BMC Психиатрия. 2016; 16: 132.
Опубликован онлайн 2016 Май 10. DOI: 10.1186/s12888-016-0836-3
PMCID: PMC4862221
Абстрактные
проверка данных
Шкала зависимости от игры (GAS) предмета 7 - это экран, используемый для увлекательной игры. Во взрослом образце требуется как перекрестная лингвистическая проверка, так и проверка на французском и немецком языках. Целью исследования является оценка факторной структуры французской и немецкой версий GAS среди взрослых.
методы
Два образца мужчин из Франции (N = 3318) и немецкий (N = 2665) языковые области Швейцарии были оценены с помощью GAS, Опросника большой депрессии (MDI), Краткой шкалы поиска ощущений и опросника личности Цукермана-Кульман (ZKPQ-50-cc). Их также оценивали на предмет употребления каннабиса и алкоголя.
Итоги
Внутренняя согласованность шкалы была удовлетворительной (Кронбах α = 0.85). Однофакторное решение было найдено в обоих образцах. Небольшие и положительные ассоциации были обнаружены между показателями GAS и MDI, а также подшкалами Neuroticism-тревожность и агрессивность-враждебность ZKPQ-50-cc. Небольшая негативная связь была обнаружена с подшкалой ZKPQ-50-cc Sociability.
Заключение
ГАЗ, в его французской и немецкой версиях, подходит для оценки игровой зависимости среди взрослых.
Электронный дополнительный материал
Онлайн-версия этой статьи (doi: 10.1186 / s12888-016-0836-3) содержит дополнительный материал, доступный для авторизованных пользователей.
проверка данных
Расширение Интернета имеет множество преимуществ, включая его использование в коммерческих, социальных, психологических, академических и медицинских целях [1–9]. Однако были высказаны серьезные опасения, связанные с возможными пристрастиями к Интернету и играм в Интернете [10–15]. В частности, онлайн-игры привлекли внимание к их возможным ссылкам на захватывающие модели использования в подгруппе пользователей [16–18]. В ряде исследований сообщалось о важных связях между интернет-зависимостью или игровой зависимостью и психическими особенностями или расстройствами [19], такие как депрессия [20–22] тревожные расстройства [22, 23], синдром дефицита внимания [21, 24], одиночество [25–27], интроверсия, невротизм, импульсивность [17, 18, 26, 28–31] и расстройства токсикомании [32]. Кроме того, чрезмерное использование Интернета связано с семейными и социальными проблемами [33, 34].
Игровые беспорядки в Интернете »(IGD) [35] был представлен в разделе 3 DSM-5 как условие, требующее более клинических исследований и опыта, прежде чем его можно было бы рассматривать для включения в качестве формального расстройства. DSM-5 предполагает, что IGD может относиться к постоянному и периодическому использованию интернет-игр, связанных с дистрессом или ухудшением в течение минимального периода 12-месяца.
Обычно сообщалось, что симптомы расстройства интернет-игр включают постоянную озабоченность интернет-играми, трудности с контролем или сокращением времени, затрачиваемого на игры, негативные последствия потери контроля (обман других, конфликт, социальная изоляция и усталость, потерянные отношения или возможности). ), потеря интереса к другим видам деятельности, использование интернет-игр, чтобы избежать или ослабить дисфорическое настроение, уход и терпимость [36–38].
С момента появления концепции интернет-зависимости39] и расстройства интернет-игр, был разработан ряд психометрических мер [37, 39–43]. 7-пункт Шкала игровой зависимости (GAS) - одна из таких коротких мер. Эта шкала была специально разработана Lemmens et al. оценивать игры среди подростков [44] и был концептуально основан на критериях патологического азартных игр в четвертом издании DSM (DSM-IV). Каждому элементу в ГАЗЕ предшествует выражение «За последние шесть месяцев, как часто…», и он оценивается по шкале Лайкерта по 5 (1 = никогда, 2 = редко, 3 = иногда, 4 = часто и 5 = очень часто). Lemmens et al. [44] предложили два формата для оценки наличия игровой зависимости: монотетический формат (все предметы оцениваются выше 3) и политетический формат (как минимум половина предметов, оценивающих 3 или выше). Он предположил, что монотетический формат приведет к лучшей оценке распространенности зависимости, чем политетический формат [44].
Хорошие корреляции были найдены между показателями GAS и еженедельным временем, затрачиваемым на игры. Кроме того, баллы были коррелированы с рядом конструктов, ранее связанных с игровой зависимостью, таких как более низкая удовлетворенность жизнью, более низкая социальная компетентность, более одиночество и более высокая агрессия [44]. Более высокие баллы GAS были связаны с смещением внимания и большим количеством ошибок в подавлении реакции, связанных с репликами игры [45]. Полученные результаты согласуются с многочисленными исследованиями, связывающими импульсивность и специфическую реактивность с другими зависимостями.46–48], Интернет зависимость [17, 29] или связанные с азартными играми расстройства [49]. Факторный анализ показал, что ГАЗ был одномерным [44, 50]. По сравнению с другими шкалами, GAS имеет лучший охват критериев IGD в DSM-5 [35] (см. также таблицу 1).
Удивительно, но психометрические характеристики шкалы не были зарегистрированы среди молодых людей, несмотря на широкое распространение игр в этой группе населения [16], особенно среди молодых мужчин [25].
Основная цель настоящего исследования состояла в том, чтобы исследовать психометрические свойства ГАЗ-элемента 7 у молодых взрослых мужчин. Вторичная цель исследования состояла в том, чтобы провести перекрестную проверку двух выборок из разных лингвистических регионов Швейцарии - на французском и немецком языках - и оценить свойство инвариантности или эквивалентности GAS для этих двух языковых групп.
методы
Участники и процедура
Данные, использованные в этом исследовании, были получены в результате продольного исследования, предназначенного для оценки употребления психоактивных веществ и наркотиков среди молодых швейцарских мужчин: когортное исследование факторов риска употребления веществ (C-SURF).
Данное исследование, выданное по протоколу исследования C-SURF под номером 15 / 07, было одобрено Комитетом по этике клинических исследований Медицинской школы Университета Лозанны.
Все участники дали свое письменное информированное согласие на участие в исследовании.
Участники были набраны в период с августа 2010 года по ноябрь 2011 года в трех из шести призывных центров национальной армии. Один из центров находится в Лозанне (франкоязычный район), а два других - в Виндише и Мельсе (немецкоязычный регион). Центры найма охватывают все швейцарские франкоговорящие кантоны и 21 из 26 кантонов Швейцарии. Призыв в армию в Швейцарии является обязательным, поэтому практически все молодые люди в соответствующих кантонах возрастом около 20 лет имели право участвовать в исследовании C-SURF.
Во время периода набора для исследования в центры набора обратились 15,074 1,829 человека. Из этих потенциальных участников 12.1 (XNUMX%) никогда не были проинформированы о C-SURF (кратковременное заболевание во время приема, не проинформированные об исследовании военным персоналом) или были случайным образом выбраны для участия в другом текущем исследовании, называемом CH-X [51]. CH-X - это повторное поперечное обследование, которое имеет фиксированный и обязательный график продолжительностью 90 минут в рамках процедур набора. Следовательно, обычное участие в CH-X не мешало нашим процедурам зачисления, которые имели место до начала армейских процедур. Однако в некоторых случаях участники уже отправились заполнить анкеты CH-X, прежде чем мы смогли проинформировать их о нашем исследовании. Поскольку мы пообещали не вмешиваться в армейские процедуры, мы не смогли связаться с некоторыми из них. Насколько нам известно, мы не видим каких-либо систематических предубеждений, которые могли вызвать эти несколько человек, с которыми не связались из-за требований CH-X. Эти люди не отчитывались перед исследовательским персоналом и не могли быть включены. Из 13,245 87.9 (7,563%) мужчин, которые были проинформированы об исследовании, 57.1 10 (XNUMX%) дали свое письменное согласие на участие. К сожалению, у нас нет информации о мотивах отказа. Одна из причин может заключаться в том, что подписание своего рода контракта на длительное исследование (C-SURF планируется на период в XNUMX лет) может отпугнуть некоторых людей. Сравнение согласных и несогласных [52] показал, что несогласные чаще употребляли психоактивные вещества, чем согласные, но различия часто были незначительными, а иногда и противоположными (например, согласные чаще употребляли алкоголь, чем несогласные). Центры набора использовались только для набора участников; анкеты были разосланы по частным адресам, и конфиденциальность была гарантирована, особенно в отношении армии. Окончательно 5,990 79.2 (3,320%) участников заполнили базовую анкету. Из этого числа 2,670 человек говорили по-французски и XNUMX - по-немецки.
инструменты
Шкала игровой зависимости (ГАЗ)
Английская версия шкалы была переведена и обратно переведена на французский и немецкий языки. Вступительное заявление к элементам шкалы четко указывало участникам на необходимость их использования в игре: «Теперь нам интересно узнать, сколько времени вы потратили на игры. Это включает в себя кибер-игры в интернете или игры на консоли »(дополнительный файл 1).
В соответствии с гипотезой Lemmens et al. [44], те, кто набрал «иногда» или больше по всем семи предметам, были определены как монотичные геймеры («патологические игры»), и те, кто набрал «иногда» или больше по крайней мере на половине предметов (четыре-шесть из семи предметов) были определены как политетические геймеры (чрезмерная игра).
Высокая достоверность шкалы игровой зависимости с альфа-версией Кронбаха от .82 до .87 была отмечена в первоначальном исследовании валидации [44].
Инвентарь большой депрессии (MDI)
MDI был использован для определения уровня депрессии за последние две недели [53, 54]. Это анкета для самооценки. Была использована шестибалльная шкала от «никогда» (0) до «все время» (5), и была рассчитана общая оценка. MDI может также использоваться в качестве диагностического инструмента с алгоритмами, ведущими к DSM-IV или к Международной классификации психических и поведенческих расстройств (ICD-10), в которых нет депрессии, депрессии от легкой до умеренной степени и тяжелой депрессии.
Предыдущие исследования инвентаризации большой депрессии показали, что MDI обладает хорошей надежностью и внутренней согласованностью (альфа-коэффициент Кронбаха: до 0.94), а также хорошей чувствительностью, специфичностью и валидностью как шкала тяжести депрессии в одном измерении с адекватными показателями отсечения [53, 55, 56].
Краткая шкала поиска ощущений (BSSS)
BSSS [57] - это шкала из восьми пунктов, каждый из которых оценивается по пятибалльной шкале от «полностью не согласен» (1) до «полностью согласен» (5). BSSS включает в себя следующие измерения: приключение, скука, растормаживание и поиск опыта. Общий балл ранее был связан с риском употребления наркотиков в выборке подростков [57].
Ранее сообщалось об адекватной внутренней согласованности BSSS (альфа-коэффициент Кронбаха: 0.74) [57].
Анкета личности Цукермана-Кульман (ZKPQ-50-cc)
ZKPQ-50-cc оценивает различные аспекты личности [58]. Три подшкалы, каждая из которых состояла из элементов 10, использовались для оценки невротизма / тревоги, общительности и агрессии / враждебности. Участники указали, согласны они или нет с каждым утверждением. Средняя оценка была рассчитана для каждой подшкалы. Другие исследования показали вклад невротизма / тревоги и агрессии / враждебности в интернет-зависимость [59]. ZKPQ-50-cc продемонстрировал удовлетворительные психометрические и межкультурные свойства, в том числе адекватную надежность по подшкалам и странам (коэффициент альфа Кронбаха до 0.70) [58].
Анкеты по употреблению психоактивных веществ
Употребление алкоголя оценивалось в месячные сроки 12 (таблица 2). Соответственно, была рассчитана частота выпивки (шесть стандартных напитков или более в одном случае) и дней питья в течение недели (с понедельника по четверг). Возраст наступления пьянства (первый эпизод употребления алкоголя) также оценивался в соответствии с Европейским проектом школьных исследований по алкоголю и другим наркотикам [60]. Употребление каннабиса оценивалось, задавая следующие вопросы: возраст начала употребления каннабиса, возраст первого «кайфа» от каннабиса, а также употребление каннабиса и частота употребления в течение последних 12 месяцев.
Статистический анализ
В этом исследовании мы использовали программные программы SPSS 18.0 и AMOS 19.0 (Анализ структур моментов; SPSS Inc., Чикаго, Иллинойс). Сначала была рассчитана описательная статистика для характеристик участников. Внутренняя согласованность, то есть степень, в которой элементы GAS были взаимосвязаны, была затем измерена с использованием коэффициента Кронбаха. Штрайнер и Норман [61] предполагают, что альфа должна быть выше 0.70, но не намного выше, чем 0.90.
Затем были использованы разведочные факторные анализы (ОДВ) для оценки факторной стабильности шкалы, подтвержденной Лемменсом и др.44]. Количество факторов было извлечено с помощью критерия минимального среднего частичного (MAP) Величера, выполненного на корреляционной матрице [62]. Это число было затем подтверждено с помощью параллельного анализа. При параллельном анализе основное внимание уделяется количеству компонентов, которые учитывают большую дисперсию, чем компоненты, полученные из случайных данных, в то время как в тесте MAP основное внимание уделяется относительным количествам систематической и несистематической дисперсии, остающимся в корреляционной матрице после экстракций. растущего числа компонентов [63].
Хотя ОДВ больше подходит для вновь разработанных вопросников, нередки случаи, когда его также используют в процессе повторной проверки, когда данные собираются из другой выборки или другой группы населения. Использование EFA здесь было для оценки стабильности факторов в двух языковых областях, так как это является основной предпосылкой для дальнейшего исследования эквивалентности инструмента среди различных подгрупп.
Для определения многогрупповой инвариантности мы использовали процедуру, описанную в моделировании структурных уравнений (SEM), следуя работе Jöreskog [64]. При тестировании на групповую эквивалентность обычно используют модели подтверждающего факторного анализа (CFA), метод среди общего класса SEM. В зависимости от вопроса исследования, поиск эквивалентности группы может подразумевать серию тестов, выполняемых в следующем ограничительном порядке: конфигурационная эквивалентность, эквивалентность измерений и структурная эквивалентность. Конфигурационное тестирование инвариантности фокусируется на степени, в которой число факторов и моделей их структуры одинаковы между группами. Стоит отметить, однако, что определение соответствующей базовой модели требуется для каждой группы в отдельности, на основе которой получается конфигурационная модель. С другой стороны, при тестировании на измерение и структурную инвариантность, интерес сосредоточен более конкретно на степени, в которой параметры в измерении и структурные компоненты модели эквивалентны по группам [65, 66]. Учитывая, что наши вопросы исследования касаются эквивалентности измерений по группам, статистический анализ фокусируется на конфигурационной инвариантности и неизменности факторных нагрузок в двух языковых областях.
Оценка соответствия модели
Качество подбора моделей проверяется с помощью различных показателей, как описано ниже [67].
- Ассоциация χ2 отношение степеней свободы (χ2/ ДФ). Несколько исследователей рекомендовали использовать это соотношение в качестве меры соответствия для преодоления проблем, связанных с χ2 тестовая статистика. Эти проблемы включают, среди прочего, нарушение допущений, сложность модели и зависимость от размера выборки. Соотношения, столь низкие, как 2, указывают на разумное соответствие.
- Сравнительный индекс соответствия (CFI). Диапазон CFI варьируется от 0 до 1, причем более высокие значения указывают на лучшее соответствие. Практическое правило заключается в том, что значения, превышающие 0.95, могут быть интерпретированы как хорошее соответствие, тогда как значения между 0.90 и 0.95 указывают на приемлемое соответствие относительно модели независимости.
- Среднеквадратичная ошибка аппроксимации (RMSEA). Это мера приблизительного соответствия в генеральной совокупности и, следовательно, связана с расхождением из-за приближения. RMSEA ограничено ниже 0. Значения RMSEA, меньшие или равные 0.05, можно рассматривать как хорошее соответствие, между 0.05 и 0.08 - допустимое соответствие, и более 0.8 - среднее соответствие, тогда как значения> 0.10 неприемлемы.
Изменения в статистике соответствия были также изучены для выявления различий в разных моделях. Значительная разница в χ2 Значения между вложенными моделями означают, что все ограничения равенства не распространяются на группы.
Графическое представление элементов GAS, измеренных по порядковой шкале, показывает, что допущение нормальности не является достоверным. Как следствие, асимптотически оценка без распределения вместо оценки максимального правдоподобия является хорошей стратегией для учета не нормально распределенных данных в анализах SEM.
Наконец, параллельная достоверность была исследована путем сопоставления общего балла GAS с баллами MDI [53]; BSSS [57]; и подшкалы невротизма-беспокойства, общительности и агрессии-враждебности ZKPQ-50-cc [58]. Мы также рассмотрели силу связи шкалы с другими мерами, связанными с употреблением алкоголя и каннабиса. Согласно эмпирическому правилу Коэна, любая корреляция, превышающая 0.5, велика, из 0.5-0.3 умеренная, из 03 – 0.1 мала и меньше, чем 0.1, тривиальна68].
Недостающие значения
Пропущенные значения ГАЗа обрабатывались методом вменения «горячей палубы», в котором каждое пропущенное значение заменяется наблюдаемым откликом от аналогичного устройства в отношении характеристик, наблюдаемых в обоих случаях [69]. В нашем исследовании BSSS была выбрана в качестве «переменной колоды», так как она включает в себя практически все отсутствующие данные [70]. Мы использовали макрос горячего выбора для пользователей SPSS от T. van der Weegen, который можно скачать со следующего веб-сайта: http://www.spsstools.net/SampleSyntax.htm.
Размер выборки
Размер выборки играет важную роль в предоставлении объективных оценок параметров и точной информации о соответствии модели. Вслед за Бентлером и Чоу71], который рекомендовал, по крайней мере, соотношение 5: 1 субъектов к переменным для нормального и эллиптического распределения, по-видимому, существует общее согласие среди исследователей в отношении принятия этого отношения. Однако для категориальных или ненормально распределенных переменных, как в данном случае, требуются большие выборки, чем для непрерывных или нормально распределенных переменных. Рекомендуется соотношение не менее 10 субъектов на переменную для этого типа распределения [72]. Образец в настоящем исследовании удовлетворяет этому требованию.
Итоги
Из первоначально записанных 5,990 42 наблюдений данные GAS отсутствовали для 0.7 участников (35%). Использование метода условного исчисления позволило успешно вменять данные по 7 из них, оставив 5,983 случаев неполными. Затем был проанализирован окончательный размер выборки из 3,318 2,665 респондентов (20.0 франкоговорящих и 1.2 немецкоязычных). Средний возраст участников составлял 10.6 лет (SD = 8.1). В этой последней выборке 2.3% респондентов из Франции и XNUMX% из Германии были отнесены к политетическим пользователям, тогда как XNUMX% респондентов в каждой группе были отнесены к монотетическим пользователям. Характеристики каждого языкового региона представлены в таблице. 2.
Франкоязычное сообщество
Внутренняя согласованность GAS была хорошей, что отражается в коэффициенте Кронбаха 0.86. EFA по тесту Velicer MAP предложил однофакторное решение. Этот вывод был успешно подтвержден параллельным анализом. Эта однофакторная модель была затем оценена в CFA с AMOS. Руководствуясь индексами модификации и необычными стандартизированными невязками, которые предполагали корреляцию шести дисперсий ошибок, мы создали хорошо подобранную модель, которая показала хорошее соответствие относительно модели независимости (χ2/ df = 2.6, CFI = 0.99, RMSEA = 0.02).
Немецкоязычное сообщество
Внутренняя согласованность шкалы была удовлетворительной (Кронбах α = 0.85). Однофакторное решение было также найдено в EFA MAP Велисера и было подтверждено параллельным анализом. Та же самая модель пути, используемая для оценки франкоязычной группы, была применена к немецкоязычной группе. Эта модель работала хуже, но все еще давала приемлемые значения соответствия (χ2/ df = 5.9, CFI = 0.94, RMSEA = 0.04).
Мультигрупповой анализ
Тестирование на конфигурационную эквивалентность
Определив подходящую модель для каждой группы в отдельности, мы проверили конфигурационную эквивалентность, в которой те же параметры были снова оценены в многогрупповой модели. Другими словами, параметры были оценены для обеих групп одновременно. Результаты, связанные с этой многогрупповой моделью, выявили χ2 значение 91.53 со степенями свободы 17. Значения CFI и RMSEA были 0.97 и 0.02, соответственно, обеспечивая приемлемое соответствие. Эти значения являются базовыми значениями, с которыми сравнивались все последующие тесты на неизменность.
Тестирование на эквивалентность факторных измерений
Модель со всеми нагрузками (коэффициент загрузки по группам показан в таблице 3) ограничен, чтобы быть равным по группам был подогнан. Статистика соответствия, связанная с этой моделью двух групп, представлена в таблице. 4 (вторая запись). При тестировании на неизменность этой модели ограничения мы сравнили ее χ2 значение 114.59 со степенями свободы 23 со значением для модели без ограничений (χ2(17) = 91.53). Это сравнение дало χ2 разница (Δχ2) 23.06 со степенями свободы 6, что является статистически значимым (р = 0.001). Следовательно, ограничения равенства для всех факторных нагрузок были отклонены. Учитывая отказ от полной факторной инвариантности, мы приступили к проверке, какие факторы нагрузки были разными. Поскольку было обнаружено, что параметры факторной нагрузки инвариантны для разных групп, установленные для них ограничения равенства сохранялись в совокупности на протяжении оставшейся части процесса проверки инвариантности [73]. Во-первых, ограничение факторов нагрузки элемента Допуск на одинаковые для групп дало незначительные результаты, предполагая, что они равны. В целях идентификации загрузка для элемента «Значимость» уже была ограничена, чтобы принимать значение 1 в обеих группах. Затем, удерживая это ограничение равенства и добавляя ограничение равенства для Модификации настроения, все еще приводил к незначительному χ2 ценности. Это продолжалось до тех пор, пока мы не достигли вывода средств, где χ2 Результаты свидетельствуют о неравенстве между двумя группами. Тесты были повторены для Конфликта и Проблем, которые снова были несущественными. Подробная процедура приведена в таблице. 4, Было обнаружено, что все наблюдаемые меры, за исключением изъятия, действуют одинаково для обоих языковых регионов.
Корреляционный анализ во франкоязычном сообществе
Корреляционный анализ был использован для изучения одновременной достоверности между GAS и другими подобными конструкциями. Как показано в таблице 5ассоциация GAS с общим баллом MDI и с подшкалой тревоги ZKPQ-50-cc была небольшой (ρ = 0.27 и ρ = 0.24 соответственно), а связь GAS с подшкалой социализации ZKPQ-50-cc была небольшой и отрицательный (ρ = −0.20). Корреляции с другими оценочными мерами считались тривиальными.
Корреляционный анализ в немецкоязычном сообществе
Как показано в таблице 6ассоциация GAS с MDI и с подшкалой тревоги ZKPQ-50-cc была небольшой (ρ = 0.24 и ρ = 0.23). Эта связь была меньше с подшкалой Агрессивности ZKPQ-50-cc (ρ = 0.15) и с подшкалой Общности (ρ = - 0.10).
Обсуждение
Настоящее исследование является первым, насколько нам известно, для оценки психометрических характеристик ГАЗ-элемента 7 среди репрезентативных выборок взрослых, говорящих на французском и немецком языках.
Основной вывод заключается в том, что однофакторная модель ГАЗ-элемента 7 обладает хорошими психометрическими свойствами и хорошо вписывается в данные обеих выборок. Результаты соответствуют ряду предыдущих выводов [44, 50] и разрешить их распространение на взрослых. [74, 75].
Кроме того, было обнаружено, что все наблюдаемые меры, за исключением изъятия, действуют одинаково для обоих языковых регионов. Это добавляет к кросс-лингвистической валидности шкалы. Слабость, связанная с предметом, связанным с снятием, может быть связана с недостаточной точностью этой концепции применительно к использованию в игре [36]. Это также может указывать на различия между группами в базовой конструкции. Однако эта гипотеза не верна, поскольку эти различия не отражаются в величине факторных нагрузок, значения которых аналогичны (0.65 против 0.71). Расхождения между французским и немецким переводом этого связанного пункта могут объяснить эту разницу. Однако, после повторного обсуждения этого вопроса с двуязычными людьми, мы не можем найти серьезных расхождений в значении используемых слов. Хотя это самая большая разница в факторных нагрузках, она остается незначительной по сравнению с другими (0.06 в абсолютном значении). Следовательно, единственное правдоподобное объяснение состоит в том, что статистическая значимость χ2 Наблюдаемая статистика, по всей вероятности, вызвана большим размером выборки почти 6,000 особей.
В соответствии с многочисленными исследованиями по игре и использованию Интернета [19, 21, 76], была обнаружена связь между симптомами депрессии и показателями ГАЗ. Кроме того, была обнаружена небольшая связь между оценками GAS и измерением невротизма-тревожности и подшкалы агрессии-враждебности ZKPQ-50-cc. Эти ассоциации соответствуют выводам, связанным с зависимостью от употребления психоактивных веществ [77, 78] и согласуются с другими исследованиями, связанными с Интернетом или игровой зависимостью [59, 79]. Более того, как и в других исследованиях [79], была обнаружена отрицательная связь с подшкалой Sociability. Это, кажется, согласуется с результатами других исследований, которые показали связь между одиночеством и низкой социальной компетентностью с игровой зависимостью [25, 80].
Настоящее исследование не выявило связи между оценками GAS и поиском ощущений. Этот вывод противоречит другим исследованиям [81]. Некоторые исследователи показали, что поиск ощущений связан с экстраверсией [58]. Однако игровая и интернет-зависимость скорее связаны с интроверсией, чем с экстраверсией [82], и поэтому вполне вероятно, что поиск ощущений не был связан здесь с баллами GAS. Аналогично, в противоречие с выводами ряда предыдущих исследований [19, 26, 32, 83], настоящее исследование не выявило связи с употреблением алкоголя или каннабиса. Эти ассоциации, возможно, были опосредованы конкретной предпочтительной онлайн-активностью и могут отличаться от одной активности к другой84].
Поскольку в целом 2.3% участников классифицируются как монотические пользователи и еще 9.5% классифицируются как политетические пользователи (чрезмерные пользователи), показатели распространенности в этом исследовании сопоставимы с показателями, обнаруженными в первоначальном исследовании GAS [44] и в ряде других швейцарских и европейских исследований [85–89]. Чуть ниже [90, 91] или более высокие показатели распространенности [12, 92], однако, сообщалось в других исследованиях. Различия, вероятно, являются следствием различий в инструментах оценки, изучаемой популяции, использовании политетической классификации и предлагаемых сокращениях [12].
Исследование имеет ряд сильных сторон, таких как набор репрезентативной выборки молодых мужчин и высокий процент ответов. Это является возможным преимуществом, учитывая предвзятость самоотбора, описанную в онлайн-исследованиях по подбору персонала [93]. Еще одной важной силой является включение двух разных и больших лингвистических образцов. Среди недостатков исследования - отсутствие женщин в представленных выборках и отсутствие сопутствующей оценки конкретных игровых действий участников. Дальнейшие исследования GAS могут потребоваться для оценки различных игр и других видов поведения, связанных с Интернетом.
Заключение
ГАЗ-элемент 7 представляется интересным инструментом оценки. Эта шкала, ранее использовавшаяся для образцов подросткового возраста, по-видимому, подходит для образцов для взрослых и имеет хорошие психометрические свойства во французской и немецкой версиях.
Утверждение этики и согласие на участие
Данное исследование, выпущенное на основании протокола исследования C-SURF № 15/07, было одобрено Комитетом по этике клинических исследований Медицинской школы Лозаннского университета. Все участники дали письменное информированное согласие на участие в исследовании.
Согласие на публикацию
Непригодный.
Доступность данных и материалов
Доступно по запросу последнего автора Герхарда Гмеля: [электронная почта защищена].
Благодарности
К источнику финансирования.
Финансирование
Финансирование этого исследования было предоставлено Швейцарским национальным научным фондом (FN 33CSC0-122679 и FN 33CS30-139467).
Сокращения
| BSSS | краткие ощущения в поисках шкалы |
| КФА | подтверждающий факторный анализ |
| CFI | сравнительный индекс соответствия |
| С-SURF | когортное исследование факторов риска употребления психоактивных веществ |
| DSM-IV | диагностическое статистическое руководство по психическим расстройствам, четвертое издание |
| НЖК | исследовательский анализ факторов |
| ГАЗ | шкала игровой зависимости |
| МКБ-10 | международная классификация психических и поведенческих расстройств |
| MAP | минимальный средний частичный тест великера |
| MDI | инвентарь большой депрессии |
| RMSEA | среднеквадратичная ошибка аппроксимации |
| SEM | структурное моделирование уравнение |
| ZKPQ-50-куб.см | Анкета личности Цукермана-Кульман |
Сноски
Конфликт интересов
Авторы заявляют, что у них нет конкурирующих интересов.
Вклад авторов
GG организовал первоначальное расследование и внес существенный вклад в концепцию, дизайн и сбор данных, YK, GG и DZ приняли участие в разработке настоящего документа и внесли существенный вклад в концепцию настоящего исследования. YK составил рукопись. AC выполнил статистический анализ и подготовил рукопись. GG, SR, DZ, SA и GT внесли свой вклад в составление рукописи. GG, SR, DZ, SA и GT участвовали в критическом пересмотре рукописи для важного интеллектуального наполнения. Все авторы были вовлечены в интерпретацию данных, составление и редактирование статьи. Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.
Рекомендации
;
