Низкие значения 2D: 4D связаны с пристрастием к видеоиграм (2013)

PLoS One. 2013 Nov 13;8(11):e79539.

doi: 10.1371 / journal.pone.0079539. eCollection 2013.

Kornhuber J1, Зенсес Э.М., Lenz B, Штоссель С, Боуна-Пирроу П, Рехейн F, Клием С, Mößle T.

Абстрактные

Андроген-зависимая передача сигналов регулирует рост пальцев на руке человека во время эмбриогенеза. Более высокая андрогенная нагрузка приводит к более низким значениям отношения 2D: 4D (вторая цифра к четвертой). Пренатальное воздействие андрогенов также влияет на развитие мозга. 2D: значения 4D обычно ниже у мужчин и рассматриваются как прокси организации мужского мозга. Здесь мы оценили поведение видеоигр у молодых мужчин. Мы обнаружили более низкие средние значения 2D: 4D у субъектов, которые были классифицированы в соответствии с CSAS-II как имеющие рискованное / зависимое поведение (n = 27) по сравнению с лицами с беспроблемным поведением в видеоиграх (n = 27). Таким образом, внутриутробное воздействие андрогенов и организация мозга у мужчин, представленная низкими значениями 2D: 4D, связаны с проблемным поведением в видеоиграх. Эти результаты могут быть использованы для улучшения диагностики, прогнозирования и предотвращения зависимости от видеоигр.

Введение

Высокая пренатальная андрогенная нагрузка, вызванная либо повышенным уровнем гормонов, либо более чувствительными путями передачи андрогенного сигнала, приводит к увеличению длины четвертой цифры (4D) относительно второй цифры (2D) в руке взрослого человека. [1], Следовательно, значения 2D: 4D считаются сексуально диморфными, причем значения обычно ниже у мужчин по сравнению с женщинами [2]–[4], Кроме того, пренатальная андрогенная нагрузка оказывает организующее влияние на структуру и функцию мозга. [5], В результате значения 2D: 4D связаны с широким спектром поведенческих фенотипов мужчин и женщин. Низкие значения 2D: значения 4D связаны, например, с аутистическими функциями [6], [7]; синдром дефицита внимания и гиперактивности (СДВГ) [8], [9]; спортивные результаты [10], [11]; пространственные способности [12]–[15]; отвлеченные рассуждения [16]; числовые способности [17]–[19]; кооперативность, просоциальное поведение и справедливость [20], [21]; количество пожизненных сексуальных партнеров [22]; и репродуктивный успех [23], Недавно были рассмотрены данные, связывающие пренатальную андрогенную нагрузку с низкими значениями 2D: 4D и поведенческими особенностями. [24], [25].

Ранее мы показали более низкие средние значения 2D: 4D у пациентов с алкогольной зависимостью [26]зависимое от вещества расстройство с более высокой распространенностью среди мужчин, чем среди женщин [27], [28], В этом исследовании мы стремились проанализировать, связаны ли низкие значения 2D: 4D с захватывающим поведением в видеоиграх, которое является зависимым поведением, не связанным с веществом. Тяжелое игровое поведение встречается гораздо чаще у мужчин по сравнению с женщинами [29]–[32] и связан с поиском ощущений [33] и СДВГ [34], Патологические видеоигры могут рассматриваться как гиперсексуальное поведение. Таким образом, мы предположили, что мужчины с патологическим поведением в видеоиграх могли пренатально подвергаться более высокой андрогенной нагрузке, о чем свидетельствуют их более низкие значения 2D: 4D.

методы

Это исследование является частью проекта Finger-Length in Psychiatry (FLIP) Эрлангенского отделения психиатрии и психотерапии, а также модуля исследования продольного интервью под названием «Зависимость от Интернета и видеоигр - диагностика, эпидемиология, этиопатогенез, лечение и профилактика »Института криминологии Нижней Саксонии. Проект FLIP был реализован как дополнение ко второму случаю измерения (t2) исследования продольного интервью. Это расследование проводилось в соответствии с принципами, изложенными в Хельсинкской декларации. Исследование было одобрено местным комитетом по этике (Комитет по этике Психологического общества Германии [Deutsche Gesellschaft für Psychologie]). Письменное информированное согласие было получено после предоставления полного описания исследования всем субъектам.

В период с февраля по декабрь 2011 года 70 субъектов приняли участие в первом измерении (t1) исследования с продольным интервью (первоначально они были выбраны из 1,092 потенциальных участников, набранных через школы, университеты, интернет-форумы, газеты и консультационные центры) . Предпосылки для участия в исследовании в t1: мужчина, 18-21 год, обычные игроки в видеоигры, играющие более 2.5 часов в день или балл по шкале добавления видеоигр (CSAS-II)> 41 [29], увидеть ниже). С марта 2012 по январь 2013, участники 64 могли бы снова провести собеседование во время t2 в ходе исследования продольного интервью. В этом случае измерения все участники 54 согласились дополнительно участвовать в проекте FLIP. Эти предметы 54 могут быть охарактеризованы следующим образом: 53 Кавказский, 1 Азиатский. Средний возраст в t1 был 18.9 лет (SD = 1.1). 24 участника имели высшее образование (Abitur или выше), еще 24 имели среднее образование (Realschule), 5 сообщили о неполном среднем образовании (Hauptschule) и один не получил диплома.

Зависимость от видеоигр была оценена с использованием CSAS II [29] в t1. CSAS II основан на шкале интернет-зависимости ISS-20 [35], [36], который был расширен и адаптирован для оценки зависимости от видеоигр. CSAS-II состоит из элементов 14 (шкала 4: 1  = неверно в 4  = абсолютно верно) и охватывает размеры Озабоченность / заметность (Элементы 4), конфликт (Элементы 4), потеря контроля (Элементы 2), абстинентный синдром (Элементы 2) и терпимость (Предметы 2). Элементы CSAS-II демонстрируют высокую валидность лица, а инструмент демонстрирует хорошую конвергентную валидность для субъективных показателей самооценки зависимости от видеоигр [29], [30], Кроме того, CSAS-II-классификация зависимости от видеоигр не только связана с чрезмерным игровым поведением, но также определяет различные показатели функционального уровня и благополучия. [29], [30], [37], Используются следующие диагностические ограничения: 14 – 34 = без проблем, 35 – 41 = риск стать зависимым и 42 – 56 = зависимым.

В соответствии с классификацией CSAS-II, которая выходит за рамки простого игрового времени, участники 27 были классифицированы как непроблематичные видеоигры, 17 - как подверженные риску зависимости, а 10 - как зависимые. Из-за небольшого числа исследуемых субъектов две группы «подверженных риску стать зависимыми» и «зависимыми» были объединены для анализа. Таким образом, две категории CSAS-II (без проблем по сравнению с риском / зависимым) с каждым субъектом 27 были исследованы в этом исследовании.

Психологические проблемы и симптомы психопатологии оценивались в t1 с использованием Краткого перечня симптомов (BSI) [38], Подшкала межличностной чувствительности (T = 52.26, SD = 11.81), депрессия (T = 53.98, SD = 11.64), тревога (T = 54.30, SD = 10.23) и враждебность (T = 52.20, SD  = 11.56) были использованы в качестве контрольных переменных в многомерном анализе. Кроме того, симптоматика СДВГ, которая также использовалась в качестве контрольной переменной, оценивалась с помощью Скрининга СДВГ для взрослых (ADHS-E; T = 54.02, SD = 8.79) [39].

Для сканирования рук участников на t1000 использовался планшетный сканер Avision IS2 (Синьчжу, Тайвань). Чтобы повысить точность, перед сканированием были нанесены небольшие отметки на базальных складках указательного и безымянного пальцев каждого участника. Обе руки были отсканированы одновременно ладонями вниз в черно-белом режиме. Мы использовали GNU Image Manipulation Program (GIMP, версия 2.8.4; www.gimp.org) измерить длину указательного (2D) и безымянного (4D) пальцев при сканировании руки. Эта техника обеспечивает хорошую надежность [40], Общая длина второй и четвертой цифр левой и правой руки была определена количественно от середины базальной складки до кончика пальца и была определена в единицах пикселей с помощью инструмента измерения GIMP. Измерения были выполнены тремя независимыми лицами, которые были слепы к гипотезе и слепы к диагностической категории. Средние значения трех измерений были рассчитаны для второй и четвертой цифры.

Статистический анализ был рассчитан с использованием IBM SPSS 19 (Армонк, Нью-Йорк, США) и программного обеспечения R.

Итоги

Разница в возрасте между беспроблемными и подверженными риску / зависимыми группами была проанализирована с помощью t-критерия Стьюдента; различия в уровне образования по точному критерию Фиша для таблиц сопряженности, превышающих 2 × 2 [41], [42], Обе группы CSAS II (без проблем по сравнению с риском / зависимым) были хорошо сопоставимы по возрасту (t = 1.544, p = 0.129) и образовательного уровня (p = 0.381; увидеть Таблица 1).

Таблица 1 

Средние значения 2D: значения 4D и Dr – 1 у лиц с беспроблемным поведением в отношении видеоигр с риском / зависимым поведением.

Надежность трех измерений пальцев была рассчитана для каждого пальца отдельно для правой и левой руки с использованием двустороннего коэффициента случайной внутриклассовой корреляции (ICC) [43], ICC также рассчитывали для соотношений 2D: 4D и правого 2D: 4D – левого значения 2D: 4D (Dr – l). Надежность этих трех оценщиков была высокой для правой руки (2D: ICC = 0.995; 4D: ICC = 0.995; 2D: 4D: ICC = 0.944), левой руки (2D: ICC = 0.996; 4D: ICC = 0.994 ; 2D: 4D: ICC = 0.937) и среднее арифметическое (2D: 4D: ICC = 0.961). Достоверность значений Dr – 1 также была высокой (ICC = 0.764).

Отклонение от нормального распределения проверялось по критерию Колмогорова-Смирнова. 2D: 4D (среднее арифметическое: Z = 0.931, p = 0.351, слева: Z = 0.550, p = 0.923, правая сторона: Z = 0.913, p = 0.375) и Dr – l (Z = 1.082, p = 0.193) значения не отклонялись от нормального распределения. Средние значения 2D: 4D и Dr – l представлены в Таблица 1.

Различия в 2D: значения 4D и Dr – 1 в зависимости от уровня образования были проверены для группы без проблем и группы риска / зависимости с помощью теста Крускала Уоллиса. Были рассчитаны коэффициенты корреляции Пирсона. Корреляция между значениями 2D: 4D для правой и левой руки была 0.788 (p <0.01). Значения 2D: 4D и Dr – l существенно не различались в зависимости от уровня образования в пределах непроблематичного (среднее арифметическое: χ2(2, N = 54) = 1.831, p = 0.400, слева: χ2(2, N = 54) = 2.247, p = 0.325, правая сторона: χ 2(2, N = 54) = 2.005, p = 0.367, Dr – 1: χ2(2, N = 54) = 0.637, p = 0.747) и группы риска / наркозависимости (среднее арифметическое: χ2(3, N = 54) = 3.363, p = 0.339, слева: χ2(3, N = 54) = 2.139, p = 0.544, правая сторона: χ2(3, N = 54) = 3.348, p = 0.341, Dr – 1: χ2(3, N = 54) = 0.460, p = 0.928).

Связи между показателями 2D: 4D (левая, правая рука, среднее арифметическое, Dr – 1) и зависимостью от видеоигр (беспроблемная и подверженная риску / зависимая группа) были проверены непараметрическим многомерным подходом, основанным на принципе рекурсивности разбиение, т.е. деревья условного вывода (C-Tree; [44], [45]). Контроль за межличностной чувствительностью, депрессией, тревожностью, враждебностью и СДВГ, сравнимыми со ступенчатой ​​регрессией, не значимыми предикторами Используя алгоритм C-Tree, глобальная гипотеза независимости между любой из входных переменных и переменной отклика проверяется с использованием тестовой структуры перестановки. [46], Для метрических переменных алгоритм C-Tree реализует двоичное разбиение в выбранной входной переменной. Чтобы определить «наилучшее» двоичное разбиение, предоставляется несколько критериев разделения (например, «важность Джини», «примесь узла» или «энтропия»). Однако большинство критериев разделения не применимы к коррелированным переменным отклика или переменным отклика, измеренным в различных форматах шкалы (например, метрическая и номинальная). Поэтому мы использовали структуру теста перестановки, описанную Hothorn et al. [47] (стр. 6, уравнение 3). Поскольку тесты перестановки выводят p-значения из распределений перестановок, характерных для выборки статистики теста, сообщаются только p-значения. Пакет R «party» (лаборатория рекурсивного разбиения; [47], [48]) был использован для этого анализа.

В многомерном непараметрическом анализе показатели 2D: 4D (среднее арифметическое, левая рука, правая рука) были связаны с зависимостью от видеоигр (беспроблемная и подверженная риску / зависимая группа) при контроле межличностной чувствительности, депрессии, тревоги, враждебности и СДВГ: 1. Участники исследования со средним соотношением 2D: 4D ниже, чем 0.966, показали значительно более высокий риск зависимости от видеоигр (p = 0.027, d  = 0.71). 2. Для левой руки участники исследования с соотношением 2D: 4D ниже 0.982 показали значительно более высокий риск зависимости от видеоигр (p = 0.013, d = 0.93). 3. Для правой руки участники исследования с соотношением 2D: 4D ниже 0.979 показали значительно более высокий риск зависимости от видеоигр на уровне p <0.10 (p = 0.095, d  = 0.66). Более того, участники исследования, которые дополнительно набрали более 60 (Т-балл) по ADHS-E, были особенно подвержены риску (p = 0.078, d = 0.69). Не было обнаружено значимой связи для Dr – 1 (p = 0.127). Цифры от 1a до 1c проиллюстрировать риск зависимости видеоигры от среднего значения 2D: 4D, а также от левого и правого значений 2D: 4D в C-Tree. Независимо от сообщенного 2D: предельные значения 4D означают групповые различия в показателях 2D: может наблюдаться 4D между беспроблемным и подверженным риску / зависимым, что иллюстрируется для среднего 2D: 4D в рис. 2 используя тот же анализ с обращенными зависимыми и независимыми переменными. Вместе эти результаты показывают, что видеоигры, подверженные риску / зависимые, имеют меньшие отношения 2D: 4D.

Рисунок 1 

Графики условного вывода.
Рисунок 2 

График условного вывода.

Чтобы оценить значение отношения 2D: 4D в качестве диагностического теста для различения лиц, увлеченных видеоигрой / подверженных риску, и элементов управления с беспроблемным игровым поведением, мы использовали анализ ROC для расчета значений AUC, а также чувствительности и специфичности в точке Юдена [49] (точка на кривой ROC, где сумма чувствительности и специфичности максимизирована). Анализ ROC показывает, что диагностическая точность отношения 2D: 4D для левой руки является самой высокой (AUC 0.704, чувствительность 0.852, специфичность 0.556), за которой следует точность правой руки (AUC 0.639, чувствительность 0.815, специфичность 0.481). По словам Хэнли и Макнил [50] мы проверили различия в парных AUC без существенного результата (Z = 1.147, p = 0.25).

Обсуждение

Это первое исследование, связывающее пренатальное воздействие андрогенов с захватывающим поведением в видеоиграх. В этом исследовании мы обнаружили низкие средние значения 2D: 4D у субъектов с повышенным риском и зависимым поведением в видеоиграх. Размеры эффектов, превышающие d = 0.66, указывают на эффект от умеренного до сильного [51], Никаких других рассмотренных предикторов, кроме симптомов СДВГ для правильного 2D: расчеты 4D были статистически значимыми в многомерном непараметрическом анализе. Наблюдаемая связь между видеоиграми, подверженными риску / зависимому видео, и низкими значениями 2D: 4D может интерпретироваться несколькими способами. (1) Небольшое значение 2D: 4D напрямую вызывает захватывающее игровое поведение; однако в литературе нет доказательств, подтверждающих эту возможность. (2) Захватывающее игровое поведение напрямую вызывает низкие значения 2D: 4D. Однако такая возможность маловероятна, поскольку предыдущие исследования доказали, что значения 2D: 4D остаются постоянными в течение всей жизни после рождения. [52], (3) Общий механизм отвечает как за низкие значения 2D: 4D, так и за захватывающее игровое поведение. Основываясь на существующих данных, такой фактор дает наиболее вероятное объяснение. Результаты расчетов C-дерева 2D: 4D с дополнительной объяснительной силой симптомов СДВГ также подтверждают это объяснение. Захватывающие игры чаще встречаются у мужчин [29]–[32] и связан с СДВГ [34] и поиски ощущений [33], Все эти функции ранее были связаны с низкими значениями 2D: 4D. Одна из распространенных причин этих ассоциаций - высокая андрогенная нагрузка во время беременности.

Понимание путей, ведущих от повышенного пренатального тестостерона к игровой зависимости, будет иметь решающее значение для определения потенциальной политики, направленной на зависимость от видеоигр. Пренатальный тестостерон может вызывать привыкание через несколько каналов, включая следующие: (1) Пренатальное содержание тестостерона модулирует мезолимбическую систему вознаграждения [53] тем самым потенциально влияет на игровое поведение у взрослых. (2) Особые правила кибер-мира по сравнению с реальным миром могут компенсировать ограничения в возможностях социального взаимодействия, вызванные высокой пренатальной нагрузкой тестостерона. Повышенный уровень тестостерона в плодах снижает эмпатию и способность расшифровывать эмоциональное выражение лица, то есть понимать, что думают и чувствуют другие люди. [54], В соответствии с этим, более низкие значения 2D: 4D были связаны с уменьшением эмпатии у мужчин. [55], Кроме того, меньший 2D: 4D связан с более неизбирательным социальным подозрением [56], Таким образом, высокий пренатальный тестостерон может вызвать межличностные проблемы и социальную изоляцию и, таким образом, повлечь за собой патологическое поведение видеоигр в качестве стратегии выживания. (3) Вполне вероятно, что способности, которые облегчают или затрудняют использование компьютера, модулируют риск развития у пользователя игровой зависимости. Таким образом, наши результаты согласуются с предыдущими результатами, связывающими низкий 2D: 4D с навыками программирования, связанными с Java, и высокие значения 2D: 4D с беспокойством, связанным с компьютером [57].

Ранее мы обнаружили низкие средние значения 2D: 4D у лиц с алкогольной зависимостью. [26], зависимое от вещества расстройство. Следует отметить, что низкие значения 2D: 4D также встречаются у людей с зависимостью от видеоигр, которая представляет собой зависимое от веществ вещество зависимое расстройство, которое чаще встречается у мужчин, чем у женщин. Этот результат подчеркивает сходство между зависимостью от веществ и интернет-игр [58], Согласно DSM-5, в приложении в качестве предмета для дальнейших исследований включен беспорядок в интернет-играх. Литература предлагает биологическую основу зависимости от компьютерных и интернет-игр. [59]–[61], Результаты, представленные здесь, служат дополнительным доказательством биологической основы интернет-игровой зависимости и, таким образом, предлагают аргумент в пользу ее классификации как расстройства зависимости.

Многие явления были связаны с низкими значениями 2D: 4D, большинство из которых совместимы с гипотезой о гипер-мужском мозге. Таким образом, низкие значения 2D: 4D можно рассматривать как прокси эндофенотипа «гипер-мужская организация мозга». Однако точное влияние высокой пренатальной андрогенной нагрузки на жизнь человека и на поведение взрослого человека в будущем также должно зависеть от дополнительных переменных и влияний. Конкретный поведенческий фенотип, развивающийся в результате организации мозга мужского пола, скорее всего, зависит от множества генетических факторов и факторов окружающей среды, которые наблюдаются в течение жизни человека. Поэтому наличие низких значений 2D: 4D не предполагает конкретного диагноза или прогноза для какого-либо отдельного человека. Тем не менее, знание значений 2D: 4D может помочь в улучшении индивидуальной диагностики и прогноза, связанных с различными проблемными поведениями и расстройствами, при использовании в сочетании с другими маркерами.

Эти результаты могут иметь важное значение для диагностики, профилактики и последствий захватывающих игр. Низкое значение 2D: 4D само по себе не является диагностическим признаком увлекательной игры, но этот фактор может облегчить диагностику при использовании в сочетании с другими маркерами. Низкое значение 2D: 4D может помочь выявить людей, которым грозит дальнейшее развитие увлекательных игр, и, таким образом, может способствовать профилактике. Было предпринято несколько попыток предсказать развитие зависимости от интернет-игр у отдельных лиц. [62]–[67], Низкое значение 2D: 4D является новым признаком черты; в сочетании с другими маркерами его использование может улучшить прогнозирование будущего развития или текущий диагноз зависимости от интернет-игр. Такие улучшенные модели прогнозирования могут позволить разработку эффективных профилактических стратегий.

Мы исследовали людей в узком возрастном диапазоне; кроме того, средний возраст не различался между двумя группами. В предыдущих исследованиях возраст был, если вообще был, лишь незначительно связан со значениями 2D: 4D [68], Поэтому возраст не учитывался в непараметрических анализах. Примечательно, что уровень образования не различался между двумя группами, исследованными в этом исследовании.

В дополнительном анализе мы также проверили возможную немонотонную взаимосвязь между показателями 2D: 4D и зависимостью от видеоигр с использованием суммы баллов CSAS-II, о чем сообщалось, например, для показателей 2D: 4D и альтруизма. [69], Анализ линейной регрессии не выявил значимого линейного, квадратичного или комбинированного тренда - также с логарифмическим преобразованием среднего арифметического (см. [69]). Кроме того, эти результаты были подтверждены непараметрическим регрессионным анализом [70], [71], Вместе эти анализы подтверждают предположение о том, что пристрастие к видеоиграм следует рассматривать как категориальную конструкцию с качественно различающимися категориями (не вызывающими затруднений и не вызывающими проблем, т.е. подверженными риску / зависимыми), такими, как ранее сообщалось об алкогольной зависимости. [72].

Время, проведенное только с видеоиграми, не определяет зависимость. Для диагноза «зависимость от видеоигр» должны быть соблюдены дополнительные критерии: озабоченность, уход, терпимость, потеря контроля и постоянное использование, несмотря на негативные последствия. Сильной стороной данного исследования является состав участников. Все участники проводили некоторое время каждый день с видеоиграми, но только у половины участников были дополнительные критерии, определяющие их риск / зависимость (согласно оценке CSAS-II). Таким образом, наши результаты определяют 2D: 4D как фактор риска, конкретно связанный с зависимостью от видеоигр, а не только с видеоиграми, играющими как таковые.

Следует отметить несколько ограничений исследования. Мы использовали моноцентрический, перекрестный, дизайн случай-контроль, который позволяет обнаруживать только ассоциации, без причинно-следственных связей. Кроме того, мы исследовали только мужчин, и группа выборки была относительно небольшой. Сильный размер эффекта 2D: 4D на зависимость от видеоигр, вероятно, позволил выявить групповые различия, несмотря на относительно небольшое количество субъектов. В нашем предыдущем исследовании мы также обнаружили сильный эффект размера, связывающего 2D: 4D с алкогольной зависимостью. [26], Из-за известных половых различий в зависимом поведении [5]будущие исследования должны включать женщин, другие этнические группы, а также больший размер выборки.

Благодарности

Мы хотели бы поблагодарить всех наших участников, нашу студенческую помощницу Юлию Веберлинг и нашего администратора IT-системы Андре Лидтке.

Заявление о финансировании

Финансирование этого исследования обеспечивалось за счет внутренних грантов Университетской больницы Университета им. Фридриха-Александра Эрланген-Нюрнбергского и Министерства науки и культуры Нижней Саксонии. Спонсоры не участвовали в разработке исследования, сборе и анализе данных, принятии решения о публикации или подготовке рукописи.

Рекомендации

1. Чжэн З., Кон М.Дж. (2011) Основы развития диморфных цифр. Proc Natl Acad Sci USA 108: 16289 – 16294 [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
2. Мэннинг Дж.Т., Скатт Д., Уилсон Дж., Льюис-Джонс Д.И. (1998) Соотношение длины 2nd и 4th: предиктор количества сперматозоидов и концентрации тестостерона, лютеинизирующего гормона и эстрогена Hum Reprod 13: 3000 – 3004 [PubMed]
3. Manning JT, Bundred PE, Flanagan BF (2002) Отношение длины 2nd к 4th цифр: прокси для трансактивирующей активности гена рецептора андрогена? Med Hypotheses 59:: 334 – 336. S0306987702001810 [pii]. [PubMed]
4. Hönekopp J, Watson S (2010) Мета-анализ соотношения цифр 2D: 4D показывает большую разницу полов в правой руке. Am J Hum Biol 22: 619 – 63010.1002 / ajhb.21054 []. [PubMed]
5. Lenz B, Müller CP, Stoessel C, Sperling W, Biermann T, et al. (2012) Активность половых гормонов при алкогольной зависимости: объединение организационных и активационных эффектов. Прог Нейробиол 96: 136 – 163 [PubMed]
6. Hönekopp J (2012) Соотношение цифр 2D: 4D в отношении расстройств аутистического спектра, сопереживания и систематизации: количественный обзор. Аутизм Res 5: 221 – 23010.1002 / aur.1230 []. [PubMed]
7. Teatero ML, Netley C (2013) Критический обзор исследований по экстремальной теории мужского мозга и соотношению цифр (2D4D). J Аутизм Dev Disord. 10.1007 / s10803-013-1819-6 []. [PubMed]
8. Стивенсон Дж. С., Эверсон П. М., Уильямс Д. К., Хипскинд Г., Граймс М. и др. (2007) Симптомы синдрома дефицита внимания / гиперактивности (СДВГ) и коэффициенты цифр в выборке колледжа. Am J Hum Biol 19: 41 – 5010.1002 / ajhb.20571 []. [PubMed]
9. Мартель М.М., Гоброгге К.Л., Бридлав С.М., Нигг Дж.Т. (2008) Соотношения длины пальцев у мальчиков, но не девочек, связаны с дефицитом внимания / гиперактивностью. Behav Neurosci 122: 273 – 2812008-03769-003 [pii]; 10.1037 / 0735-7044.122.2.273 []. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
10. Hönekopp J, Schuster M (2010) Метаанализ 2D: 4D и спортивное мастерство: существенные отношения, но ни одна из них не превосходит других. Перс Индивидуальный Дифф. 48: 4 – 10
11. Hönekopp J, Manning T, Müller C (2006) Соотношение цифр (2D: 4D) и физическая подготовка у мужчин и женщин: доказательства влияния пренатальных андрогенов на сексуально выбранные признаки. Horm Behav 49: 545 – 549 [PubMed]
12. Chai XJ, Jacobs LF (2012) Соотношение цифр предсказывает чувство направления у женщин. PLOS ONE 7: e3281610.1371 / journal.pone.0032816 []; PONE-D-11-11328 [pii]. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
13. Путс Д.А., Макдэниел М.А., Джордан С.Л., Бридлав С.М. (2008) Пространственная способность и пренатальные андрогены: мета-анализ врожденной гиперплазии надпочечников и соотношения цифр (2D: 4D). Arch Sex Behav 37: 100 – 111 [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
14. Питерс М., Мэннинг Дж. Т., Реймерс С. (2007) Влияние пола, сексуальной ориентации и отношения цифр (2D: 4D) на показатели умственной ротации. Arch Sex Behav 36: 251 – 260 [PubMed]
15. Сандерс Г., Берецкей Т., Сато А., Мэннинг Дж. (2005) Отношение длины пальца 2nd к 4th определяет пространственную способность у мужчин, но не у женщин. Кортекс 41: 789 – 795 [PubMed]
16. Brañas-Garza P, Rustichini A (2011) Организационные эффекты тестостерона и экономического поведения: не только риск. PLOS ONE 6: e2984210.1371 / journal.pone.0029842 []; PONE-D-11-09556 [pii]. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
17. Brookes H, Neave N, Hamilton C, Fink B (2007) Соотношение цифр (2D: 4D) и латерализация для численного количественного определения. J Индивидуальные различия 28: 55 – 63
18. Kempel P, Gohlke B, Klempau J, Zinsberger P, Reuter M, et al. (2005) Длина от второго до четвертого разряда, тестостерон и пространственная способность. Интеллект 33: 215 – 230
19. Luxen MF, Buunk BP (2005) Соотношение цифр от второго до четвертого, связанное с вербальным и числовым интеллектом и Большой пятеркой. Перс Индивидуальный Дифф. 39: 959 – 966
20. Просо K, Dewitte S (2006) Отношение второй к четвертой цифре и кооперативное поведение. Биол Психол 71: 111 – 115 [PubMed]
21. Просо K, Dewitte S (2009) Наличие сигналов агрессии инвертирует соотношение между соотношением цифр (2D: 4D) и просоциальным поведением в игре диктатора. Br J Psychol 100: 151 – 162300676 [pii]; 10.1348 / 000712608X324359 []. [PubMed]
22. Hönekopp J, Voracek M, Manning JT (2006) Отношение 2nd к 4th цифр (2D: 4D) и количество половых партнеров: данные о влиянии пренатального тестостерона у мужчин. Психонейроэндокринология 31: 30 – 37 [PubMed]
23. Manning JT, Fink B (2008) Соотношение цифр (2D: 4D), доминирование, репродуктивный успех, асимметрия и социосексуальность в интернет-исследовании BBC. Am J Hum Biol 20: 451 – 46110.1002 / ajhb.20767 []. [PubMed]
24. Хёнекопп Дж., Бартольдт Л., Байер Л., Либерт А. (2007) Отношение длины ко второму-четвертому разряду (2D: 4D) и уровни половых гормонов для взрослых: новые данные и метааналитический обзор. Психонейроэндокринология 32: 313 – 321S0306-4530 (07) 00035-2 [pii]; 10.1016 / j.psyneuen.2007.01.007 []. [PubMed]
25. Breedlove SM (2010) Minireview: Организационная гипотеза: примеры пальца. Эндокринология 151: 4116 – 4122en.2010-0041 [pii]; 10.1210 / en.2010-0041 []. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
26. Корнхубер Дж., Эрхард Г., Ленц Б., Краус Т., Сперлинг В. и др. (2011) Низкое соотношение цифр 2D: 4D у пациентов с алкогольной зависимостью. PLOS ONE 6: e1933210.1371 / journal.pone.0019332 []. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
27. Джексон С.П., Мэтьюз Дж. (1988) Прогноз привычного употребления алкоголя на основе ожиданий и личности, связанных с алкоголем. Алкоголь Алкоголь 23: 305 – 314 [PubMed]
28. Lex BW (1991) Некоторые гендерные различия у потребителей алкоголя и полисубстанций. Health Psychol 10: 121 – 132 [PubMed]
29. Ребейн Ф., Клейман М., Мессле Т. (2010) Распространенность и факторы риска зависимости видеоигр в подростковом возрасте: результаты общенационального опроса Германии. Cyberpsychol Behav Социальные сети 13: 269 – 277 [PubMed]
30. Ребейн Ф., Мессле Т., Арно Н., Румпф Х.Дж. (2013). Зависимость от видеоигр и Интернета: текущее состояние исследований. Nervenarzt 84: 569 – 57510.1007 / s00115-012-3721-4 []. [PubMed]
31. Венцель Х.Г., Баккен И.Ю., Йоханссон А., Гетестам К.Г., Орен А. (2009) Чрезмерная компьютерная игра среди взрослых норвежцев: самооценка последствий игры и ассоциации с проблемами психического здоровья. Представитель психологии 105: 1237 – 1247 [PubMed]
32. Wölfling K, Thalemann R, Grüsser-Sinopoli SM (2008) Computerspielsucht: Ein psychpathologischer Symptomkomplex im Jugendalter. Психиатр Prax 35: 226 – 232 [PubMed]
33. Лин SSJ, Цай CC (2013) Сенсация и интернет-зависимость тайваньских подростков средней школы. Comput Human Behav 18: 411 – 426
34. Вайнштейн А., Вейцман А. (2012) Возникающая связь между игровой зависимостью и синдромом дефицита внимания / гиперактивности. Психиатрия Курр 14: 590 – 59710.1007 / s11920-012-0311-x []. [PubMed]
35. Хан А, Иерусалим М (2001) Internetsucht: Reliabilität und Validität in der Online-Forschung. В кн .: Theobald A, Dreyer M, Starsetzki T, редакторы. Руководство пользователя zur Online-Marktforschung. Beiträg aus Wissenschaft und Praxis. Висбаден: Баблер. С. 211 – 234.
36. Хан А, Иерусалим М (2010) Die Internetsuchtskala (ISS): Psychometrische Eigenschaften und Validität. В: Mücken D, Teske A, Rehbein F, Te Wildt B, редакторы. Профилактика, Диагностика и терапия от Computerspielabhängigkeit. Lengerich: Pabst Science Publisher. С. 185 – 204.
37. Rehbein F, Mößle T, Jukschat N, Zenses EM (2011) Zur psychosozialen Belastung exzessiver und abhängiger Computerspieler im Jugend- und Erwachsenenalter. Такая терапия 12: 64 – 71
38. Franke GH (2000) Краткий перечень симптомов фон Л. Р. Дерогатиса (Kurzform der SCL-90-R) - Немецкая версия. Гёттинген: Beltz Test GmbH.
39. Шмидт А, Петерманн F (2010) ADHS-E ADHS Отбор для Erwachsene. Мюнхен: Пирсон-Верлаг.
40. Бейли А.А., Херд PL (2005) Соотношение длины пальцев (2D: 4D) коррелирует с физической агрессией у мужчин, но не у женщин. Биол Психол 68: 215 – 222 [PubMed]
41. Clarkson DB, Fan Y, Joe H (1993) Замечание об алгоритме 643: FEXACT: алгоритм для выполнения точного текста Фишера в RXC таблицы непредвиденных обстоятельств. Транзакции ACM по математическому программному обеспечению 19: 484 – 488
42. Mehta CR, Patel NR (1986) Алгоритмы 643. ФАКТ: подпрограмма fortran для точного теста Фишера для неупорядоченных г * с таблицы непредвиденных обстоятельств. Транзакции ACM по математическому программному обеспечению 12: 154 – 161
43. Мюллер Р., Бюттнер П. (1994) Критическое обсуждение внутриклассовых коэффициентов корреляции. Stat Med 13: 2465 – 2476 [PubMed]
44. Strobl C, Malley J, Tutz G (2009) Введение в рекурсивное разбиение: обоснование, применение и характеристики деревьев классификации и регрессии, создания пакетов и случайных лесов. Психологические методы 14: 323 – 3482009-22665-002 [pii]; 10.1037 / a0016973 []. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
45. Хоторн Т., Хорник К., Зейлейс А. (2006) Несмещенное рекурсивное разбиение: структура условного вывода. J Comput Графический Стат 15: 651e674
46. Штрассер H, Вебер C (1999) Об асимптотической теории статистики перестановок. Математические методы статистики 8: 220e250
47. Сторона Hothorn T, Hornik K, Zeileis A (2010): лаборатория для рекурсивного управления вечеринками. Имеется в наличии: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.168.2941&rep=rep1&type=pdf Доступ к 2013 Окт 5.
48. Хоторн T, Хорник K, Strobl C, Zeileis A (2013) Лаборатория рекурсивного разбиения. Имеется в наличии: http://cran.r-project.org/web/packages/party/party.pdf Доступ к 2013 Окт 5.
49. Youden WJ (1950) Индекс для оценки диагностических тестов. Рак 3: 32 – 35 [PubMed]
50. Hanley JA, McNeil BJ (1982) Значение и использование области под кривой рабочих характеристик приемника (ROC). Радиология 143: 29 – 36 [PubMed]
51. Коэн Дж. (1988) Статистический анализ мощности для поведенческих наук (Том 2). Хиллсдейл, Нью-Йорк: Эрлбаум.
52. Малас М.А., Доган С., Эвцил Е.Х., Десдикиоглу К. (2006) Развитие плода, цифры и соотношение цифр (2D: 4D). Early Hum Dev 82: 469 – 475 [PubMed]
53. Ломбардо М.В., Эшвин Э., Ауён Б., Чакрабарти Б., Лай М.С. и др. (2012) Влияние программирования плода на тестостерон на систему поощрений и тенденции поведения людей. Биологическая психиатрия 72: 839 – 847S0006-3223 (12) 00499-4 [pii]; 10.1016 / j.biopsych.2012.05.027 []. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
54. Чапман Э., Барон-Коэн С., Ауеунг Б., Кникмейер Р., Тейлор К. и др. (2006) Тестостерон плода и эмпатия: данные из коэффициента эмпатии (EQ) и теста «читать мысли по глазам». Soc Neurosci 1: 135–148759346795 [pii]; 10.1080 / 17470910600992239 []. [PubMed]
55. Фон Хорн A, Бекман Л., Давидссон Т., Хансен С. (2010) Эмпатизация, систематизация и соотношение длины пальцев в шведском образце. Scand J Psychol 51: 31 – 37SJOP725 [pii]; 10.1111 / j.1467-9450.2009.00725.x []. [PubMed]
56. De Neys W, Hopfensitz A, Bonnefon JF (2013) Низкое соотношение цифр от второго до четвертого предсказывает неизбирательное социальное подозрение, а не улучшенное определение достоверности. Biol Lett 9: 20130037rsbl.2013.0037 [pii]; 10.1098 / rsbl.2013.0037 []. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
57. Броснан М., Галлоп В., Ифтихар Н., Кеог Е. (2011) Соотношение цифр (2D: 4D), успеваемость в области компьютерных наук и тревога, связанная с компютером. Перс Индивидуальный Дифф. 51: 371 – 375
58. Kuss DJ, Griffiths MD (2012) Интернет и игровая зависимость: систематический обзор литературы исследований нейровизуализации. Мозг Sci 2: 347 – 374
59. Hewig J, Kretschmer N, Trippe RH, Hecht H, Coles MG, et al. (2010) Повышенная чувствительность к вознаграждениям у проблемных игроков. Биологическая психиатрия 67: 781 – 783S0006-3223 (09) 01346-8 [pii]; 10.1016 / j.biopsych.2009.11.009 []. [PubMed]
60. Kim SH, Baik SH, Park CS, Kim SJ, Choi SW, et al. (2011) Снижение D2 рецепторов допамина в полосатом теле у людей с интернет-зависимостью. NeuroReport 22: 407 – 41110.1097 / WNR.0b013e328346e16e []. [PubMed]
61. Hou H, Jia S, Hu S, Fan R, Sun W и др. (2012) Снижение количества переносчиков дофамина в полосатом теле у людей с интернет-зависимостью. J Biomed Biotechnol 2012: 85452410.1155 / 2012 / 854524 []. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
62. Ким К.С., Ким К.Х. (2010) [Модель прогнозирования интернет-зависимости у подростков: с использованием анализа дерева решений]. J Korean Acad Nurs 40: 378 – 388201006378 [pii]; 10.4040 / jkan.2010.40.3.378 []. [PubMed]
63. Mößle T, Rehbein F (2013) Предсказатели проблематичного использования видеоигр в детстве и подростковом возрасте. Сук 59: 153 – 164
64. Hussain Z, Griffiths MD, Baguley T (2011) Зависимость от онлайн-игр: классификация, прогноз и связанные с ними факторы риска. Теория наркоманов Res 20: 1 – 13
65. Ko CH, Yen JY, Chen CS, Yeh YC, Yen CF (2009) Прогнозируемые значения психиатрических симптомов интернет-зависимости у подростков: проспективное исследование 2-года. Arch Pediatr Adolesc Med 163: 937 – 943163 / 10 / 937 [pii]; 10.1001 / archpediatrics.2009.159 []. [PubMed]
66. Rehbein F, Baier D (2013) Пятилетнее продольное исследование, посвященное семейным, медийным и школьным факторам риска зависимости от видеоигр. J Медиа Психология 25: 118 – 128
67. Джентиле Д.А., Чу Н, Ляу А., Сим Т, Ли Д. и др. (2011) Патологическое использование видеоигр среди молодежи: двухлетнее продольное исследование. Педиатрия 127: e319 – e329peds.2010-1353 [pii]; 10.1542 / peds.2010-1353 []. [PubMed]
68. Цифровое соотношение Мэннинга JT (2010) (2D: 4D), половые различия, аллометрия и длина пальцев 12-30-летних детей: данные интернет-исследования Британской радиовещательной корпорации (BBC). Am J Hum Biol 22: 604 – 60810.1002 / ajhb.21051 []. [PubMed]
69. Brañas-Garza P, Kovárík J, Neyse L (2013) Соотношение цифр от второго до четвертого немонотонно влияет на альтруизм. PLOS ONE 8: e6041910.1371 / journal.pone.0060419 []; PONE-D-12-32101 [pii]. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
70. Bowman AW (2006) Сравнение непараметрических поверхностей. Статистическое моделирование 6: 279 – 299
71. Bowman AW, Azzalini A (1997) Прикладные методы сглаживания для анализа данных: подход ядра с иллюстрациями S-Plus. Оксфорд: издательство Оксфордского университета.
72. Kerridge BT, Saha TD, Gmel G, Rehm J (2013) Таксометрический анализ нарушений употребления алкоголя DSM-IV и DSM-5. Наркотик-алкоголь зависит от 129: 60 – 69S0376-8716 (12) 00374-2 [pii]; 10.1016 / j.drugalcdep.2012.09.010 []. [PubMed]