Застрял на экранах: модели использования компьютеров и игровых автоматов в молодежной среде видели в психиатрической клинике (2011)

J Can Acad Child Adolesc Психиатрия. 2011 May;20(2):86-94.

Baer S1, Bogusz E, Зеленый DA.

Абстрактные

ЗАДАЧА:

Использование компьютеров и игровых станций укоренилось в культуре нашей молодежи. Родители детей с психическими расстройствами сообщают о проблемах чрезмерного использования, но исследования в этой области ограничены. Целью данного исследования является оценка использования компьютеров / игровых станций у подростков в популяции психиатрических клиник и изучение взаимосвязи между использованием и функциональными нарушениями.

МЕТОД:

Участвовали подростки 102 в возрасте 11-17 из амбулаторных психиатрических клиник. Было установлено количество использования компьютера / игровой станции, тип использования (игровой или неигровой) и наличие вызывающих привыкание функций наряду с эмоциональными / функциональными нарушениями. Многофакторная линейная регрессия использовалась для изучения корреляции между моделями использования и ухудшением.

РЕЗУЛЬТАТЫ:

Среднее время экрана составляло 6.7 ± 4.2 час / день. Наличие зависимостей было положительно связано с эмоциональными / функциональными нарушениями. Время, потраченное на использование компьютера / игровой станции, не коррелировало в целом с ухудшением после контроля за зависимыми функциями, но время неигры было положительно коррелировано с рискованным поведением у мальчиков.

ВЫВОДЫ:

Молодежь с психическими расстройствами проводит большую часть своего свободного времени за компьютером / игровой станцией, и значительное подмножество показывает захватывающие особенности использования, которые связаны с нарушениями. Необходимы дальнейшие исследования для разработки мер и оценки риска, чтобы определить влияние этой проблемы.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:

подростковый возраст; компьютерная зависимость; интернет зависимость; видео игры

Введение

За последние 20 годы использование компьютеров и игровых станций в повседневной жизни детей и подростков значительно возросло (Информационная сеть для СМИ, 2005; Смит и др., 2009). Новые формы социального общения, включая обмен мгновенными сообщениями и социальные взаимодействия в сети, в настоящее время являются важными повседневными компонентами жизни многих подростков. Популярность электронных игр возросла, и для некоторых детей они стали основной развлекательной деятельностью (Олсон и др., 2007). Поскольку использование компьютеров / игровых станций является относительно новым явлением, наше понимание влияния использования на общее развитие ребенка, а также на социальное и академическое функционирование ограничено. Это исследование является первым шагом в изучении использования компьютеров и игровых станций у детей с психическими расстройствами, уязвимой группе населения, о которой известно еще меньше.

Дети и молодежь часто выявляют положительные особенности использования, включая социальную и интеллектуальную стимуляцию (Кэмпбелл и др., 2006) и есть исследования, предполагающие, что видеоигры могут развить внимание и визуальные пространственные навыки (Грин и Бавелье, 2003 г.). Тем не менее, были высказаны опасения по поводу воздействия использования на школьную работу и социальное развитие, особенно там, где высокий уровень использования ограничивает участие в непосредственном социальном взаимодействии, спорте, творческих играх, музыке и других видах внеклассных занятий по повышению квалификации (Эллисон и др., 2006; Иордания, 2006).

Чрезмерное использование компьютерных / игровых станций привело к тому, что это можно рассматривать как тип поведенческой зависимости (Молодой, 1998b). Были предложены различные модели зависимости, в том числе основанные на нарушениях импульсного контроля, патологической азартной игре и зависимости от веществ (Борода, 2005; Бьюн и др., 2009; Шапира и др., 2003; Молодой, 1998b). Интернет-зависимость не включена в DSM-IV-TR, (APA, 2000) но некоторые предложили включить его как часть DSM-V (Блок, 2008). Исследования групп учащихся старших классов и университетов выявили частоту проблемного или «вызывающего привыкание» использования в диапазоне от 2.4% до 20% (Цао и Су, 2006 г.; Грюссер и др., 2005; Ха и др., 2006; Мифили и др., 2008; Нимз и др., 2005), хотя сравнение между исследованиями затруднено, поскольку не существует стандартизированного определения интернет-зависимости (Бьюн и др., 2009; Вайнштейн и Лежуайе, 2010 г.).

Терминология в этой области развивается. Используются различные термины, включая «интернет-зависимость» (Бьюн и др., 2009), «Проблемное использование интернета» (Джейхан, 2008), «Принудительное использование интернета» (van Rooij и др., 2010) и «киберадиции» (Vaugeois, 2006). Большинство исследований посвящено исключительно использованию интернета (Бьюн и др., 2009), тогда как другие смотрят на видеоигры (будь то онлайн или оффлайн) (Gentile, 2009; Ребейн и др., 2010; Техейро Сальгуэро и Берсабе Моран, 2002 г.). Это исключительное внимание к тому или иному электронному виду деятельности не согласуется с поведением большинства молодых людей, которые, по нашему опыту, выполняют различные виды деятельности в режиме онлайн и вне сети, иногда одновременно. В этом исследовании мы используем термин «деятельность компьютера / игровой станции», чтобы включить все развлекательные (то есть не связанные со школой или связанные с работой) действия на компьютерах и игровых станциях (включая портативные игровые устройства). Мы определяем «время экрана», чтобы включить время, проведенное на компьютере / игровой станции, плюс время, проведенное за просмотром телевизора. Термин «чрезмерное использование» будет использоваться, когда действие подразумевает чрезмерное время, но не обязательно вызывает привыкание. Мы используем термин «зависимость» для обозначения исследований, в которых есть мера, касающаяся качественных характеристик зависимости, как описано выше.

Выявлены корреляции между интенсивным употреблением и наличием психиатрических симптомов, таких как депрессия, СДВГ и социальная тревожность, в выборках населения в целом (Цао и Су, 2006 г.; Чан и Рабиновиц, 2006 г.; Jang и др., 2008; Ким и др., 2006; Ко и др., 2008; Нимз и др., 2005; Ребейн и др., 2010; Вайнштейн и Лежуайе, 2010 г.; Вайнштейн, 2010; Ян и др., 2005; Yoo, et al., 2004). В других исследованиях изучались психиатрические особенности активных интернет-пользователей и обнаруживались переменные результаты, в основном свидетельствующие о том, что у тяжелых пользователей чаще наблюдаются психиатрические симптомы, включая социальную тревогу и симптомы настроенияCao, et al., 2007; Чак и Люнг, 2004 г.; Lo и др., 2005; Шапира и др., 2000; Йен и др., 2008), а также когнитивные нарушения (Sun и др., 2009; Sun и др., 2008).

Эти корреляции между интенсивным употреблением и психиатрическими симптомами согласуются с неподтвержденными сообщениями от клиницистов и родителей, связанных с детьми и молодежью с проблемами психического здоровья. В то время как маркировка использования компьютера / игровая станция, как «привыкание» остается спорной в исследовательском мире (Шаффер и др., 2000), в клинической практике многие родители сообщают о серьезной озабоченности по поводу использования «привыкания» у своих детей, и число центров лечения «интернет-зависимости» растет (Ан, 2007; Khaleej Times Online, 2009). Неясно, способствуют ли большие объемы использования компьютеров / игровых станций эмоциональным трудностям, является ли использование результатом трудностей (например, социальной изоляции) или сочетанием обоих факторов. В настоящее время мало информации о моделях использования компьютеров / игровых станций среди молодежи с психическими расстройствами.

Это исследование впервые рассматривает использование компьютеров / игровых станций среди молодежи в психиатрической клинике. Задачи заключались в том, чтобы определить, сколько времени молодежь с психическими расстройствами проводит перед «экранами» (телевидение, компьютеры и игровые станции) и как они делят свое время между видеоиграми и неигровыми развлекательными компьютерными действиями (например, Facebook) , Дальнейшие цели состояли в том, чтобы определить, существует ли связь между степенью использования компьютера / игровой станции и степенью эмоциональных, а также функциональных нарушений. Наконец, хотя «интернет-зависимость» как расстройство остается спорным, мы хотели определить, можно ли определить наличие особенностей использования зависимости на основе предлагаемых моделей интернет-зависимости в нашей клинической популяции и имеют ли они какую-либо прогностическую ценность в отношении того, как молодежь функционировал.

Способ доставки

Участниками

Детей и их семей, которых видели в амбулаторных психиатрических клиниках при провинциальной детской больнице в Канаде, а также на сайтах сообщества 2 в течение месячного периода 4 в 2008, попросили принять участие в исследовании. Они были гетерогенной группой и включали пациентов, посещающих клиники общей психиатрии, а также специализированные клиники, и представляли собой смесь вторичных и третичных случаев. У нас не было данных о социально-экономическом статусе участников. Критериями включения были возраст между 11 – 17, свободное владение английским языком и способность читать по-английски. Мы распространили ∼160 опросов, из которых 112 были заполнены как ребенком, так и их родителями. Мы исключили участников 8 из-за неполного согласия и / или формы согласия, одного участника, так как он был ниже установленного возрастного предела, и одного участника из-за неправильной интерпретации вопросников. Таким образом, окончательный образец состоял из субъектов 102. Это исследование было одобрено Советом по этике исследований Университета Британской Колумбии, и все субъекты подписали формы согласия или согласия.

Демографическая

Демографическая информация, включая возраст, пол, количество компьютеров и доступ в Интернет, была определена с помощью анкет для родителей и детей. Были получены оценки времени, потраченного детьми и родителями на игровые, неигровые компьютерные развлекательные мероприятия и телевидение в будние дни (школьные дни) и выходные (не школьные дни), что позволило рассчитать средневзвешенное дневное среднее значение для каждого вида деятельности. Анкета не оценивала текстовые сообщения и не проводила различий между онлайн-играми и онлайн-играми. Было установлено наличие правил, сроков и местоположения компьютера / игровой системы.

меры

Не существует никаких мер, позволяющих оценить увлекательные особенности компьютерных и игровых приставок, подходящие для молодежи. Было разработано несколько мер, специально предназначенных для интернет-деятельности (Борода, 2005; Беранью Фарг и др., 2009; Ко и др., 2005a; Николс и Ники, 2004; Парк, 2005; Молодой, 1998a, 1998b) и несколько было разработано, чтобы смотреть исключительно на видеоигры (Gentile, 2009; Техейро Сальгуэро и Берсабе Моран, 2002 г.). Большая часть исследований интернет-зависимости проводилась в Азии, и одной из наиболее широко используемых мер является шкала интернет-зависимости Чэнь (Ко и др., 2005a), который недоступен на английском языке. Тест на интернет-зависимость (IAT) - одна из наиболее широко используемых мер по изучению английского языка в интернет-деятельности.Молодой, 1998a, 1998b) был утвержден только у взрослых (Чанг и Закон, 2008 г.; Видьянто и МакМурран, 2004 г.) и включает в себя некоторые вопросы, которые не подходят для детей (например, «Как часто вы предпочитаете интернет близости с вашим партнером?»). В одном проверочном исследовании участвовало несколько молодых людей, но средний возраст выборки превышал 25 (Видьянто и МакМурран, 2004 г.). Никакие шкалы английского языка для оценки интернет-зависимости у детей не были подтверждены. Кроме того, все существующие меры основаны исключительно на самоотчете и не включают в себя дополнительную информацию от родителей, что может привести к занижению информации о проблемах.

Шкала зависимости от компьютера / игровой станции (CGAS)

В отсутствие соответствующей и проверенной меры для детей и молодежи, как описано выше, мы разработали анкету, в которую были бы включены отчет о детях и родителях, различные методы деятельности на компьютере и игровой станции, а также выявили тех детей, которые соответствуют критериям предлагаемых критериев. для интернет-зависимости для подростков (Ко и др., 2005b). Критерии в статье Ко были получены из возможных диагностических критериев, основанных на расстройстве контроля над импульсами и расстройствах, связанных с употреблением психоактивных веществ в DSM-IV TR, а также предложенных диагностических критериев из других исследований и были эмпирически подтверждены в выборке подростков из сообщества. Самоотчет CGAS - это шкала Лайкерта 8 по шкале 1 – 5, оценивающая 1), занятая работой компьютера / игровой станции; 2) неспособность противостоять импульсу к использованию; 3) толерантность (необходимо повышенное использование, чтобы чувствовать себя удовлетворенным); 4) вывод (бедствие, когда не используется, разрешение с использованием); 5) дольше, чем предполагалось; 6) неудачные попытки вырубить; 7) чрезмерные усилия, прилагаемые при попытке использования; и 8) продолжали использовать, несмотря на знание того, что это вызывает проблемы. Ответы на вопросы 8 были суммированы, чтобы создать оценку зависимости, которая варьировалась от 8 (без захватывающих функций) до 40 (максимальные захватывающие функции). Чтобы свести к минимуму негативное влияние ореола на шкалу, в 16 были включены вопросы об аддиктивных особенностях, посвященных восприятию молодежи положительных и отрицательных аспектов использования компьютера / игровой станции.

Поскольку многие из этих предполагаемых особенностей зависимости были основаны на субъективном опыте использования подростком, их не спрашивали родители. Вместо этого родители ответили на вопросы 4 о предлагаемых предупреждающих знаках для зависимости, в том числе: 1) ребенок пренебрег другими интересами с тех пор, как использовал компьютер / игровую станцию; 2) ребенок кажется огорченным, когда ему не разрешено пользоваться; 3) ребенок только кажется счастливым при использовании; и 4) ребенок прилагает много усилий, чтобы начать использовать. Родительский балл по предупреждающим признакам зависимости был суммирован по четырем вопросам, и поэтому балл варьировался от 4 - 20.

Анализ CGAS включал анализ факторных факторов и внутреннюю согласованность. Достоверность конструкции оценивалась по корреляциям со временем, затраченным на компьютер / игровую станцию, и по симптомам общей психопатологии с использованием вопросника о сильных и слабых сторонах, а также по корреляции с сообщенными родителями предупреждающими признаками зависимости.

Анкета сильных и слабых сторон (SDQ)

SDQ - это элемент 25, широко используемая утвержденная шкала детской и подростковой психопатологии, доступная по адресу www.sdqinfo.org, Он был нормирован на более чем 10,000 детей и переведен на более чем 50 языки с отличной психометрией (Goodman, 1997, 2001; Гудман и др., 2000). Мы оценили как SDQ самоотчетов (дочерний SDQ), так и родительский SDQ для возрастов 11 – 17 с учетом общего балла и пяти подшкал (эмоциональные проблемы, проблемы с поведением, гиперактивность, проблемы со сверстниками и просоциальное поведение).

Шкала оценки функциональных нарушений Вейсса-родитель (WFIRS-P)

WFIRS-P - это утвержденный вопросник для родителей, в котором оцениваются функциональные нарушения у детей с эмоциональными проблемами. www.caddra.ca, Он состоит из вопросов 50 по шкале Лайкерта, оценивающих функциональные нарушения ребенка в областях 6: семья, обучение и школа, жизненные навыки, самооценка ребенка, социальная активность и рискованная деятельность, причем более высокие оценки отражают более высокие уровни функциональных нарушений (Weiss, 2008). WFIRS имеет отличные психометрические свойства с альфа Кронбаха> 0.9 в целом и альфа Кронбаха области подшкалы в диапазоне 0.75–0.93, а также валидацию в педиатрических, психиатрических и общественных выборках (Weiss, 2008). Раздел «Жизненные навыки» включает вопрос о чрезмерном использовании компьютера и телевидения, который был исключен из статистического анализа.

Статистический анализ

Описательные статистики были выполнены по всем переменным. Многомерные линейные регрессии были выполнены с суммарными и подшкальчатыми показателями WFIRS-P, дочернего SDQ и родительского SDQ в качестве зависимых переменных. Независимые переменные включали пол, игровое время, неигровое время и показатель зависимости. Отсутствующие значения в SDQ обрабатывались в соответствии с протоколом оценки SDQ (www.sdqinfo.com). Аналогичным образом обрабатывались отсутствующие значения WFIRS и оценки зависимости. Испытуемые отбрасывались для определенной регрессии, если им не хватало> 2 пунктов подшкалы, за исключением подшкалы «себя» WFIRS, которая содержала только 3 пункта, и поэтому требовались все ответы. Этот протокол привел к исключению по 1 предмету для регрессии SDQ ребенка и родителя и 2 испытуемых для WFIRS. Статистическая значимость была определена как p <0.05. Статистический анализ был рассчитан с использованием программного обеспечения STATA (версия 9.1, Statacorp, 2005).

Итоги

Descriptives

Общий размер выборки составлял 102, включая самок 41 (40.2%) и самцов 61 (59.8%). Средний возраст был 13.7 ± 1.9. Почти во всех домохозяйствах (99.0%) дома был компьютер, а в подавляющем большинстве - доступ в интернет (94.1%). Среднее количество компьютеров в доме было 2.3 ± 1.3. У четверти (24.5%) детей в спальне был компьютер. Половина домохозяйств (50.0%) имели правила, ограничивающие использование компьютеров / игровых станций. Родители сообщили, что их дети подчиняются правилам 67 (± 31)% времени.

Дети сообщили, что тратят 2.3 (± 2.2) час / день на игры, 2.0 (± 2.1) час / день на неигровые компьютерные занятия и 2.4 (± 2.0) час / день на просмотр телевизора. Среднее сообщаемое ребенком время экрана составляло 6.7 ± 4.2 час / день. Мальчики были статистически более склонны к играм, чем девочки: 2.8 против 1.4 час / день (p = 0.002). Вопреки нашему предположению, что дети недооценивают время, родители сообщили о меньшем использовании всех средств массовой информации по сравнению со своими детьми. Эти различия были статистически значимыми для неигрового и телевизионного времени с использованием парного t-критерия (средние различия = 0.35 ± 0.14 ч и 0.33 ± 0.15 ч, t = 2.5 и 2.2, p = 0.02 и 0.03 соответственно), хотя и отсутствуют из различий были клинически значимы относительно среднего использования. Для регрессионного анализа использовались оценки времени для детей, так как считалось, что дети более точны в описании того, как они делят свое время между игровой и неигровой деятельностью.

Распределение между различными действиями СМИ показано в Таблица 1, Хотя время, затрачиваемое на каждое мультимедийное действие, было примерно одинаковым, игры, скорее всего, занимали много времени: вдвое больше детей сообщали о расходах на игры, превышающие 6 час / день, по сравнению с неигровыми или телевизионными играми.

Таблица 1. 

Распределение среднесуточного времени, затрачиваемого на деятельность в средствах массовой информации (отчет ребенка). N = 102

Среднее значение показателя зависимости было 17.2 ± 7.7. Оценка зависимости не сильно варьировалась в зависимости от пола и не зависела от того, было ли время потрачено преимущественно на игровую или неигровую деятельность, т. Е. Дети, которые были в основном геймерами, с одинаковой вероятностью демонстрировали привыкание к использованию тех, кто преимущественно занимается другими видами деятельности, такие как социальные сети.

Психометрические свойства CGAS

Внутренняя консистенция была превосходной с Cronbach α = 0.89. Анализ факторных факторов основных компонентов CGAS был согласован с одномерным решением, основанным на тесте Scree (Cattell, 1978) и критерий Кайзера. Один фактор объяснил 56% дисперсии и все 8 вопросов с примерно одинаковыми весами (0.66–0.80). Корреляция между оценкой зависимости и ежедневным временем, проведенным за компьютером, была умеренной (r = 0.42, p <0.001), что согласуется с гипотезой о том, что время использования и зависимость частично совпадают, но являются разными сущностями. Корреляция между оценкой зависимости и оценкой SDQ также находилась в умеренном диапазоне (r = 0.55, p <0.001 и 0.41, p <0.001 для SDQ детей и родителей, соответственно), что опять же соответствовало тому, что зависимость накладывалась на общие психопатологические симптомы. Оценка зависимости умеренно коррелировала с родительскими предупреждающими признаками зависимости (r = 0.47, p <0.001).

Хотя большинство испытуемых с высокой оценкой наркомании были активными пользователями компьютеров / игровых станций, подмножество не было. Рисунок 1 показывает взаимосвязь между показателем зависимости и временем, когда верхняя, средняя и нижняя трети показателей зависимости сравниваются с высокими, средними и низкими пользователями. Большинство предметов подпадают под ожидаемые категории (например, высокая зависимость / высокая степень использования), однако многие предметы не подпадают под эти категории. Примерно 30% субъектов с низким показателем зависимости используют среднее или большое количество времени, и примерно 10% субъектов с высоким показателем зависимости используют небольшое количество времени. Таким образом, хотя шкала имеет высокую внутреннюю согласованность, она может различать затраченное время и вызывающие привыкание черты.

Рисунок 1. 

Время использования компьютера / игровой станции (низкое, среднее или высокое) по сравнению с различными уровнями оценки зависимости

Результаты регрессии

Средняя оценка ребенка по SDQ для образца составила 14.6 ± 6.4, что соответствует 82nd процентилю по сравнению с нормированными данными (Мельцер и др., 2000). Перцентили подшкалы на SDQ ребенка были аналогично повышены и варьировались от 77th до 85th процентилей. Средняя оценка SDQ для родителей составила 15.4 ± 6.5, что соответствует 89-му процентилю по сравнению с нормированными данными населения. Проценты подшкалы на родительском SDQ были аналогично повышены и находились в диапазоне от 83rd до 92nd процентилей. Эти значения находятся в пределах клинического диапазона, как и следовало ожидать, учитывая набор из клинической популяции. Средний балл WFIRS составил 40.3 ± 24.2, что соответствует 27-му процентилю по сравнению с клинической группой детей 200 с нелеченным СДВГ в возрасте 6 – 11 (Weiss, 2008). Процентили подшкал варьировались от 20th до 60th процентиля по сравнению с тем же образцом ADHD.

Взаимосвязь между временем, проведенным на компьютере / игровой станции, наличием аддиктивных функций и общей эмоциональной и поведенческой функцией, измеренной родительским SDQ, дочерним SDQ и WFIRS, была оценена с использованием многомерной линейной регрессии. Время телевидения было проверено, чтобы увидеть, как оно повлияло на результаты, но оно было сокращено, поскольку оно не способствовало анализу ни одной из трех регрессий. Гендерные эффекты на взаимосвязи между временем, привыкание и функционирование были изучены.

Таблица 2 показаны результаты многомерной линейной регрессии, показывающие, как баллы по дочернему SDQ варьируются в зависимости от пола, игрового времени, неигрового времени и показателя зависимости. Следует отметить, что показатель зависимости значительно коррелирует с общим значением SDQ, а также со всеми показателями подшкалы, т.е. субъекты с высоким показателем зависимости сообщают о более высоких трудностях и меньшем просоциальном поведении. Напротив, игровое время не коррелирует с каким-либо подшкалой SDQ, и на самом деле коэффициент регрессии для общего дочернего SDQ близок к нулю (0.04), что указывает на отсутствие связи между ними. Точно так же время неигры не коррелирует с общей оценкой SDQ или оценками подшкалы, за исключением положительной корреляции с проблемами поведения и отрицательной корреляции с проблемами сверстников. Не было обнаружено существенных различий между мальчиками и девочками по влиянию игрового времени, неигрового времени и показателя зависимости на оценки SDQ ребенка.

Таблица 2. 

Стандартизированные коэффициенты множественной регрессии (t баллов) для дочерних SDC подшкал и общего балла.

Таблица 3 показаны результаты многомерной линейной регрессии, в которой показано, как оценки родительского SDQ варьируются в зависимости от пола, игрового времени, неигрового времени и показателя зависимости. Опять же, показатель зависимости значительно коррелирует с показателями SDQ родителей. Как и в случае с дочерним SDQ, игровое время существенно не коррелирует ни с каким подшкалом родительского SDQ или общим счетом. Точно так же время неигры существенно не коррелирует с родительским SDQ, за исключением отрицательной корреляции с сообщаемыми родителями проблемами сверстников. Не было обнаружено существенных различий между мальчиками и девочками по влиянию игрового времени, игрового времени и показателя зависимости на оценки SDQ родителей.

Таблица 3. 

Стандартизированные коэффициенты множественной регрессии (t-баллы) для родительских SDQ подшкал и общего балла.

Таблица 4 показаны результаты многомерной линейной регрессии, в которой показано, как оценки WFIRS варьируются в зависимости от пола, игрового времени, времени вне игры и показателя зависимости. Подобно результатам для обоих SDQ, показатель зависимости значительно коррелирует с общим значением WFIRS и оценками подшкалы (за исключением рискованного поведения); то есть субъекты с высоким показателем зависимости имеют повышенные функциональные нарушения в большинстве областей. Время игры, как и в обоих показателях SDQ, существенно не коррелирует ни с подклассом WFIRS, ни с общим счетом. Точно так же время, не относящееся к играм, существенно не коррелирует с общим баллом WFIRS или баллами подшкалы (за исключением рискованного поведения). Не было обнаружено существенных различий между мальчиками и девочками по влиянию игрового времени, игрового времени и показателя зависимости на WFIRS, за исключением рискованного поведения, где гендерный анализ показал, что игровое время значительно коррелирует с рискованным поведением для мальчиков. но не девочки (коэффициент регрессии = 0.46, p = 0.001 и коэффициент регрессии = 0.02, p = 0.93, соответственно). Поэтому значимая корреляция между рискованным поведением и неигровым временем показана в Таблица 4 в значительной степени приходится на мальчиков.

Таблица 4. 

Стандартизированные коэффициенты множественной регрессии (t баллов) для подшкал WFIRS и общего балла.

Обсуждение

Молодежь в нашей клинической выборке проводит много часов в день перед экранами, при этом 94% тратит сверх предельного времени 2, рекомендованного Американской академией педиатрии (AAP, 2001). Время их скрининга (среднее значение = 6.7 ч / день) более чем в два раза превышает данные, полученные в ходе двух крупных эпидемиологических обследований канадских подростков за тот же период (Марк и Янссен, 2008 г.; Смит и др., 2009), предполагая, что молодежь с психическими расстройствами тратит значительно больше времени на компьютер / игровую станцию, чем население в целом.

Это исследование разработало и утвердило отчет о детях и родителях для измерения зависимых особенностей использования компьютеров и игровых станций на основе модели интернет-зависимости Ко (Ко и др., 2005b). CGAS оказался надежной шкалой для оценки предлагаемых особенностей компьютера / игровой станции с отличной внутренней согласованностью. Схемы корреляции со временем, проведенным на компьютере, оценками SDQ и предупреждающими признаками зависимости от родителей подтверждают его обоснованность. Хотя понятие компьютерной зависимости остается спорным, используя эту меру, мы смогли определить подмножество молодежи с психическими расстройствами, которые показывают особенности привыкания моделей использования.

Наиболее поразительным результатом является сильная положительная корреляция между наличием особенностей привыкания и сообщенными проблемами во всех сферах жизни ребенка. Этот результат является клинически и статистически значимым и достаточно надежным, чтобы его можно было согласовать с информаторами родителей и детей, а также с показателями психопатологии и функциональных нарушений.

Хотя можно также предположить, что увеличение времени, затрачиваемого на компьютер / игровую станцию, также будет коррелировать с нарастающими проблемами, в наших данных это не так, как только мы контролируем вызывающие привыкание функции. Для всех трех показателей результата время, проведенное на компьютере / игровой станции, как правило, не связано с проблемами (за исключением рискованного поведения, обсуждаемого ниже), и, в частности, для игрового времени, коэффициенты регрессии близки к нулю (т.е. изменение в игре время практически не приводит к изменениям в сообщаемых трудностях).

Этот результат подразумевает, что существует качественная разница между молодежью, которая «заполняет» большое количество свободного времени использованием компьютера / игровой станции, и молодежью, чье использование более ориентировано и проблематично. Этот очевидный парадокс объясняется графически в Рисунок 1 где «заполнители времени» показаны группой с высокой оценкой использования / низкой зависимостью. Можно предположить, что группой с низким уровнем использования / высокой зависимостью может быть молодежь, чьи родители установили внешний контроль над их использованием, например, один наш отец, который каждый день брал компьютер на работу, чтобы держать его подальше от своего ребенка. Несмотря на то, что существование «компьютерной зависимости» остается спорным, это четкое различие между временем и особенностями привыкания предполагает, что модели употребления привыкания отличаются и качественно отличаются от шаблонов, не вызывающих привыкания.

Хотя время, проведенное на компьютере / игровой станции, обычно не было связано с проблемами, исключение составляла связь между временем, проведенным на неигровых развлекательных мероприятиях, и рискованным поведением (в WFIRS) и проблемами поведения (в SDQ). Гендерный анализ показал, что это статистически значимо для мальчиков, но не для девочек в WFIRS, и для всей группы (мальчиков и девочек) в SDQ. И SDQ ведут подшкалу, и подшкалу рискованного поведения WFIRS обнаруживают похожие проблемы (например, ложь, воровство и агрессия в SDQ; юридические трудности, употребление психоактивных веществ и рискованное сексуальное поведение в WFIRS). Неигровые рекреационное использование компьютера включает в себя широкий спектр мероприятий, в том числе веб-социальных сетей групп, а также другие рискованные мероприятия, такие как азартные игры или порнографии. Увеличение времени, затрачиваемого на эти более рискованные действия, может объяснить эту наблюдаемую связь. Важно помнить, что наши данные являются только корреляционными и не могут различать использование компьютера, приводящее к рискованному поведению, или молодежь с проблемами поведения, которых больше привлекает эта компьютерная деятельность.

Это исследование имеет несколько клинических последствий. Во-первых, молодежь с психическими расстройствами тратит много часов в день на использование компьютера / игровой станции, и рекомендуется выяснить количество и тип использования в рамках обычной психиатрической экспертизы. Когда возникают опасения по поводу чрезмерного использования, родители и врачи должны проводить различие между детьми, которые просто наполняют свое свободное время использованием компьютера, и детьми, чье использование более ориентировано и проблематично. Родительские предупреждающие знаки для вызывающих привыкание особенностей использования (описанных выше) были соотнесены с сообщениями молодежи о вызывающих привыкание особенностях и должны вызвать дальнейшее расследование. Еще одним следствием является то, что родителям необходимо следить за тем, что их ребенок делает на компьютере, поскольку определенные действия могут быть связаны с обострением проблем. Это особенно актуально, учитывая высокий процент молодых людей, у которых были свои компьютеры в спальнях, где большая часть их использования предположительно не контролируется.

Это исследование имеет значительные ограничения, но начинает пилотировать область, которая заслуживает значительно большего количества исследований, учитывая его влияние на нашу молодежь. Эти результаты у детей с существующей психопатологией не могут быть распространены на население в целом. Диагностическая информация в этом исследовании отсутствовала, и, следовательно, не удалось установить связь между использованием компьютера / игровой станции и конкретными психическими расстройствами. Социально-экономические данные отсутствовали, и, следовательно, демографические ассоциации не могли быть созданы. Это исследование носит перекрестный характер и рассматривает только корреляции между использованием компьютера и его функционированием и поэтому не может ответить на причинные вопросы.

Хотя концепция о том, возможно ли быть «зависимым» от компьютера, остается противоречивой, наши результаты демонстрируют значительную подгруппу детей, для которых использование компьютера / игровой станции более ориентировано и трудно поддается контролю, что, по-видимому, связано с как с повышенной психопатологией, так и с функциональными нарушениями. Необходимы дальнейшие исследования для разработки методологии оценки влияния использования компьютеров и игровых станций на нашу молодежь.

Благодарности / Конфликт интересов

Спасибо доктору MD Weiss и доктору EJ Garland за полезные комментарии. Спасибо Адриану Ли Чуи за поддержку исследований. Это исследование финансировалось Исследовательским фондом психиатрии Отдела психического здоровья детей и молодежи при детской больнице Британской Колумбии, а также Летней исследовательской программой для студентов Университета Британской Колумбии. Авторы не имеют финансовых отношений, чтобы раскрыть.

Рекомендации

  • Ан DH. Корейская политика по лечению и реабилитации подростков от интернет-зависимости. Сеул, Корея: Национальная молодежная комиссия; 2007.
  • Эллисон С.Е., фон Вахиде Л., Шокли Т., Габбард Г.О. Развитие личности в эпоху интернета и ролевых фэнтезийных игр. Американский журнал психиатрии. 2006; 163 (3): 381-385. [PubMed]
  • Американская академия педиатрии. Американская академия педиатрии: дети, подростки и телевидение. Педиатрия. 2001; 107 (2): 423-426. [PubMed]
  • Американская психиатрическая ассоциация. Диагностическое и Статистическое Руководство по Психическим Расстройствам. 4-е издание, переработанное. Вашингтон, округ Колумбия: Американская психиатрическая ассоциация; 2000.
  • Борода KW. Интернет-зависимость: обзор современных методов оценки и потенциальных вопросов оценки. Киберпсихология и поведение. 2005; 8 (1): 7-14. [PubMed]
  • Беранью Фарг М., Чамарро Лусар А., Гранер Джордания С., Карбонелл Санчес Х. [Проверка двух кратких шкал для интернет-зависимости и проблем с мобильным телефоном] Психотема. 2009; 21 (3): 480-485. [PubMed]
  • Блок JJ. Проблемы для DSM-V: интернет-зависимость. Американский журнал психиатрии. 2008; 165: 306-307. [PubMed]
  • Бьюн С., Руффини С., Миллс Дж., Дуглас А.С., Нианг М., Степченкова С. и др. Интернет-зависимость: метасинтез количественных исследований 1996 – 2006. Киберпсихология и поведение. 2009; 12 (2): 203-207. [PubMed]
  • Кэмпбелл А.Дж., Камминг С.Р., Хьюз И. Использование Интернета социально опасными: зависимость или терапия? Киберпсихология и поведение. 2006; 9 (1): 69-81. [PubMed]
  • Цао Ф., Су Л. Интернет-зависимость среди китайских подростков: распространенность и психологические особенности. Ребенок: уход, здоровье и развитие. 2006; 33 (3): 275-278. [PubMed]
  • Цао Ф., Су Л, Лю Т, Гао X. Взаимосвязь между импульсивностью и интернет-зависимостью в выборке китайских подростков. Европейская психиатрия. 2007; 22: 466-471. [PubMed]
  • Cattell RB. Научное использование факторного анализа в поведенческих и естественных науках. Нью-Йорк: Пленум; 1978.
  • Джейхан А.А. Предикторы проблемного использования интернета на турецких студентах. Киберпсихология и поведение. 2008; 11 (3): 363-366. [PubMed]
  • Чак К., Люнг Л. Застенчивость и локус контроля как предикторы интернет-зависимости и использования интернета. Киберпсихология и поведение. 2004; 7 (5): 559-570. [PubMed]
  • Чан П.А., Рабинович Т. Поперечный анализ видеоигр и симптомов синдрома дефицита внимания и гиперактивности у подростков. Летопись общей психиатрии. 2006; 5 (16) [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
  • Чанг М.К., Закон СЗМ. Факторная структура теста на интернет-зависимость Янга: конфитативное исследование. Компьютеры в поведении человека. 2008; 24 (6): 2597-2619.
  • Джентиле Д. Патологическое использование видеоигр среди молодых людей от 8 до 18. Психологическая наука. 2009; 20 (5): 594-602. [PubMed]
  • Гудман Р. Анкета о сильных и слабых сторонах. Журнал детской психологии и психиатрии. 1997; 38: 581-586. [PubMed]
  • Гудман Р. Психометрические свойства журнала «Сила и трудности» (SDQ) Американской академии детской и подростковой психиатрии. 2001; 40: 1337-1345. [PubMed]
  • Goodman R, Ford T, Simmons H, Gatward R, Meltzer H. Использование опросника сильных и трудных вопросов для выявления психических расстройств у детей в выборке сообщества. Британский журнал психиатрии. 2000; 177: 534-539. [PubMed]
  • Green CS, Bavelier D. Экшн-видеоигра изменяет визуальное избирательное внимание. Природа. 2003; 423: 534-537. [PubMed]
  • Grusser SM, Thalemann R, Albrecht U, Thalemann CN. Чрезмерное использование компьютера у подростков - результаты психометрической оценки. Wiener Klinische Wochenschrift. 2005; 117: 188-195. [PubMed]
  • Ха ДХ, Ю ХДж, Чо ИХ, Чин Б, Шин Д, Ким Дж. Х. Психиатрическую сопутствующую патологию оценивают у корейских детей и подростков, которые проверяют наличие интернет-зависимости. Журнал клинической психиатрии. 2006; 67 (5): 821-826. [PubMed]
  • Jang KS, Hwang SY, Choi JY. Интернет-зависимость и психиатрические симптомы у корейских подростков. Журнал школьного здоровья. 2008; 78 (3): 165-171. [PubMed]
  • Джордан А.Б. Изучение влияния средств массовой информации на детей. Архивы педиатрии и подростковой медицины. 2006; 160 (4): 446-448. [PubMed]
  • Халей Таймс Онлайн. В США открывается интернет-центр 2009 http://www.khaleejtimescom/Displayarticle08asp?section=technology&xfile=data/technology/2009/September/technology_September21.xml Получено апреля 16, 2010.
  • Ким К, Рю Э, Чон М.Ю., Юн Э.Дж., Цой С.Ю., Сео Дж.С. и др. Интернет-зависимость у корейских подростков и ее связь с депрессией и суицидальными идеями: анкетный опрос. Международный журнал сестринских исследований. 2006; 43: 185-192. [PubMed]
  • Ko CH, Yen JY, Yen CF, Chen CC, Yen CN, Chen SH. Скрининг на интернет-зависимость: эмпирическое исследование точек отсечения для шкалы интернет-зависимости Чэнь. Гаосюн Журнал медицинских наук. 2005a; 21 (12): 545-551. [PubMed]
  • Ko CH, Yen JY, Chen CC, Chen SH, Yen CF. Предложены диагностические критерии интернет-зависимости для подростков. Журнал нервных и психических заболеваний. 2005b; 193 (11): 728-733. [PubMed]
  • Ko CH, Yen JY, Chen CS, Chen CC, Yen CF. Психиатрическая коморбидность интернет-зависимости у студентов колледжа: исследование интервью. Спектр ЦНС. 2008; 13 (2): 147-153. [PubMed]
  • Lo SK, Wang CC, Fang W. Физические межличностные отношения и социальная тревога среди игроков онлайн-игр. Киберпсихология и поведение. 2005; 8 (1): 15-20. [PubMed]
  • Марк А.Е., Янссен И. Взаимосвязь экранного времени и метаболического синдрома у подростков. Журнал общественного здравоохранения. 2008; 30 (2): 153-160. [PubMed]
  • Сеть информирования СМИ. Сеть информирования СМИ 2005: молодые канадцы в проводном мире - этап II http://www.media-awarenessca/english/research/YCWW/phaseII/upload/YCWWII_trends_recomm.pdf> Проверено 9 апреля 2010 г.
  • Мельцер Х., Гатвард Р., Гудман Р., Форд Ф. Психическое здоровье детей и подростков в Великобритании. Лондон: стационарный офис; 2000.
  • Mythily S, Qiu S, Уинслоу М. Распространенность и корреляты чрезмерного использования Интернета среди молодежи в Сингапуре. Анналы, Академия медицины, Сингапур. 2008; 37: 9-14. [PubMed]
  • Николс Л.А., Никки Р. Развитие психометрически обоснованной шкалы интернет-зависимости: предварительный шаг. Психология аддиктивного поведения. 2004; 18 (4): 381-384. [PubMed]
  • Немз К., Гриффитс М., Баньярд П. Распространенность патологического использования Интернета среди студентов университетов и корреляции с самооценкой, Общим опросником здоровья (GHQ) и расторможенностью. Киберпсихология и поведение. 2005; 8 (6): 562-570. [PubMed]
  • Olson CK, Kutner LA, Warner DE, Almerigi JB, Baer L, Nicholi AM. Факторы, связанные с жестоким использованием видеоигр подростками и девочками. Журнал здоровья подростков. 2007; 41 (1): 77-83. [PubMed]
  • Парк JS. [Разработка шкал измерения интернет-зависимости и корейского индекса интернет-зависимости] Журнал профилактической медицины и общественного здравоохранения. 2005; 38 (3): 298-306. [PubMed]
  • Ребейн Ф., Клейман М., Моссле Т. Распространенность и факторы риска зависимости видеоигр в подростковом возрасте: результаты общенационального опроса Германии. Киберпсихология и поведение. 2010; 13 (3): 269-277. [PubMed]
  • Шаффер HJ, Холл MN, Вандер Билт Дж. «Компьютерная зависимость»: критическое соображение. Американский журнал ортопсихиатрии. 2000; 70 (2): 162-168. [PubMed]
  • Шапира Н.А., Голдсмит Т.Д., Кек П.Е., Холса У.М., МакЭлрой С.Л. Психиатрические особенности лиц с проблемным использованием интернета. Журнал аффективных расстройств. 2000; 57: 267-272. [PubMed]
  • Шапира Н.А., Лессиг М.К., Голдсмит Т.Д., Сабо С.Т., Мартин Л., Голд М.С. и др. Проблемное использование интернета: предлагаемые критерии классификации и диагностики. Депрессия и Тревога. 2003; 17 (4): 207-216. [PubMed]
  • Смит А, Стюарт Д, Пелед М, Пун С, Саевик Э. Картина здоровья: основные результаты исследования здоровья подростков 2008 BC. Ванкувер, Британская Колумбия: McCreary Center Society; 2009.
  • Sun DL, Чэнь ZJ, Ma N, Чжан XC, Фу XM, Чжан DR. Функции запрета принятия решений и доминантного ответа у чрезмерных пользователей Интернета. Спектр ЦНС. 2009; 14 (2): 75-81. [PubMed]
  • Сун Д.Л., Ма Н, Бао М, Чэнь XC, Чжан Др. Компьютерные игры: обоюдоострый меч? Киберпсихология и поведение. 2008; 11 (5): 545-548. [PubMed]
  • Техейру Сальгуэро РА, Берсабе Моран Р.М. Измерение проблемных видеоигр, играющих в подростков. Зависимость. 2002; 97: 1601-1606. [PubMed]
  • Ван Рой А.Дж., Шенмейкерз Т.М., ван де Эйнден Р.Дж., ван де Мин Д. Обязательное использование Интернета: роль онлайн-игр и других интернет-приложений. Журнал здоровья подростков. 2010; 47 (1): 51-57. [PubMed]
  • Вожеуа П. Кибер-зависимость: основы и перспективы. 2006. В Монреале: Центр зависимостей Квебекуа-де-Лютт-Аукс (ред.). Монреаль, Квебек.
  • Вайнштейн А., Ладжой М. Интернет-зависимость или чрезмерное использование Интернета. Американский журнал наркомании и алкоголизма. 2010; 36 (5): 248-253. [PubMed]
  • Вайнштейн А.М. Зависимость от компьютерных и видеоигр - сравнение между игроками и неигровыми пользователями. Американский журнал наркомании и алкоголизма. 2010; 36 (5): 268-276. [PubMed]
  • Вайс М. Вне основных симптомов: последствия исследования эффективности для клинической практики; Документ, представленный на ежегодном собрании Американской академии детской и подростковой психиатрии. 2008.
  • Видянто Л., МакМурран М. Психометрические свойства теста интернет-зависимости. Киберпсихология и поведение. 2004; 7 (4): 443-450. [PubMed]
  • Ян К.К., Чо Б.М., Бэйты М., Ли Дж.Х., Чо Дж.С. Профили SCL-90-R и 16PF старшеклассников с чрезмерным использованием Интернета. Канадский журнал психиатрии. 2005; 50 (7): 407-414. [PubMed]
  • Yen JY, Ko CH, Yen CF, Chen SH, Chung WL, Chen CC. Психиатрические симптомы у подростков с интернет-зависимостью: сравнение с употреблением психоактивных веществ. Психиатрия и Клинические Нейронауки. 2008; 62: 9-16. [PubMed]
  • Ю Х.Дж., Чо С.К., Ха Дж., Юн С.К., Ким С.Дж., Хван Дж. И др. Симптомы дефицита внимания и гиперактивности и интернет-зависимость. Психиатрия и Клинические Нейронауки. 2004; 58 (5): 487-494. [PubMed]
  • Молодой К.С. Пойманный в сети: как распознать признаки интернет-зависимости и выигрышная стратегия выздоровления. Нью-Йорк: John Wiley & Sons; 1998a.
  • Молодой К.С. Интернет-зависимость: появление нового клинического расстройства. Киберпсихология и поведение. 1998b; 1 (3): 237-244.