балл может варьироваться от 0 до 12, что указывает на отсутствие/минимальный, легкий, умеренный и тяжелый уровни психологического дистресса с баллами от 0–2, 3–5, 6–8, 9–12 соответственно.Кроенке и др., 2009 г.).

Общее самочувствие

Общая удовлетворенность жизнью оценивалась с использованием короткой шкалы удовлетворенности жизнью (L-1) в оригинальной немецкой версии (Байерляйн, Ковалева, Ласло, Кемпер и Раммштедт, 2015 г.) ответили по 11-балльной шкале Лайкерта от 0 («совсем не удовлетворен») до 10 («полностью удовлетворен»). Шкала с одним пунктом хорошо проверена и сильно коррелирует со шкалами с несколькими пунктами, оценивающими удовлетворенность жизнью (Бейерлейн и др., 2015 г.). Мы дополнительно спрашивали об удовлетворенности жизнью в области здоровья (H-1): «С учетом всех обстоятельств, насколько вы удовлетворены своим здоровьем в эти дни?» ответили по той же 11-бальной шкале (см. Бейерлейн и др., 2015 г.).

Итоги

В рамках текущей выборки специфическое поведение при использовании Интернета распределилось следующим образом: Игры указали 440 (45.9%) человек (возраст: M = 43.59, SD = 14.66; 259 мужчин, 180 женщин, 1 дайвер), 944 (98.5%) физических лиц, занимающихся онлайн-покупками (возраст: M = 47.58, SD = 14.49; 491 мужчина, 452 женщины, 1 дайвер), 340 (35.5%) лиц использовали онлайн-порнографию (возраст: M = 44.80, SD = 14.96; 263 мужчины, 76 женщин, 1 дайвер), 854 (89.1%) человек пользовались социальными сетями (возраст: M = 46.52, SD = 14.66; 425 мужчин, 428 женщин, 1 дайвер) и 200 (20.9%) лиц, занимающихся онлайн-гемблингом (возраст: M = 46.91, SD = 13.67; 125 мужчин, 75 женщин, 0 дайверов). Меньшинство участников (n = 61; 6.3%) указали на использование только одного вида деятельности. Большинство участников (n = 841; 87.8%) как минимум совершали покупки в Интернете вместе с социальными сетями, а 409 (42.7%) из них также указали, что играют в онлайн-игры. Шестьдесят восемь (7.1%) участников указали на использование всех упомянутых онлайн-мероприятий.

Учитывая, что игровые расстройства и расстройства, связанные с азартными играми, являются официально признанными двумя типами расстройств, связанных с аддиктивным поведением, и учитывая, что число лиц в нашей выборке, сообщивших об азартных играх в Интернете, было довольно ограниченным, мы сначала сосредоточимся на результатах оценки. критериев игрового расстройства с помощью ACSID-11.

Подтверждающий факторный анализ

Предполагаемая четырехфакторная модель

Мы проверили предполагаемую четырехфакторную структуру ACSID-11 с помощью нескольких CFA, по одному для каждого конкретного расстройства, связанного с использованием Интернета, и отдельно для оценок частоты и интенсивности. Факторы (1) Нарушение контроля, (2) Повышенный приоритет и (3) Продолжение/эскалация были сформированы соответствующими тремя пунктами. Два дополнительных пункта, измеряющие функциональные нарушения в повседневной жизни и выраженный дистресс из-за онлайн-активности, сформировали дополнительный фактор (4) «Функциональные нарушения». Четырехфакторная структура ACSID-11 подтверждается данными. Индексы соответствия указывают на хорошее соответствие между моделями и данными для всех типов конкретных расстройств, связанных с использованием Интернета, оцениваемых с помощью ACSID-11, а именно игрового расстройства, расстройства, связанного с покупками в Интернете, расстройства, связанного с использованием социальных сетей, использования онлайн-порнографии. расстройство и расстройство, связанное с азартными играми в Интернете (см. Таблица 3). Что касается расстройства, связанного с просмотром порнографии в Интернете, и расстройства, связанного с азартными играми, результаты TLI и RMSEA могут быть необъективными из-за небольшого размера выборки (Ху и Бентлер, 1999). Факторные нагрузки и остаточные ковариации для CFA с применением четырехфакторной модели показаны на рис. Рис 2. Следует отметить, что некоторые модели показывают единичные аномальные значения (т. е. отрицательную остаточную дисперсию для скрытой переменной или корреляции, равные или превышающие 1).

Таблица 3.

Подходящие индексы четырехфакторной, одномерной модели и модели CFA второго порядка для конкретных (потенциальных) расстройств, связанных с использованием Интернета, измеренных с помощью ACSID-11.

		Игровое расстройство
		частота					Интенсивность
Модель	df	CFI	ИТУ	SRMR	RMSEA	χ2/ df	CFI	ИТУ	SRMR	RMSEA	χ2/ df
Четырехфакторная модель	38	0.991	0.987	0.031	0.051	2.13	0.993	0.990	0.029	0.043	1.81
Одномерная модель	27	0.969	0.961	0.048	0.087	4.32	0.970	0.963	0.047	0.082	3.99
Факторная модель второго порядка	40	0.992	0.988	0.031	0.047	1.99	0.992	0.989	0.032	0.045	1.89

		Расстройство покупок в Интернете
		частота					Интенсивность
Модель	df	CFI	ИТУ	SRMR	RMSEA	χ2/ df	CFI	ИТУ	SRMR	RMSEA	χ2/ df
Четырехфакторная модель	38	0.996	0.994	0.019	0.034	2.07	0.995	0.992	0.020	0.037	2.30
Одномерная модель	27	0.981	0.976	0.037	0.070	5.58	0.986	0.982	0.031	0.056	3.98
Факторная модель второго порядка	40	0.996	0.994	0.021	0.036	2.19	0.994	0.992	0.023	0.038	2.40

		Расстройство, связанное с употреблением порнографии в Интернете
		частота					Интенсивность
Модель	df	CFI	ИТУ	SRMR	RMSEA	χ2/ df	CFI	ИТУ	SRMR	RMSEA	χ2/ df
Четырехфакторная модель	38	0.993	0.989	0.034	0.054	1.99	0.987	0.981	0.038	0.065	2.43
Одномерная модель	27	0.984	0.979	0.044	0.075	2.91	0.976	0.970	0.046	0.082	3.27
Факторная модель второго порядка	40	0.993	0.991	0.033	0.049	1.83	0.984	0.979	0.039	0.068	2.59

		Расстройство использования социальных сетей
		частота					Интенсивность
Модель	df	CFI	ИТУ	SRMR	RMSEA	χ2/ df	CFI	ИТУ	SRMR	RMSEA	χ2/ df
Четырехфакторная модель	38	0.993	0.990	0.023	0.049	3.03	0.993	0.989	0.023	0.052	3.31
Одномерная модель	27	0.970	0.963	0.048	0.096	8.89	0.977	0.972	0.039	0.085	7.13
Факторная модель второго порядка	40	0.992	0.989	0.027	0.053	3.39	0.991	0.988	0.025	0.056	3.64

		Расстройство, связанное с азартными играми в Интернете
		частота					Интенсивность
Модель	df	CFI	ИТУ	SRMR	RMSEA	χ2/ df	CFI	ИТУ	SRMR	RMSEA	χ2/ df
Четырехфакторная модель	38	0.997	0.996	0.027	0.059	1.70	0.997	0.996	0.026	0.049	1.47
Одномерная модель	27	0.994	0.992	0.040	0.078	2.20	0.991	0.989	0.039	0.080	2.28
Факторная модель второго порядка	40	0.997	0.996	0.029	0.054	1.58	0.997	0.995	0.029	0.053	1.55

Заметки. Размеры выборки варьировались для игр (n = 440), интернет-магазины (n = 944), использование онлайн-порнографии (n = 340), использование социальных сетей (n = 854) и онлайн-гемблинг (n = 200); ACSID-11 = Оценка критериев конкретных расстройств, связанных с использованием Интернета, 11 пунктов.

СМОТРЕТЬ В ПОЛНОМ РАЗМЕРЕ

 

Факторные нагрузки и остаточные ковариации четырехфакторных моделей ACSID-11 (частота) для (A) игрового расстройства, (B) расстройства, связанного с азартными играми в Интернете, (C) расстройства, связанного с покупками в Интернете, (D) расстройства, связанного с просмотром порнографии в Интернете. и (E) расстройство использования социальных сетей. Заметки. Размеры выборки варьировались для игр (n = 440), интернет-магазины (n = 944), использование онлайн-порнографии (n = 340), использование социальных сетей (n = 854) и онлайн-гемблинг (n = 200); Шкала интенсивности ACSID-11 показала аналогичные результаты. ACSID-11 = Оценка критериев конкретных расстройств, связанных с использованием Интернета, 11 пунктов; Значения представляют стандартизированные факторные нагрузки, факторные ковариации и остаточные ковариации. Все оценки были значимы при p <0.001.

Образец цитирования: Журнал поведенческих зависимостей 2022; 10.1556/2006.2022.00013

• Скачать рисунок
• Загрузить рисунок как слайд PowerPoint

Одномерная модель

Из-за высоких взаимосвязей между различными факторами были дополнительно протестированы одномерные решения с нагрузкой всех элементов на один фактор, как это реализовано, например, в IGDT-10. Одномерные модели ACSID-11 показали приемлемое соответствие, но с RMSEA и/или χ²/df превышает рекомендуемые пороговые значения. Для всех видов поведения модель подходит для четырехфакторных моделей лучше по сравнению с соответствующими одномерными моделями (см. Таблица 3). Следовательно, четырехфакторное решение оказывается лучше одномерного решения.

Факторная модель второго порядка и бифакторная модель

Альтернативой для учета высокой взаимосвязи является включение общего фактора, представляющего общую конструкцию, состоящую из связанных поддоменов. Это может быть реализовано с помощью факторной модели второго порядка и бифакторной модели. В факторной модели второго порядка общий фактор (второго порядка) моделируется в попытке объяснить корреляции между факторами первого порядка. В бифакторной модели предполагается, что общий фактор объясняет общность между связанными областями и что, кроме того, существует множество специфических факторов, каждый из которых оказывает уникальное влияние на общий фактор и за его пределы. Это смоделировано таким образом, что каждому элементу разрешено нагружать общий фактор, а также его конкретный фактор, где все факторы (включая корреляции между общим фактором и конкретными факторами) указаны как ортогональные. Факторная модель второго порядка более ограничена, чем бифакторная модель, и вложена в бифакторную модель (Юнг, Тиссен и Маклеод, 1999 г.). В наших выборках факторные модели второго порядка показывают такое же хорошее соответствие, как и четырехфакторные модели (см. Таблица 3). Для любого поведения четыре фактора (первого порядка) сильно нагружают общий фактор (второго порядка) (см. Приложение B), что оправдывает использование общего балла. Как и в четырехфакторных моделях, некоторые факторные модели второго порядка показывают случайные аномальные значения (т. е. отрицательную остаточную дисперсию для латентной переменной или корреляции, равные или превышающие 1). Мы также тестировали дополнительные бифакторные модели, которые продемонстрировали сравнительно лучшее соответствие, однако не для всех видов поведения модель могла быть идентифицирована (см. Приложение С).

Обсуждение и выводы

В этом отчете представлен ACSID-11 как новый инструмент для простого и всестороннего скрининга основных типов специфических расстройств, связанных с использованием Интернета. Результаты исследования показывают, что ACSID-11 подходит для отражения критериев игрового расстройства МКБ-11 в многогранной структуре. Положительные корреляции с инструментом оценки на основе DSM-5 (IGDT-10) дополнительно указывали на достоверность конструкции.

Предполагаемая многофакторная структура ACSID-11 была подтверждена результатами CFA. Пункты хорошо согласуются с четырехфакторной моделью, представляющей критерии МКБ-11 (1) нарушение контроля, (2) повышенный приоритет, (3) продолжение/эскалация, несмотря на негативные последствия, а также дополнительные компоненты (4) функциональные нарушения и выраженный дистресс следует рассматривать как относящийся к аддиктивному поведению. Четырехфакторное решение показало лучшее соответствие по сравнению с одномерным решением. Многомерность шкалы является уникальной особенностью по сравнению с другими шкалами, охватывающими критерии игрового расстройства МКБ-11 (см. King и др., 2020; Pontes и др., 2021). Кроме того, столь же превосходное соответствие факторной модели второго порядка (и частично бифакторной модели) указывает на то, что пункты, оценивающие четыре связанных критерия, составляют общую конструкцию «расстройство», и оправдывает использование общей оценки. Результаты были сходными для расстройства, связанного с азартными играми в Интернете, и других потенциальных специфических расстройств, связанных с использованием Интернета, измеренных с помощью ACSID-11 в мультиповеденческом формате на примере ASSIST, а именно: расстройство покупок в Интернете, расстройство, связанное с онлайн-порнографией, расстройство, связанное с социальными сетями. использовать беспорядок. Для последних практически нет инструментов, основанных на критериях ВОЗ для расстройств, обусловленных аддиктивным поведением, хотя исследователи рекомендуют эту классификацию для каждого из них (Brand и др., 2020; Мюллер и др., 2019; Stark и др., 2018). Новые комплексные меры, такие как ACSID-11, могут помочь преодолеть методологические трудности и обеспечить систематический анализ общих черт и различий между этими различными типами (потенциального) аддиктивного поведения.

Надежность ACSID-11 высока. Для игрового расстройства внутренняя согласованность сравнима или выше, чем у большинства других инструментов (см. King и др., 2020). Надежность с точки зрения внутренней согласованности также хороша для других конкретных расстройств, связанных с использованием Интернета, измеряемых как ACSID-11, так и IGDT-10. Отсюда можно сделать вывод, что интегрированный формат ответа, такой как ASSIST (Рабочая группа ВОЗ ASSIST, 2002 г.) подходит для совместной оценки различных видов поведенческих зависимостей. В текущей выборке общий балл ACSID-11 был самым высоким для расстройства, связанного с использованием социальных сетей. Это согласуется с относительно высокой распространенностью этого явления, которая в настоящее время оценивается в 14% для индивидуалистических стран и 31% для коллективистских стран.Ченг, Лау, Чан и Лук, 2021 г.).

На конвергентную валидность указывают средние и большие положительные корреляции между оценками ACSID-11 и IGDT-10, несмотря на разные форматы оценки. Кроме того, умеренная положительная корреляция между баллами ACSID-11 и PHQ-4, измеряющими симптомы депрессии и тревоги, подтверждает достоверность критерия нового инструмента оценки. Результаты согласуются с предыдущими выводами о связи между (коморбидными) психическими проблемами и конкретными расстройствами, связанными с использованием Интернета, включая игровое расстройство.Михара и Хигучи, 2017 г.; но см.; Холодный Каррас, Ши, Хард и Салдана, 2020 г.), расстройство, связанное с употреблением порнографии (Даффи, Доусон и Дас Наир, 2016 г.), расстройство покупки-покупки (Kyrios et al., 2018), расстройство использования социальных сетей (Андреассен, 2015) и игровое расстройство (Dowling и др., 2015). Кроме того, ACSID-11 (особенно расстройство, связанное с азартными играми в Интернете и расстройство, связанное с использованием социальных сетей) обратно коррелировало с показателем удовлетворенности жизнью. Этот результат согласуется с предыдущими выводами о связи между нарушением самочувствия и тяжестью симптомов определенных расстройств, связанных с использованием Интернета (Ченг, Ченг и Ван, 2018 г.; Даффи и др., 2016; Дурадони, Инноченти и Гуаццини, 2020 г.). Исследования показывают, что благополучие особенно ухудшается, когда одновременно возникают несколько специфических расстройств, связанных с использованием Интернета (Хажинская и др., 2021 г.). Совместное возникновение специфических расстройств, связанных с использованием Интернета, нередко (например, Берли и др., 2019 г.; Мюллер и др., 2021), что может частично объяснить относительно высокие взаимосвязи между нарушениями, измеренными с помощью ACSID-11 и IGDT-10 соответственно. Это подчеркивает важность единого инструмента скрининга для более достоверного определения общих черт и различий между различными типами расстройств, вызванных аддиктивным поведением.

Основным ограничением текущего исследования является неклиническая, относительно небольшая и нерепрезентативная выборка. Таким образом, с помощью этого исследования мы не можем показать, подходит ли ACSID-11 в качестве диагностического инструмента, поскольку мы пока не можем предоставить четкие пороговые значения. Кроме того, перекрестный дизайн не позволял делать выводы о надежности повторного тестирования или причинно-следственных связях между ACSID-11 и валидирующими переменными. Прибор нуждается в дальнейшей проверке для проверки его надежности и пригодности. Однако результаты этого первоначального исследования показывают, что это многообещающий инструмент, который, возможно, стоит протестировать дальше. Следует отметить, что необходима большая база данных не только для этого инструмента, но и для всей области исследований, чтобы определить, какое из этих поведений можно считать диагностическими сущностями (см. Грант и Чемберлен, 2016). Структура ACSID-11 работает хорошо, что подтверждается результатами текущего исследования. Четыре конкретных фактора и общая сфера были адекватно представлены в различных формах поведения, хотя по каждому пункту были даны ответы для всех указанных онлайн-действий, совершенных по крайней мере время от времени за последние двенадцать месяцев. Мы уже обсуждали, что специфические расстройства, связанные с использованием Интернета, могут возникать одновременно, тем не менее, это должно быть подтверждено в последующих исследованиях как причина умеренной или высокой корреляции показателей ACSID-11 с различными видами поведения. Кроме того, случайные аномальные значения могут указывать на то, что для некоторых моделей поведения необходимо оптимизировать спецификацию модели. Используемые критерии не обязательно одинаково применимы ко всем включенным типам потенциальных расстройств. Возможно, что ACSID-11 не может адекватно отразить специфические особенности расстройства в проявлениях симптомов. Инвариантность измерений в различных версиях должна быть проверена на новых независимых выборках, включая пациентов с диагностированными специфическими расстройствами, связанными с использованием Интернета. Кроме того, результаты не являются репрезентативными для населения в целом. Данные приблизительно представляют пользователей Интернета в Германии, и на момент сбора данных блокировки не было; тем не менее, пандемия COVID-19 потенциально влияет на уровень стресса и (проблемное) использование Интернета (Király и др., 2020). Хотя однопунктовая шкала L-1 хорошо проверена (Бейерлейн и др., 2015 г.), (специфическая для предметной области) удовлетворенность жизнью может быть более полно отражена в будущих исследованиях с использованием ACSID-11.

В заключение, ACSID-11 оказался пригодным для всесторонней, последовательной и экономической оценки симптомов (потенциальных) специфических расстройств, связанных с использованием Интернета, включая игровое расстройство, расстройство, связанное с покупками в Интернете, расстройство, связанное с использованием онлайн-порнографии, социальными сетями. -расстройство, связанное с употреблением наркотиков, и расстройство, связанное с азартными играми, на основании диагностических критериев игрового расстройства МКБ-11. Следует провести дальнейшую оценку инструмента оценки. Мы надеемся, что ACSID-11 может способствовать более последовательной оценке аддиктивного поведения в исследованиях и что в будущем он может стать полезным и в клинической практике.

Источники финансирования

Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Немецкий исследовательский фонд) — 411232260.

Вклад авторов

SMM: Методология, Формальный анализ, Письмо – Первоначальный проект; EW: концептуализация, методология, написание – обзор и редактирование; АО: Методология, Формальный анализ; РС: Концептуализация, Методология; AM: Концептуализация, методология; CM: Концептуализация, Методология; KW: Концептуализация, методология; HJR: Концептуализация, методология; МБ: Концептуализация, методология, написание – обзор и редактирование, супервизия.

Конфликт интересов

Авторы сообщают об отсутствии финансового или иного конфликта интересов, имеющего отношение к теме данной статьи.

Благодарности

Работа над этой статьей проводилась в рамках исследовательского подразделения ACSID, FOR2974, финансируемого Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Немецкий исследовательский фонд) — 411232260.

Дополнительный материал

Дополнительные данные к этой статье можно найти в Интернете по адресу https://doi.org/10.1556/2006.2022.00013.