Отношение к видеоиграм в азартных играх: клинические, психопатологические и личные корреляции (2014)

  • Biomed Res Int. 2014; 2014: 315062.
  • Опубликован онлайн 2014 Июль 14. DOI:  10.1155/2014/315062

PMCID: PMC4122146

 

Абстрактные

Цель, Мы изучили распространенность использования видеоигр (VGU) и зависимости (VGA) у пациентов с расстройствами азартных игр (GD) и сравнили их с субъектами, не использующими видеоигры (не VGU), в отношении их игрового поведения, психопатологии и личности. характеристики. Способ доставки, Выборка пациентов с 193 GD (121 non-VGU, 43 VGU и 29 VGA), последовательно допущенных к нашему патологическому отделению азартных игр, принимала участие в исследовании. Оценивание, Меры включали тест на зависимость от видеоигр (VDT), пересмотренный список симптомов - 90-пересмотренный, а также пересмотренный темперамент и инвентарь персонажа, а также ряд других индексов GD. Итоги. В GD наблюдаемая распространенность VG (употребление или зависимость) составляла 37.3% (95% ДИ: 30.7% ÷ 44.3), VGU 22.3% (95% ДИ: 17.0% ÷ 28.7) и VGA 15% (95% ДИ: 10.7% ÷ 20.7). Ортогональный полиномиальный контраст в логистической регрессии показал положительные линейные тенденции для уровня VG, тяжести GD и других показателей общей психопатологии. После моделирования структурным уравнением более высокие общие баллы VG были связаны с более молодым возрастом, общей психопатологией и конкретными личностными чертами, но не с тяжестью GD. Пол и возраст пациентов были вовлечены в посреднические пути между личностными качествами и нарушением ВГ. Выводы, Пациенты с GD с VG моложе и имеют более дисфункциональные черты личности и более общую психопатологию. Наличие ВГ не влияло на тяжесть БГ.

1. Введение

Исследование азартных игр (GD) является относительно новым. На самом деле, только в 1980 диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам в третьем издании (DSM-III) официально признало это расстройство (тогда оно называлось патологической игрой) и включило его в расстройства контроля импульсов, не классифицированные в других рубриках. Недавно в DSM-5 [], нозологическая природа расстройства была изменена после обзора существующей литературы и доказательств []; это было переименовано как расстройство азартных игр (GD) и классифицировано в новом разделе под названием Связанные с веществом и вызывающие привыкание расстройства, Кроме того, критерий незаконных действий был удален, порог для диагностики GD был изменен с пяти до четырех критериев, и было указано, что симптомы должны присутствовать в течение периода 12 месяцев [].

Во время обзора руководства были проанализированы все возможные несубъектные пристрастия, а именно патологические азартные игры, интернет-игры, более общее использование Интернета, покупки, физические упражнения и работа. Наконец, только GD классифицировался как несубстанциальная зависимость из-за его клинического сходства, феноменологии, сопутствующей патологии и реакции на лечение с расстройствами, связанными с употреблением психоактивных веществ (SUD), а также из-за общих нейробиологических факторов [, ].

Тем не менее, рабочий комитет DSM-5 решил поместить беспорядок в интернет-играх (IGD) в Раздел 3, который включает в себя потенциальные проблемы, которые требуют дальнейшего изучения. Это решение было основано на растущем количестве клинических и популяционных исследований расстройства и его серьезных индивидуальных и межличностных последствий []. Кроме того, некоторые сходства в нейробиологических особенностях [, ], психиатрическая сопутствующая патология и личностные особенности (стремление к ощущениям, импульсивность и низкая самооценка) были недавно обнаружены между ИГД с ВМС и БГ []. Учитывая, что в научной литературе IGD был использован широкий спектр инструментов и критериев, было решено установить набор из девяти диагностических критериев, из которых пять или более должны присутствовать в течение периода 12 месяцев, чтобы стандартизировать определение и диагностика ИГД [, ]. Включение этого условия в DSM-5, несомненно, окажет значительное влияние не только на будущие исследования [] но также и по более клиническим аспектам, таким как стигматизация и улучшение диагностики и лечения [].

Хотя пользователи игр в промышленно развитых странах, как правило, старше 18 [], несколько исследований изучали IGD у взрослого населения. Большинство из проведенных к настоящему времени проводилось в Европе [–]. Все они указывают на связь между использованием многопользовательских ролевых онлайн-игр (MMORPG) и проблемным или вызывающим привыкание поведением. Показатели распространенности колеблются между 0.2% и 1.3% для вызывающего привыкание использования и 3.3% и 4.1% для проблемного поведения [–]. Однако исследование Achab et al. [] во взрослой популяции, которая адаптировала диагностические критерии DSM-IV-TR [] для веществ зависимостей от MMORPG, сообщили, что уровень зависимости достигает 27.5%. Несоответствие результатов может быть связано с различиями в инструментах оценки, используемых в исследованиях, или в исследуемой целевой группе населения (как предложено King et al. []); в то время как некоторые исследования были сосредоточены на конкретных взрослых пользователях, более склонных к развитию аддиктивного поведения [] другие концентрировались на молодом населении [, ]. Тем не менее, несколько авторов отметили конкретные факторы, общие для всех участников (например, абстиненция, потеря контроля, высокий уровень толерантности, социальные и финансовые проблемы, проблемы с родственниками, а также перепады настроения, беспокойство, раздражительность, малоподвижный образ жизни, снижение сна, и отказ от обязательств, обязанностей и досуга) [, , , ].

Другими социально-демографическими и клиническими переменными, связанными с IGD у взрослых, были возраст (состояние, более распространенное у молодых людей), высшее образование, проживание в городских районах и ранний возраст начала []. Те же функции были описаны в GD [, ]. Кроме того, оба расстройства были связаны с психопатологией, такими как депрессия, тревога и расстройства контроля импульса [, , ] и с дисфункциональными чертами личности, такими как высокая импульсивность и стремление к ощущениям, невротизм, интроверсия и враждебность [, , ].

Несколько исследований, в которых сравнивали БГ с общей зависимостью от новых технологий [–] совпадают в сообщениях о высоком уровне психопатологии и неадаптивных черт личности при обоих расстройствах. Однако большинство из них не проводит различий между IGD и проблемой более общего использования сети или интернет-зависимости (IA). Тониони и соавт. [] сообщили не только о сходствах в связи с депрессией, тревогой и общим функционированием, но также о различиях в социальных моделях. Социальные навыки были ниже в группе IA, которая продемонстрировала более низкое социальное признание, сотрудничество и социальную поддержку в целом. Что касается личностных качеств, в обеих группах были низкие оценки по зависимости от вознаграждения и самонаправленности, а также высокие оценки по самопревосхождению. Однако Muller et al. [] выявили более высокий невротизм, сниженную сознательность и экстраверсию у пациентов с ИГД, причем последние два являются статистическими предикторами этого состояния. Для Кусса [], несмотря на наличие факторов уязвимости, общих для этих двух расстройств, таких как участие цепей вознаграждения мозга, импульсивность, дефицит исполнительных функций и внимание, также были отмечены клинические различия, помимо озабоченности и навязчивого использования, наблюдаемого у обоих.

Несмотря на то, что в некоторых исследованиях изучались различия и общие черты между GD и IGD / VG, лишь немногие проанализировали использование и злоупотребление VG при GD. На основании результатов предыдущих исследований [], мы предположили, что между тремя группами пациентов с СД, разделенными в зависимости от уровня использования видеоигр, будет больше сходства, чем различий: пользователи не-видеоигр (не VGU), пользователи видеоигр (VGU) и наркоманы видеоигр ( VGA). Тем не менее, мы ожидали, что группа с GD плюс VGA будет демонстрировать более тяжелую психопатологию и дисфункциональные черты личности (то есть более высокие уровни стойкости, определяемые как стойкость в поведении, несмотря на разочарование или усталость).

Учитывая текущее отсутствие исследований в клинических образцах, особенно среди взрослого населения, настоящее исследование преследовало три основные цели: (1) оценить текущее присутствие симптомов зависимости от видеоигр (VGA) в GD, (2), чтобы установить, присутствует ли присутствие симптомов VGA ассоциируется с большей выраженностью симптоматики GD и общей психопатологией, а также (3), чтобы оценить, связано ли наличие большего количества симптомов VGA с особым темпераментом и личностными чертами характера у пациентов с GD.

2. метод

2.1. участники

Всего в текущем исследовании приняли участие 193 пациента с БГ, обратившихся за лечением (167 мужчин и 26 женщин), последовательные направления на обследование и амбулаторное лечение в отделении патологических азартных игр психиатрического отделения университетской больницы Бельвитге, Барселона, Испания 2013. Всем пациентам был поставлен диагноз в соответствии с критериями DSM-IV с использованием диагностического опросника Стинчфилда для выявления патологической склонности к азартным играм [, ], проведенный опытными психологами и психиатрами. Большинство пациентов с GD были игроками в игровые автоматы (63.7%; N = 123). В соответствии с тестом на зависимость от видеоигр (VDT), пациенты с ГР были распределены в три группы: 121 (62.7%) с общими баллами VDT 0 для группы пользователей, не относящихся к видеоиграм (не VGU), 43 (22.3% ) с общими баллами VDT между 1 и 19 для группы пользователей видеоигр (VGU) и 29 (15%) с общими баллами VDT 20 или более для группы наркоманов видеоигр (VGA). Все были игроками интернет-игр.

Как показано в Таблица 1средний возраст образца составлял 42.4 лет (SD = 13.4). Большинство предметов были заняты (51.3%) и 33.2% были одинокими или без партнера. Проблемное употребление алкоголя было зарегистрировано в 18.1%, а злоупотребление психоактивными веществами в 7.3%.

Таблица 1 

Социодемографические и клинические характеристики образца GD (N = 193) и сравнения между группами.

2.2. инструменты

Была проведена комплексная оценка, которая измеряла симптомы GD и VGA, социально-демографические характеристики, общую психопатологию и особенности личности. Батарея включала в себя международные инструменты в области GD, такие как игровой экран South Oaks (SOGS) [, ] и диагностический опросник Стинчфилда для патологического пристрастия к азартным играм в соответствии с критериями DSM-IV [, ]. Проверенная шкала на испанском языке под названием «Тест на зависимость от видеоигр» (Test de Dependencia de Videojuegos—VDT) [], пересмотрен контрольный список симптомов (SCL-90-R) [], а инвентарь и характер персонажа пересмотрены [] также были использованы.

2.2.1. South Oaks Gambling Screen (SOGS) []

SOGS включает в себя элементы 20, которые дают общую оценку в диапазоне от 0 до 20, причем более высокие значения указывают на более серьезную психопатологию, а оценка пять или более указывает на вероятную патологическую азартную игру (PG - теперь переименована в «расстройство азартных игр» в DSM-5 [, ]). Психометрические свойства испанской версии вопросника были признаны удовлетворительными. Тест-ретест надежности был r = 0.98, а внутренняя согласованность - 0.94 (критерий Кронбаха α). Конвергентная достоверность в отношении критериев DSM-III-R для патологической игры] было оценено в r = 0.92 []. Кроме того, несколько исследований как в клинической, так и в общей популяции показали, что SOGS представляет удовлетворительные психометрические свойства как показатель серьезности проблемы с азартными играми [–].

2.2.2. Диагностический опросник Стинчфилда для патологического пристрастия к азартным играм в соответствии с критериями DSM-IV [, ]

Этот вопросник измеряет десять диагностических критериев DSM-IV для PG с элементами 19 []. Эта шкала продемонстрировала удовлетворительные психометрические свойства. Внутренняя согласованность, измеренная с помощью альфы Кронбаха, дала значения α = 0.81 для населения в целом и α = 0.77 для группы по лечению азартных игр. Конвергентная достоверность была оценена с корреляцией с SOGS как r = 0.77 для общей выборки населения и r = 0.75 для образца игрового лечения. Эта шкала была адаптирована для испанского населения Хименес-Мурсия, Стинчфилд и его коллеги [] и продемонстрировал адекватные психометрические свойства. Альфа Кронбаха в данном примере была очень хорошей (α = 0.90).

Тест на зависимость от видеоигр (Тест Dependencia de Videojuegos - VDT) [] - это надежная и действительная шкала самоотчетов 25, которая оценивает зависимость от видеоигр и зависимость от видеоигр. Тест включает в себя четыре фактора, которые составляют основные характеристики зависимости: отказ, терпимость, проблемы, вызванные чрезмерным использованием, и отсутствие контроля. Из этих факторов, как и ожидалось, отстранение (определяемое как стресс, возникающий из-за невозможности играть в видеоигры и использования игр в качестве средства преодоления неблагоприятных эмоциональных состояний) составляет основную часть дисперсии. Общий балл VDT является показателем зависимости от видеоигр с предельным показателем 20. Внутренняя согласованность общего балла VG в образце была превосходной (альфа = 0.97). Процедуры ROC выбрали 20 в качестве наилучшего порога для необработанной оценки с чувствительностью 80.0% и специфичностью 86.7% (площадь под кривой ROC = 0.80, P = 0.024).

2.2.3. Пересмотрено описание темперамента и персонажа (TCI-R) []

Это вопросник по 240 с вариантами ответов Лайкерта по 5 []. Он измеряет семь измерений личности: четыре темперамента (избегание вреда, поиск новизны, зависимость за вознаграждение и настойчивость) и три характера (самонаправленность, кооперативность и самопревосхождение). Испанская версия инвентаря продемонстрировала удовлетворительные психометрические свойства в диапазоне от 0.77 до 0.84 [, ].

2.2.4. Перечень признаков симптомов 90-Пересмотренный элемент (SCL-90-R) []

SCL-90-R измеряет широкий спектр психологических проблем и психопатологических симптомов. Анкета содержит элементы 90 и измеряет девять основных симптомов: соматизацию, обсессивно-компульсивное состояние, межличностную чувствительность, депрессию, тревогу, враждебность, фобическую тревогу, параноидальные мысли и психотизм. Он также включает три глобальных индекса: глобальный индекс тяжести (GSI), предназначенный для измерения общего психологического стресса; положительный индекс дистресса симптомов (PSDI), предназначенный для оценки интенсивности симптомов; и общее количество положительных симптомов (PST), которое отражает симптомы, о которых сообщалось. GSI можно использовать в качестве сводной информации о подшкалах. Оценка пересмотренной испаноязычной версии дала внутреннюю согласованность (коэффициент альфа) 0.75 [, ].

Дополнительные демографические, клинические и социальные / семейные переменные, связанные с азартными играми, оценивались с помощью полуструктурированного личного клинического интервью, описанного в другом месте [].

2.3. Процедура

В соответствии с протоколом оценки нашего отделения и моделью лечения, опубликованными в другом месте [], мы провели конкретное полуструктурированное интервью и функциональный анализ GD. Вся информация была собрана во время первого собеседования. Остальные психометрические оценки, упомянутые выше, были введены всем субъектам на втором сеансе. Оба интервью проводились в течение одной недели психологом и психиатром (каждое из которых имеет опыт работы в этой области более 15). Пациенты с GD были распределены на три группы VG (не VGU, VGU и VGA), как описано в Раздел 2.1 выше. Комитет по этике Университетской больницы Бельвитге (Барселона, Испания) одобрил исследование, и от всех участников было получено информированное согласие.

2.4. Статистический анализ

Анализы проводились с помощью SPSS20 для Windows. Три группы VG сравнивали с помощью логистической регрессии для дихотомических результатов и с помощью процедур ANOVA для количественных данных. Для обеих моделей (логистическая регрессия и ANOVA) группы VG были введены как независимые переменные, а переменные, измеряющие показатели, связанные с GD, были рассмотрены в качестве критериев. Ортогональные полиномиальные контрасты (используемые для группировки упорядоченных независимых факторов) выполнили анализ трендов, чтобы проверить закономерности в данных, наличие линейных и / или квадратичных трендов (k - 1 = 2 порядок сравнения были оценены, линейные и квадратичные тенденции, из-за k = 3 уровня группирующей переменной). Коэна d был использован для измерения размера эффекта для парного сравнения между группами (размер эффекта считался низким с |d| <0.50, умеренный с |d| > 0.50, и высокий с |d| > 0.80).

Частичные корреляции, скорректированные с учетом пола и возраста участников, оценивали связь между общим баллом VG (рассматриваемым как размерно-метрическая переменная) и клиническими показателями.

Пошаговая множественная регрессия и бинарная логистическая регрессия выбрали лучшие предикторы оценок VG (для каждой шкалы и для бинарной классификации, основанной на пороговом значении = 20), учитывая в качестве входных переменных пол участников, возраст, статус занятости, семейное положение. и профиль личности (баллы TCI-R).

Посреднические гипотезы были проверены с помощью моделей структурных уравнений (SEM) с STATA13 для Windows. Общая статистика соответствия была оценена с помощью χ2 тест, среднеквадратичная ошибка аппроксимации (RMSEA), базовый индекс сравнения (сравнительный индекс соответствия CFI) и остаточный размер (стандартизированный среднеквадратичный остаточный SMSR). Пригодность считалась хорошей, если [] незначительный результат (P > 0.05) была достигнута в χ2 проверить, был ли RMSEA ниже, чем .08, были ли коэффициенты CFI выше, чем 0.90, и был ли SRMR ограничен 0.08. Степень соответствия уровня уравнения и величины эффекта также оценивались через R2 коэффициенты для каждого уравнения и для глобальной модели (эти коэффициенты оценивали долю дисперсии, объясняемой индикатором / индикаторами), множественную корреляцию (mc) и множественную корреляцию Бентлера-Райкова (mc2) []. Эти последние два коэффициента отражают связь каждой зависимой переменной с линейным предсказанием модели (в нерекурсивных моделях mc2 вычисляется, чтобы избежать проблемы получения противоречивых отрицательных множественных корреляций).

3. Результаты

3.1. Социодемографические и клинические переменные и распространенность В.Г.

Были пользователи 121, не являющиеся участниками VGU (62.7%, 95% CI: 55.7% –69.2%), пользователи видеоигр 43 (VGU) (22.3%, 95% CI: 17.0% –28.7%), а также пользователи видеоигр 29 ( VGA) (15.0%, 95% CI: 10.7% –20.7%). Таблица 1 включает описательные данные для всей выборки и отдельных групп, основанные на общих необработанных оценках анкеты видеоигр. Статистические различия возникли в зависимости от возраста пациентов (пациенты без VGU были старше) и возраста начала проблемы GD (с пациентами без VGU также были представлены более старшие возрасты начала).

Не было достаточных доказательств, чтобы сделать вывод о том, что средние общие баллы VDT различались в зависимости от пола участников, статуса занятости, семейного положения, употребления табака и употребления психоактивных веществ.

3.2. Сравнение групп VG для показателей GD: вопросники SOGS и DSM-IV

Верхняя часть Таблица 2 показывает сравнение баллов SOGS (для каждого элемента и для общего балла) между группами VG. Распространенность пациентов, которые сообщили об играх на игровых автоматах и ​​других играх на ставки, была выше в группе VGA (P = 0.045 и P = 0.022). Положительная линейная тенденция была обнаружена для «игральных карт» (чем выше уровень VG, тем выше распространенность пациентов, сообщающих об этой форме азартных игр), и квадратичной тенденции для преобладания других форм ставок (распространенность была 15.4, 5.3 и 31.8 для не VGU, VGU и VGA, соответственно). Средний суммарный балл SOGS показал положительную линейную тенденцию с уровнем VG (это означает, что он увеличился с 9.7 для не-VGU до 10.1 до VGU и с 11.2 до VGA, P = 0.043).

Таблица 2 

Сравнение баллов SOGS и критериев DSM-IV.

По результатам анкетирования DSM-IV (нижняя часть Таблица 2), у VGA была статистически более высокая распространенность среди пациентов, сообщавших о наличии критерия A2 («нужно ставить больше денег») P = 0.002), и для этого симптома были обнаружены линейные и квадратичные тренды. Для критерия A6 была обнаружена положительная линейная тенденция («снова проиграл после проигрыша» P = 0.050) и для средних по критериям DSM (P = 0.038).

Величина эффекта измеряется по шкале Коэна d показали, что для дихотомических SOGS-элементов и DSM-критериев самые высокие различия были между пациентами без VGU и VGA (в пределах умеренного диапазона для значимых групповых сравнений, за исключением пункта «другие формы азартных игр» и критерия «необходимо играть в азартные игры») больше денег ») и самый низкий между пациентами VGU и VGA. Различия между не VGA и VGA достигли умеренных величин эффекта для общего балла SOGS и критериев DSM, а другое парное сравнение позволило получить низкий размер эффекта.

3.3. Сравнение групп VG для общей психопатологии и личности

Таблица 3 показывает результаты процедур ANOVA, сравнивающих средние значения SCL-90-R и TCI-R между тремя группами VG. Все шкалы SCL-90-R показали значительно разные средние значения между тремя группами. Значимые линейные тренды, полученные в полиномиальных контрастах, показали, что чем выше баллы VG, тем выше средний балл SCL-90-R (VGA> VGU> non-VGU). Дополнительная значимая квадратичная тенденция показала, что хотя средние различия между не-VGU и VGU были низкими, различия между VGU и VGA были высокими. Коэна d Измерение величины эффекта для парных сравнений SCL-90-R и TCI-R показало, что различия между не-VGU и VGU были низкими (за исключением показателя стойкости TCI-R). Парные различия для остальных шкал SCL-90-R позволяют получить размеры эффекта от умеренного до высокого. Для показателей TCI-R были получены умеренные различия для показателя самонаправленности для парного сравнения между пациентами с VGA и двумя другими уровнями VG.

Таблица 3 

Сравнение клинических результатов.

Также была получена положительная линейная тенденция для взаимосвязи между группами VG и средней оценкой TCI-R для стойкости и отрицательная линейная тенденция между группами VG и средними оценками TCI-R для самостоятельности. Дополнительный квадратичный тренд для самонаправленности TCI-R снова показал низкие средние различия между не-VGU и VGU и более высокие средние различия между VGU и VGA.

3.4. Связь между результатами VG и клиническими результатами

Частичные корреляции, скорректированные для ковариант пола и возраста пациентов, показали, что общие баллы VG положительно коррелировали со всеми баллами SCL-90-R и отрицательно с баллами самонаправленности TCI-R (Таблица 4). Величины эффекта корреляций находились в умеренном диапазоне.

Таблица 4 

Частичная корреляция с поправкой на пол и возраст участников между общим баллом VG и клиническими результатами.

3.5. Прогнозирующая способность социодемографических и личностных качеств у групп В.Г.

Первая ступенчатая линейная регрессия включена в Таблица 5 содержит лучшую прогностическую модель, выбранную для общего балла VG, с учетом социодемографических переменных и профиля личности, измеренных с помощью опросника TCI-R, в качестве независимых переменных. Единственным значимым предиктором был показатель самонаправленности TCI-R: чем ниже был показатель самонаправленности TCI-R, тем выше был общий балл VG.

Таблица 5 

Прогнозные модели для опросника по видеоиграм посредством пошаговой регрессии.

Вторая модель в Таблица 5 соответствует пошаговой бинарной логистической регрессии, оценивающей лучшие предикторы (вводя в модель тот же набор независимых переменных, что и в предыдущей множественной регрессии) показателя выше, чем 0 по общей шкале VG (зависимая переменная была закодирована 0 для не Пациенты VGU и 1 для пациентов VGU и VGA). Результаты показали, что более высокая вероятность VG выше 0 (VGU и VGA) была связана с более молодым возрастом и высокими показателями стойкости TCI-R.

Третья модель в Таблица 5 содержит лучшую модель для различения общего балла VG выше 20 (зависимая переменная была закодирована 0 для пациентов без VGU и VGU и 1 для пациентов VGA). Результаты показали, что низкие показатели самонаправленности TCI-R увеличивают риск VGA.

3.6. Пути уровня VG и поведения GD

Рисунок 1 показывает диаграмму для SEM, которая оценивает пути для серьезности поведения VG результатов (измеренной через общий балл VG) и серьезности GD (общий балл SOGS). Таблица 6 включает статистику стандартизованных коэффициентов этой модели. Переменные, включенные в SEM, были выбраны из результатов, полученных в предыдущих моделях ступенчатой ​​регрессии, которые определили возраст пациентов, а также показатели устойчивости и самонаправленности TCI-R в качестве наиболее важных предикторов для VG (пол также был включен в качестве независимой переменной из-за его тесной связи с GD). Пунктирными линиями обозначены несущественные ссылки. Переменные, выбранные для корректировки пути, имели наибольшую связь в предыдущих анализах. Индексы, измеряющие степень согласия на уровне модели, были адекватными: χ2 = 0.29 (P = 0.589), RMSEA = 0.01, CFI = 1 и SRMR = 0.008. Общий R2 для пути был 0.16.

Рисунок 1 

Модель структурного уравнения (SEM), оценивающая пути для уровней видеоигр (VG) и игрового беспорядка (GD). Пунктирные линии указывают на незначительные ассоциации.
Таблица 6 

Модель структурного уравнения.

Уровень VG (измеренный по общему баллу VG) был высоким у пациентов с низкой самонаправленностью TCI-R и высокими показателями стойкости TCI-R. Кроме того, настойчивость черты TCI-R опосредовала взаимосвязь между возрастом и общим баллом VG: у более молодых субъектов были более высокие баллы персистенции TCI-R, и была обнаружена положительная связь между этой чертой личности и баллом VG. Самонаправленность TCI-R также опосредовала связь между полом и общим баллом VG. Мужчины получили более высокие оценки по этой личностной характеристике, которая была отрицательно связана с уровнем ВГ.

Тяжесть GD (измеренная по общему баллу SOGS) не была связана с общим баллом VG, но она была связана с более молодым возрастом, низкими показателями самонаправленности TCI-R и высокими показателями стойкости TCI-R. Опять же, как и в случае VG, самонаправленность TCI-R опосредовала путь между полом и уровнем GD, а устойчивость TCI-R опосредовала путь между возрастом и уровнем GD.

4. обсуждение

Текущее исследование оценило распространенность симптомов VG в клинической выборке пациентов с GD и исследовало различия между группами VG (VGU против VGA). Кроме того, мы оценили связи между тяжестью симптомов ВГ и симптоматикой БГ, общей психопатологией и личностными особенностями, а также клиническими переменными и затем сравнили их с пациентами без использования ВГ (без ВГУ).

Основным выводом исследования было то, что распространенность VGA в последовательной клинической выборке обращающихся за лечением лиц с СД составляла 15%. Это согласуется с литературой, в которой описывается связь между наличием проблем с азартными играми и более частым использованием и участием в видеоиграх []. Кроме того, наши результаты показывают, что распространенность использования проблемы ВГ или зависимости у пациентов с СД выше, чем в других аналогичных исследованиях, которые варьировались от 0.6% до 10%, несмотря на то, что наша выборка была старше [, ]. Тем не менее, показатели, полученные в нашем исследовании, соответствуют тем, которые описаны для взрослой популяции [].

Наличие использования VG (VGU и VGA) было связано с конкретными клиническими переменными, такими как более молодой возраст, но не с симптоматикой GD, измеренной с помощью критериев SOCS или DSM-IV. Предыдущие литературные отчеты предполагают, что возраст и пол являются сильными предикторами проблемного или вызывающего привыкание использования видеоигр [, , ], но не из серьезности основного БЖ [, ].

Вторым основным выводом было то, что пациенты как с VGU, так и с VGA имели более высокую общую психопатологию. Это согласуется с существующей литературой [, ], которая сообщает о связи между большим количеством симптомов ВГ и депрессией, тревогой и социальной фобией. Эти эмоциональные нарушения и социальные проблемы не только могут быть следствием зависимости от видеоигр [] но также могут быть факторы, способствующие сохранению расстройства. Действительно, Кусс] описывает, как предпочтение переменным становится предпочтение онлайн-социальных отношений, необходимость эскапизма и использование стратегий неадаптивного совладания с повседневными стрессорами. Точно так же Кинг и Дельфаббро [] считают проблематичным использование видеоигр связанным с попытками достичь самооценки или получить общественное признание.

Третьим основным выводом было то, что пациенты, которые чрезмерно использовали VG (как VGU, так и VGA), проявляли более дисфункциональные черты личности, а именно, более низкую самонаправленность и более высокую стойкость. Другие исследования также обнаружили, что специфические черты личности, такие как раздражительность / агрессивность, импульсивность, невротизм, одиночество и интроверсия, связаны с VGA [, ].

Настоящее исследование имеет несколько методологических ограничений, которые необходимо учитывать. Во-первых, участники выборки являются репрезентативными только для пациентов с СД, которые обращаются за лечением, и поэтому полученные результаты могут не относиться ко всем лицам с СД. Поскольку только от 7% до 12% людей с ГР обращаются за помощью по поводу своего расстройства, выборка ГД в сообществе может дать разные результаты. Во-вторых, использование стандартизированной анкеты для самостоятельного введения в качестве процедуры оценки не позволило провести углубленную оценку коморбидных расстройств по осям I и II.

5. Выводы

Это исследование дополняет ограниченную литературу по VGA в клинических образцах GD и развивает модель пути для описания связей между симптомами VG, клиническими и социально-демографическими характеристиками, личностными особенностями и общей психопатологией. На основании результатов модели мы пришли к выводу, что как VGU, так и VGA обусловлены высоким уровнем стойкости и низким уровнем самонаправленности, и что пациенты, как правило, являются мужчинами и более молодого возраста. Рекомендуются стратегии вмешательства, направленные на обучение этим личностным характеристикам и систематический скрининг потенциальных VGU / VGA.

Благодарности

Частичная финансовая поддержка была получена от Министерства экономики и конкуренции (PSI2011-28349) и AGAUR (2009SGR1554). CIBER Fisiopatología de la Obesidad y Nutrición (CIBERobn) и CIBER Salud Mental (CIBERsam) являются инициативами ISCIII.

Конфликт интересов

Авторы заявляют, что не существует конфликта интересов в отношении публикации этого документа.

Рекомендации

1. АП. Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам, 3rd издание. Вашингтон, округ Колумбия, США: Американская психиатрическая ассоциация; 1980.
2. Петри Н.М., О'Брайен К.П. Расстройство интернет-игр и DSM-5. Наркомания. 2013;108(7):1186–1187. [PubMed]
3. Петри Н.М., Бланко С., Стинчфилд Р., Волберг Р. Эмпирическая оценка предлагаемых изменений для диагностики азартных игр в DSM-5. Наркомания. 2013;108(3):575–581. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
4. Leeman RF, Potenza MN. Сходства и различия между патологическими азартными играми и расстройствами употребления психоактивных веществ: фокус на импульсивность и компульсивность. Психофармакология. 2012;219(2):469–490. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
5. Potenza MN. Насколько центральным является допамин к патологическим азартным играм или азартным играм? Границы в поведенческой неврологии, 2013; 23 (7): р. 206. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
6. Петри Н.М., Ребейн Ф., Джентиле Д.А. и соавт. Международный консенсус по оценке игровых нарушений в Интернете с использованием нового подхода DSM-5. Наркомания, 2014 [PubMed]
7. Bavelier D, Green CS, Han DH, Renshaw PF, Merzenich MM, Gentile DA. Мозги на видеоиграх. Nature Reviews Neuroscience. 2011;12(12):X763–X768. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
8. Хан Д.Х., Боло Н., Дэниелс М.А., Аренелла Л., Лю Л.К., Реншоу П.Ф. Активность мозга и желание играть в видеоигры через Интернет. Всесторонняя психиатрия. 2011;52(1):88–95. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
9. Ko CH, Yen JY, Chen SH, Wang PW, Chenb CS, Yen CF. Оценка диагностических критериев нарушения игрового интернета в DSM-5 среди молодых людей на Тайване. Журнал психиатрических исследований, 2014; 53: 103-110. [PubMed]
10. Чо Н, Квон М, Чой JH, и др. Разработка шкалы интернет-зависимости, основанной на критериях расстройства интернет-игр, предложенных в DSM-5. Увлекательное поведение. 2014;39(9):1361–1366. [PubMed]
11. Kuss DJ. Привязка к интернет-играм: текущие перспективы. Психологическое исследование и управление поведением, 2013; 6: 125-137. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
12. Ананд В. Исследование управления временем: корреляция между использованием видеоигр и показателями успеваемости. Киберпсихология и поведение. 2007;10(4):552–559. [PubMed]
13. Achab S, Nicolier M, Mauny F, et al. Массовые многопользовательские ролевые онлайн-игры: сравнение характеристик наркоманов и не-наркоманов онлайн-геймеров во взрослой французской популяции. BMC Psychiatry, 2011; 11, статья 144 [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
14. Festl R, Scharkow M, Quandt T. Проблемное использование компьютерной игры среди подростков, молодых и пожилых людей. Наркомания. 2013;108(3):592–599. [PubMed]
15. Хаагсма М.К., Питерсе М.Е., Петерс О. Распространенность проблемных геймеров в Нидерландах. Киберпсихология, поведение и социальные сети. 2012;15(3):162–168. [PubMed]
16. Ментцони Р.А., Брунборг Г.С., Молде Х. и др. Проблемное использование видеоигр: оценка распространенности и связи с психическим и физическим здоровьем. Киберпсихология, поведение и социальные сети. 2011;14(10):591–596. [PubMed]
17. АП. Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам: пересмотр текста, 4th издание. Вашингтон, округ Колумбия, США: Американская психиатрическая ассоциация; 2000.
18. Кинг Д.Л., Хаагсма М.К., Делфаббро П.Х., Градисар М, Гриффитс М.Д. На пути к консенсусному определению патологических видеоигр: систематический обзор инструментов психометрической оценки. Обзор клинической психологии. 2013;33(3):331–342. [PubMed]
19. Griffiths MD. Не вызывающее привыкания психоактивное употребление наркотиков: последствия для поведенческой зависимости. Поведенческие и мозговые науки. 2011;34(6):315–316. [PubMed]
20. Гриффитс М.Д., Мередит А. Игровая зависимость и ее лечение. Журнал современной психотерапии. 2009;39(4):247–253.
21. Грант JE, Чемберлен SR. Расстройство, связанное с азартными играми, и его связь с расстройствами, связанными с употреблением психоактивных веществ: последствия для нозологических проверок и лечения. Американский журнал о наркомании, 2013 [PubMed]
22. Йоханссон А., Грант Д.Е., Ким С.В., Одлауг Б.Л., Гетестам К.Г. Факторы риска для проблемных азартных игр: критический обзор литературы. Журнал азартных игр. 2009;25(1):67–92. [PubMed]
23. Kessler RC, Hwang I, Labrie R, et al. DSM-IV патологическая азартная игра в репликации Национального обследования сопутствующих заболеваний. Психологической медицины. 2008;38(9):1351–1360. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
24. Альварес-Мойя Е.М., Хименес-Мурсия С., Гранеро Р. и др. Сравнение факторов риска личности при нервной булимии и патологических азартных играх. Всесторонняя психиатрия. 2007;48(5):452–457. [PubMed]
25. Джанири Л., Мартинотти Дж., Дарио Т., Скифано Ф., Бриа П. Профиль личности темперамента и характера игроков (TCI). Использование и злоупотребление психоактивными веществами. 2007;42(6):975–984. [PubMed]
26. Барри Д.Т., Стефанович Е.А., Десаи Р.А., Потенца М.Н. Различия в ассоциациях между серьезностью проблемы с азартными играми и психическими расстройствами у чернокожих и белых: результаты национального эпидемиологического исследования алкоголя и связанных с ним состояний. Американский журнал наркомании. 2011;20(1):69–77. [Бесплатная статья PMC] [PubMed]
27. Доулинг Н.А., Браун М. Общность психологических факторов, связанных с проблемой азартных игр и интернет-зависимостью. Киберпсихология, поведение и социальные сети. 2010;13(4):437–441. [PubMed]
28. Tonioni F, Mazza M, Autullo G, et al. Является ли интернет-зависимость психопатологическим состоянием, отличным от патологической азартной игры? Увлекательное поведение. 2014;39(6):1052–1056. [PubMed]
29. Мюллер К.В., Бойтель М.Е., Эглофф Б., Вёльфлинг К. Исследование факторов риска нарушения интернет-игр: сравнение пациентов с захватывающими играми, патологическими игроками и здоровым контролем в отношении пяти основных черт личности. Европейский Addiction Research. 2014;20(3):129–136. [PubMed]
30. Стинчфилд Р. Надежность, валидность и точность классификации меры диагностических критериев DSM-IV для патологической игры. Американский журнал психиатрии. 2003;160(1):180–182. [PubMed]
31. Jimenez-Murcia S, Stinchfield R, Alvarez-Moya E, et al. Надежность, достоверность и точность классификации испанского перевода меры диагностических критериев DSM-IV для патологической игры. Журнал азартных игр. 2009;25(1):93–104. [PubMed]
32. Браун Б.В., Рассел К. Методы коррекции при многократном тестировании: эксплуатационные характеристики. Статистика в медицине. 1997;16(22):2511–2528. [PubMed]
33. Lesieur HR, Blume SB. Экран азартных игр South Oaks (SOGS): новый инструмент для идентификации патологических игроков. Американский журнал психиатрии. 1987;144(9):1184–1188. [PubMed]
34. Chóliz M, Marco C. Патронная и зависимая видеоиндустрия и подростковая жизнь. Аналес де Психология. 2011;27(2):418–426.
35. Derogatis LR. SCL-90-R: Cuestionario de 90 Síntomas: Руководство, Мадрид, Испания: ЧАЙ редакция; 2002.
36. Cloninger CR. Перечень темперамента и характера - пересмотрен, Сент-Луис, Миссури, США: Центр психобиологии личности, Вашингтонский университет; 1999.
37. АП. Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам (DSM-5) 5th издание. Вашингтон, Вашингтон, США: Американская психиатрическая ассоциация; 2013.
38. АП. Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам, 3rd издание. Вашингтон, округ Колумбия, США: Американская психиатрическая ассоциация; 1987.
39. Echeburúa E, Baéz C, Fernández-Montalvo J, Páez D. Cuestionario de Juego Patológico de South Oaks (SOGS): валидация испанского языка. [South Oaks Gambling Screen (SOGS): испанская проверка] Анализ и Модификация Conducta. 1994;20(74):769–791.
40. Стинчфилд Р. Надежность, достоверность и точность классификации игрового экрана South Oaks (SOGS) Увлекательное поведение. 2002;27(1):1–19. [PubMed]
41. Алесси С.М., Петри Н.М. Патологическая тяжесть азартных игр связана с импульсивностью в процедуре дисконтирования с задержкой. Поведенческие процессы. 2003;64(3):345–354. [PubMed]
42. Стронг Д.Р., Дочери С.Б., Лежуес В.В., Брин Р.Б. Использование модели Раша для разработки пересмотренной шкалы игровых установок и убеждений (GABS) для использования с игроками-студентами мужского пола. Использование и злоупотребление веществами. 2004;39(6):1013–1024. [PubMed]
43. АП. Диагностическое и статистическое руководство по психическим расстройствам (DSM-IV) 4th издание. Вашингтон, округ Колумбия, США: Американская психиатрическая ассоциация; 1994.
44. Клонингер К.Р., Свракич Д.М., Пшибек Т.Р. Психобиологическая модель темперамента и характера. Архив общей психиатрии. 1993;50(12):975–990. [PubMed]
45. Гутьеррес Ф., Торренс Н., Богет Т. и др. Психометрические свойства опросника темперамента и характера (TCI) в испанской психиатрической популяции. Acta Psychiatrica Scandinavica. 2001;103(2):143–147. [PubMed]
46. Gutiérrez-Zotes JA, Bayón C, Montserrat C, et al. Пересмотрено описание темперамента и персонажа (TCI-R). Стандартизация и нормативные данные в общей выборке населения. Actas Espanolas de Psiquiatria. 2004;32(1):8–15. [PubMed]
47. Мартинес-Азуменди О., Фернандес-Гомес С., Бейтия-Фернандес М. Факторная дисперсия SCL-90-R в испанской амбулаторной психиатрической выборке. Actas Espanolas de Psiquiatria. 2001;29(2):95–102. [PubMed]
48. Хименес-Мурсия S, Альварес-Мойя EM, Granero R, и др. Когнитивно-поведенческое групповое лечение патологических азартных игр: анализ эффективности и предикторы исхода терапии. Исследования психотерапии. 2007;17(5):544–552.
49. Клайн РБ. Принципы и практика моделирования структурных уравнений, 3rd издание. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США: Guilford Press; 2010.
50. Бентлер П. М., Райков Т. О мерах объясненной дисперсии в нерекурсивных моделях структурных уравнений. Журнал прикладной психологии. 2000;85(1):125–131. [PubMed]
51. Данн К., Дельфаббро П., Харви П. Предварительное качественное исследование влияний, связанных с выбыванием из когнитивно-поведенческой терапии на проблему азартных игр: австралийская перспектива. Журнал азартных игр. 2012;28(2):253–272. [PubMed]
52. Вальтер Б., Моргенштерн М., Хэньюинкель Р. Сочетание аддиктивного поведения: личностные факторы, связанные с употреблением психоактивных веществ, азартными играми и компьютерными играми. Европейский Addiction Research. 2012;18(4):167–174. [PubMed]
53. Kuss DJ, Griffiths MD, Karila L, Billieux J. Интернет-зависимость: систематический обзор эпидемиологических исследований за последнее десятилетие. Современный фармацевтический дизайн. 2014;20(25):4026–4052. [PubMed]
54. King DL, Delfabbro PH. Лечение игровых нарушений в Интернете: обзор определений диагноза и результатов лечения. Журнал клинической психологии, 2014 [PubMed]
55. Mehroof M, Griffiths MD. Зависимость от онлайн-игр: роль поиска ощущений, самоконтроля, невротизма, агрессии, состояния беспокойства и тревожности черт. Киберпсихология, поведение и социальные сети. 2010;13(3):313–316. [PubMed]