Ocena meril za specifične motnje pri uporabi interneta (ACSID-11): uvedba novega presejalnega instrumenta, ki zajema merila ICD-11 za motnje pri igranju iger in druge možne motnje uporabe interneta (2022)

Logo za revijo vedenjskih odvisnosti

KOMENTAR YBOP: Raziskovalci so ustvarili in preizkusili novo orodje za ocenjevanje, ki temelji na merilih Svetovne zdravstvene organizacije ICD-11 za motnje pri igranju iger. Zasnovan je za oceno več specifičnih motenj uporabe interneta (spletnih vedenjskih odvisnosti) vključno z "motnjo uporabe pornografije."

Raziskovalci, ki so vključevali enega od vodilnih svetovnih strokovnjakov za kompulzivno spolno vedenje/odvisnost od pornografije Matthias Brand, je večkrat predlagal, da bi lahko »motnjo uporabe pornografije« označili kot 6C5Y Druge določene motnje zaradi zasvojenega vedenja v ICD-11,
 
Z vključitvijo motnje igranja iger v ICD-11 so bila uvedena diagnostična merila za to relativno novo motnjo. Ta merila se lahko uporabijo tudi za druge potencialne specifične motnje uporabe interneta, ki jih v ICD-11 lahko uvrstimo med druge motnje zaradi vedenja odvisnosti, kot je npr. motnja spletnega nakupovanja, spleta motnja uporabe pornografije, motnja uporabe družbenih omrežij in motnja pri spletnih igrah na srečo. [poudarek dodan]
 
Raziskovalci so poudarili, da obstoječi dokazi podpirajo razvrščanje kompulzivne motnje spolnega vedenja kot vedenjske odvisnosti in ne kot trenutno klasifikacijo motnje nadzora impulzov:
 
ICD-11 navaja motnjo kompulzivnega spolnega vedenja (CSBD), za katero mnogi domnevajo, da je problematična uporaba pornografije glavni vedenjski simptom, kot motnja nadzora impulzov. Kompulzivna motnja nakupovanja in nakupovanja je navedena kot primer v kategoriji „druge določene motnje nadzora impulzov“ (6C7Y), vendar brez razlikovanja med spletnimi in nespletnimi različicami. To razlikovanje tudi ni narejeno v najbolj razširjenih vprašalnikih, ki merijo kompulzivno nakupovanje (Maraz idr., 2015Müller, Mitchell, Vogel in de Zwaan, 2017). Motnje uporabe družbenih omrežij še niso upoštevane v ICD-11. Vendar pa obstajajo argumenti, ki temeljijo na dokazih, da je vsako od treh motenj bolj razvrščeno kot zasvojenostno vedenje. (Brand et al., 2020Gola et al., 2017Müller et al., 2019Stark et al., 2018Wegmann, Müller, Ostendorf in Brand, 2018). [poudarek dodan]
 
Za več informacij o diagnozi kompulzivnega spolnega vedenja po ICD-11 Svetovne zdravstvene organizacije glej to stran.

 

Minimalizem

Ozadje in cilji

Z vključitvijo motnje igranja iger v ICD-11 so bila uvedena diagnostična merila za to relativno novo motnjo. Ta merila se lahko uporabijo tudi za druge potencialne specifične motnje uporabe interneta, ki jih v ICD-11 lahko razvrstimo kot druge motnje zaradi zasvojenega vedenja, kot so motnja spletnega nakupovanja in nakupovanja, motnja uporabe spletne pornografije, uporaba družbenih omrežij motnje in motnje spletnih iger na srečo. Zaradi heterogenosti obstoječih instrumentov smo želeli razviti dosledno in ekonomično merilo za glavne vrste (potencialnih) specifičnih motenj pri uporabi interneta na podlagi meril ICD-11 za motnjo pri igranju iger.

Metode

Nova ocena meril za specifične motnje pri uporabi interneta (ACSID-11) z 11 točkami meri pet vedenjskih odvisnosti z enakim naborom postavk ob upoštevanju načel WHO ASSIST. ACSID-11 je bil administriran aktivnim uporabnikom interneta (N = 985) skupaj s prilagoditvijo testa motenj pri igranju internetnih iger z desetimi elementi (IGDT-10) in pregledi za duševno zdravje. Za analizo faktorske strukture ACSID-11 smo uporabili potrditvene faktorske analize.

Rezultati

Potrjena je bila domnevna štirifaktorska struktura in je bila boljša od enodimenzionalne rešitve. To velja za motnje pri igranju iger in druge specifične motnje uporabe interneta. Rezultati ACSID-11 so korelirali z IGDT-10 in tudi z merili psihološke stiske.

Razprava in sklepi

Zdi se, da je ACSID-11 primeren za dosledno oceno (potencialnih) specifičnih motenj pri uporabi interneta na podlagi diagnostičnih meril ICD-11 za motnje pri igranju iger. ACSID-11 je lahko koristen in ekonomičen instrument za preučevanje različnih vedenjskih odvisnosti z istimi predmeti in izboljšanje primerljivosti.

Predstavitev

Zaradi distribucije in enostavnega dostopa do interneta so spletne storitve še posebej privlačne in ponujajo številne prednosti. Poleg koristi za večino ljudi lahko spletno vedenje pri nekaterih posameznikih prevzame obliko nenadzorovane odvisnosti (npr. King & Potenza, 2019Young, 2004). Zlasti igranje iger na srečo postaja vse bolj javnozdravstveno vprašanje (Faust & Prochaska, 2018Rumpf in sod., 2018). Po prepoznavanju "motnje internetnega igranja iger" v peti reviziji Diagnostičnega in statističnega priročnika duševnih motenj (DSM-5; Ameriško psihiatrično združenje, 2013) kot pogoj za nadaljnje študije je bila motnja pri igranju iger na srečo zdaj vključena kot uradna diagnoza (6C51) v 11. revizijo mednarodne klasifikacije bolezni (ICD-11; Svetovna zdravstvena organizacija, 2018). To je pomemben korak pri soočanju z globalnimi izzivi, ki jih predstavlja škodljiva uporaba digitalnih tehnologij (Billieux, Stein, Castro-Calvo, Higushi in King, 2021). Svetovna razširjenost motenj pri igranju iger je ocenjena na 3.05 %, kar je primerljivo z drugimi duševnimi motnjami, kot so motnje uživanja substanc ali obsesivno-kompulzivne motnje (Stevens, Dorstyn, Delfabbro in King, 2021). Vendar pa se ocene razširjenosti močno razlikujejo glede na uporabljeni instrument za presejanje (Stevens et al., 2021). Trenutno je pokrajina instrumentov raznolika. Večina ukrepov temelji na merilih DSM-5 za motnje pri igranju internetnih iger in nobeden se ne zdi očitno boljši (King et al., 2020). Podobno velja za druga potencialna zasvojenostna vedenja na internetu, kot je problematična uporaba spletne pornografije, družbenih omrežij ali spletnega nakupovanja. To problematično spletno vedenje se lahko pojavi skupaj z motnjo pri igranju iger (Burleigh, Griffiths, Sumich, Stavropoulos in Kuss, 2019Müller et al., 2021), lahko pa je tudi lasten subjekt. Najnovejši teoretični okviri, kot je model interakcije osebe-učinek-spoznanje-izvedba (I-PACE) (Blagovna znamka, Young, Laier, Wölfling in Potenza, 2016Brand et al., 2019) domnevajo, da so podobni psihološki procesi podlaga za različne vrste (spletnega) zasvojenega vedenja. Predpostavke so v skladu s prejšnjimi pristopi, ki jih je mogoče uporabiti za razlago skupnih točk med motnjami odvisnosti, npr. glede nevropsiholoških mehanizmov (Bechara, 2005Robinson & Berridge, 1993), genetski vidiki (Blum et al., 2000) ali običajne komponente (Griffiths, 2005). Vendar pa trenutno ne obstaja celovito orodje za presejanje (potencialnih) specifičnih motenj pri uporabi interneta, ki bi temeljilo na istih merilih. Enotni pregledi za različne vrste motenj zaradi zasvojenega vedenja so pomembni za bolj veljavno ugotavljanje skupnih točk in razlik.

V ICD-11 je motnja pri igranju iger našteta poleg motenj iger na srečo v kategoriji "motnje zaradi vedenja odvisnosti". Predlagana diagnostična merila (za oba) so: (1) oslabljen nadzor nad vedenjem (npr. začetek, pogostost, intenzivnost, trajanje, prenehanje, kontekst); (2) povečevanje prednosti vedenju do te mere, da ima vedenje prednost pred drugimi interesi in vsakodnevnimi dejavnostmi; (3) nadaljevanje ali stopnjevanje vedenja kljub negativnim posledicam. Čeprav ni neposredno omenjeno kot dodatna merila, je za diagnozo obvezno, da vedenjski vzorec vodi do (4) funkcionalne okvare na pomembnih področjih vsakdanjega življenja (npr. osebna, družinska, izobraževalna ali socialna vprašanja) in/ali izrazite stiske (Svetovna zdravstvena organizacija, 2018). Zato je treba pri preučevanju potencialnega zasvojenega vedenja vključiti obe komponenti. Na splošno se ta merila lahko uporabijo tudi za kategorijo „druge določene motnje zaradi vedenja odvisnosti“ (6C5Y), v katero se lahko kategorizirajo motnje nakupovanja in nakupovanja, motnje uporabe pornografije in motnje uporabe družbenih omrežij (Brand et al., 2020). Motnjo spletnega nakupovanja in nakupovanja je mogoče opredeliti kot pretirano, neprilagojeno spletno nakupovanje potrošniškega blaga, ki se ponavlja kljub negativnim posledicam in tako lahko predstavlja specifično motnjo uporabe interneta (Müller, Laskowski idr., 2021). Za motnjo uporabe pornografije je značilen zmanjšan nadzor nad porabo (spletnih) pornografskih vsebin, ki je ločljiva od drugih kompulzivnih spolnih vedenj (Kraus, Martino in Potenza, 2016Kraus et al., 2018). Motnjo uporabe družbenih omrežij je mogoče opredeliti s pretirano uporabo družbenih omrežij (vključno s spletnimi mesti za družabna omrežja in drugimi spletnimi komunikacijskimi aplikacijami), za katero je značilen zmanjšan nadzor nad uporabo, večja prednost, ki se daje uporabi, in nadaljevanje uporabe družbenih omrežij kljub temu doživlja negativne posledice (Andreassen, 2015). Vse tri potencialne vedenjske odvisnosti predstavljajo klinično pomembne pojave, ki kažejo podobnosti z drugimi zasvojenimi vedenji (npr. Brand et al., 2020Griffiths, Kuss in Demetrovics, 2014Müller et al., 2019Stark, Klucken, Potenza, Brand in Strahler, 2018).

Instrumenti, ki ocenjujejo posebne vrste motenj uporabe interneta, temeljijo predvsem na prejšnjih konceptih, kot so spremenjene različice Youngovega testa odvisnosti od interneta (npr. Laier, Pawlikowski, Pekal, Schulte in Brand, 2013Wegmann, Stodt in Brand, 2015) ali "Bergenske" lestvice, ki temeljijo na Griffithsovih komponentah odvisnosti (npr. Andreassen, Torsheim, Brunborg in Pallesen, 2012Andreassen et al., 2015) ali merijo enodimenzionalne konstrukcije na podlagi meril DSM-5 za motnjo pri igranju iger (npr. Lemmens, Valkenburg in Gentile, 2015Van den Eijnden, Lemmens in Valkenburg, 2016) ali motnjo iger na srečo (za pregled glej Otto idr., 2020). Nekateri prejšnji ukrepi so bili sprejeti iz ukrepov za motnje pri igranju na srečo, motnje uživanja substanc ali pa so bili razviti teoretično (Laconi, Rodgers in Chabrol, 2014). Številni od teh instrumentov kažejo psihometrične slabosti in nedoslednosti, kot je poudarjeno v različnih pregledih (King, Haagsma, Delfabbro, Gradisar in Griffiths, 2013Lortie & Guitton, 2013Petry, Rehbein, Ko in O'Brien, 2015). King et al. (2020) identificirali 32 različnih instrumentov za oceno motnje pri igranju iger, kar ponazarja nedoslednost na raziskovalnem področju. Tudi najbolj citirani in pogosto uporabljeni instrumenti, kot je Youngov test odvisnosti od interneta (Young, 1998), ne predstavljajo ustrezno diagnostičnih meril za motnje pri igranju iger, niti DSM-5 niti ICD-11. King et al. (2020) nadalje opozarjajo na psihometrične slabosti, na primer pomanjkanje empirične validacije in da je bila večina instrumentov zasnovana na podlagi predpostavke unimodalne konstrukcije. Kaže, da se šteje vsota posameznih simptomov, namesto da bi gledali na pogostost in doživeto intenzivnost posebej. Test motenj pri internetnih igrah z desetimi elementi (IGDT-10; Király et al., 2017) trenutno se zdi, da ustrezno zajema merila DSM-5, vendar se na splošno zdi, da nobeden od instrumentov ni očitno boljši (King et al., 2020). Pred kratkim so bile uvedene številne lestvice kot prvi instrumenti za pregledovanje, ki zajemajo merila ICD-11 za motnje pri igranju iger (Balhara et al., 2020Higuchi et al., 2021Jo idr., 2020Paschke, Austermann in Thomasius, 2020Pontes et al., 2021), kot tudi za motnjo uporabe družbenih omrežij (Paschke, Austermann in Thomasius, 2021). Na splošno bi lahko domnevali, da ni nujno, da se vsak simptom doživlja enako, na primer enako pogosto ali enako intenzivno. Zato se zdi zaželeno, da bi presejalni instrumenti lahko zajeli tako celotno izkušnjo simptomov kot celoto simptomov kot takih. Nasprotno, večdimenzionalni pristop lahko razišče, kateri simptom odločilno ali v različnih fazah prispeva k razvoju in vzdrževanju problematičnega vedenja, je povezan z višjo stopnjo trpljenja ali pa je le stvar celo pomembnega.

Podobne težave in nedoslednosti postanejo očitne, če pogledamo instrumente, ki ocenjujejo druge vrste možnih specifičnih motenj pri uporabi interneta, in sicer motnje spletnega nakupovanja in nakupovanja, motnje uporabe spletne pornografije in motnje uporabe družbenih omrežij. Te potencialne specifične motnje uporabe interneta niso uradno razvrščene v ICD-11 v nasprotju z motnjami pri igranju iger na srečo. Zlasti v primeru motenj pri igranju na srečo že obstajajo številni instrumenti za pregledovanje, vendar večina nima ustreznih dokazov (Otto idr., 2020), in niti ne obravnavajo meril ICD-11 za motnje pri igranju iger na srečo niti se ne osredotočajo na pretežno motnje pri igranju iger na srečo (Albrecht, Kirschner in Grüsser, 2007Dowling et al., 2019). ICD-11 navaja motnjo kompulzivnega spolnega vedenja (CSBD), za katero mnogi domnevajo, da je problematična uporaba pornografije glavni vedenjski simptom, kot motnja nadzora impulzov. Kompulzivna motnja nakupovanja in nakupovanja je navedena kot primer v kategoriji „druge določene motnje nadzora impulzov“ (6C7Y), vendar brez razlikovanja med spletnimi in nespletnimi različicami. To razlikovanje tudi ni narejeno v najbolj razširjenih vprašalnikih, ki merijo kompulzivno nakupovanje (Maraz idr., 2015Müller, Mitchell, Vogel in de Zwaan, 2017). Motnje uporabe družbenih omrežij še niso upoštevane v ICD-11. Vendar pa obstajajo argumenti, ki temeljijo na dokazih, da je vsako od treh motenj bolj razvrščeno kot odvisnost (Brand et al., 2020Gola et al., 2017Müller et al., 2019Stark et al., 2018Wegmann, Müller, Ostendorf in Brand, 2018). Poleg pomanjkanja soglasja glede razvrstitve in definicij teh potencialnih specifičnih motenj uporabe interneta obstajajo tudi nedoslednosti pri uporabi presejalnih instrumentov (za preglede gl. Andreassen, 2015Fernandez in Griffiths, 2021Hussain & Griffiths, 2018Müller et al., 2017). Na primer, obstaja več kot 20 instrumentov, ki naj bi merili problematično uporabo pornografije (Fernandez in Griffiths, 2021), vendar nobena ne pokriva ustrezno meril ICD-11 za motnje zaradi zasvojenega vedenja, ki so zelo blizu merilom ICD-11 za CSBD.

Poleg tega se zdi, da se nekatere specifične motnje uporabe interneta verjetno pojavljajo sočasno, zlasti neurejeno igranje iger in uporaba družbenih omrežij (Burleigh et al., 2019Müller et al., 2021). Z uporabo analize latentnega profila, Charzyńska, Sussman in Atroszko (2021) ugotovili, da se neurejeno socialno mreženje in nakupovanje ter neurejena uporaba iger in pornografije pogosto pojavljajo skupaj. Profil, ki vključuje visoke ravni vseh motenj uporabe interneta, je pokazal najnižje počutje (Charzyńska et al., 2021). To tudi poudarja pomen celovitega in enotnega pregleda pri različnih načinih uporabe interneta. Obstajajo poskusi uporabe podobnih sklopov predmetov pri različnih motnjah uporabe interneta, kot je lestvica porabe problematične pornografije (Bőthe et al., 2018), Bergenska lestvica odvisnosti od družbenih medijev (Andreassen, Pallesen in Griffiths, 2017) ali lestvico zasvojenosti s spletnim nakupovanjem (Zhao, Tian in Xin, 2017). Vendar so bile te lestvice zasnovane na podlagi modela komponent s Griffiths (2005) in ne pokrivajo sedanjih predlaganih meril za motnje zaradi zasvojenega vedenja (prim. Svetovna zdravstvena organizacija, 2018).

Če povzamemo, je ICD-11 predlagal diagnostična merila za motnje zaradi (pretežno na spletu) zasvojenega vedenja, in sicer motnje pri igranju iger na srečo in motnje pri igranju iger na srečo. Problematična uporaba spletne pornografije, spletno nakupovanje-nakupovanje in uporaba družbenih omrežij se lahko uvrstijo v podkategorijo ICD-11 „druge določene motnje zaradi vedenja odvisnosti“, za katere se lahko uporabijo enaka merila (Brand et al., 2020). Do danes je krajina presejalnih instrumentov za te (potencialne) specifične motnje uporabe interneta zelo nedosledna. Vendar pa je dosledno merjenje različnih konstruktov bistvenega pomena za napredovanje raziskav o skupnih značilnostih in razlikah med različnimi vrstami motenj zaradi zasvojenega vedenja. Naš cilj je bil razviti kratek, a izčrpen instrument za pregledovanje različnih vrst (potencialnih) specifičnih motenj uporabe interneta, ki pokrivajo merila ICD-11 za motnje pri igranju iger na srečo in motnje pri igranju iger na srečo, da bi pomagali pri zgodnjem prepoznavanju (potencialnih) specifičnih problematičnih spletnih vedenj.

Metode

udeleženci

Udeleženci so bili izbrani prek spleta prek ponudnika storitev dostopne plošče, prek katerega so bili individualno plačani. Vključili smo aktivne uporabnike interneta z nemško govorečega območja. Izključili smo nepopolne nabore podatkov in tiste, ki so kazali na nepreviden odziv. Slednje je bilo identificirano s strategijami znotraj ukrepa (navedeni odgovor in ukrep samoporočanja) in post-hoc (odzivni čas, vzorec odziva, Mahalanobis D) (Godinho, Kushnir in Cunningham, 2016Meade & Craig, 2012). Končni vzorec je bil sestavljen iz N = 958 udeležencev (499 moških, 458 žensk, 1 potapljač) med 16 in 69 leti (M = 47.60, SD = 14.50). Največ udeležencev je bilo zaposlenih za polni delovni čas (46.3 %), v (predčasnem) upokojitvi (20.1 %) ali s krajšim delovnim časom (14.3 %). Ostali so bili študenti, pripravniki, gospodinje/-možje ali pa iz drugih razlogov niso bili zaposleni. Raven najvišje poklicne izobrazbe je bila razporejena na opravljeno poklicno usposabljanje v podjetju (33.6 %), univerzitetno izobrazbo (19.0 %), končano poklicno izobraževanje (14.1 %), diplomo na magistrski šoli/tehniški akademiji (11.8 %). , in visokošolska izobrazba (10.1 %). Ostali so bili v izobraževanju/študentih ali pa niso imeli diplome. Naključni primerni vzorec je pokazal podobno porazdelitev glavnih socialno-demografskih spremenljivk kot populacija nemških uporabnikov interneta (prim. Statista, 2021).

Ukrepi

Ocena meril za specifične motnje pri uporabi interneta: ACSID-11

Z ACSID-11 smo želeli izumiti orodje za ocenjevanje specifičnih motenj pri uporabi interneta na kratek, a izčrpen in dosleden način. Na podlagi teorije ga je razvila strokovna skupina raziskovalcev in klinikov odvisnosti. Postavke so bile izpeljane v več razpravah in soglasnih srečanjih na podlagi meril ICD-11 za motnje zaradi zasvojenega vedenja, kot so opisane za igre na srečo in igre na srečo, ob predpostavki večfaktorske strukture. Ugotovitve Talk-Aloud analize so bile uporabljene za optimizacijo veljavnosti vsebine in razumljivosti elementov (Schmidt et al., predloženi).

ACSID-11 obsega 11 postavk, ki zajemajo merila ICD-11 za motnje zaradi vedenja odvisnosti. Tri glavna merila, oslabljen nadzor (IC), povečana prednost spletne dejavnosti (IP) in nadaljevanje/eskalacija (CE) uporabe interneta kljub negativnim posledicam, predstavljajo po tri postavke. Ustvarjena sta bila dva dodatna elementa za oceno funkcionalne okvare v vsakdanjem življenju (FI) in izrazite stiske (MD) zaradi spletne dejavnosti. V predpoizvedbi so bili udeleženci naročeni, naj navedejo, katere dejavnosti na internetu so vsaj občasno uporabljali v zadnjih 12 mesecih. Dejavnosti (tj. »iger na srečo«, »spletno nakupovanje«, »uporaba spletne pornografije«, »uporaba družbenih omrežij«, »spletne igre na srečo« in »drugo«) so bile navedene z ustreznimi definicijami in možnostmi odgovora »da« ' ali ne'. Udeleženci, ki so odgovorili z "da" samo na "drugo" točko, so bili izločeni. Vsi ostali so prejeli elemente ACSID-11 za vse tiste dejavnosti, na katere je bil odgovor 'da'. Ta večvedenjski pristop temelji na presejalnem testu WHO za alkohol, kajenje in odvisnost od substanc (ASSIST; WHO ASSIST Delovna skupina, 2002), ki na dosleden način pregleduje glavne kategorije uporabe snovi in ​​njene negativne posledice ter znake zasvojenega vedenja pri posameznih snoveh.

Po analogiji z ASSIST je vsaka postavka oblikovana tako, da je nanjo mogoče odgovoriti neposredno za posamezno dejavnost. Uporabili smo dvodelno obliko odgovora (gl Slika 1), v katerem naj udeleženci navedejo posamezno postavko za vsako dejavnost kako pogosto so imeli izkušnje v zadnjih 12 mesecih (0: »nikoli«, 1: »redko«, 2: »včasih«, 3: »pogosto«), in če vsaj »redko«, kako intenzivno vsaka izkušnja je bila v zadnjih 12 mesecih (0: »sploh ni intenzivna«, 1: »precej ne intenzivna«, 2: »precej intenzivna«, 3: »intenzivna«). Z ocenjevanjem pogostosti in intenzivnosti vsakega simptoma je mogoče raziskati pojav simptoma, pa tudi nadzorovati, kako intenzivne simptome zaznavamo preko pogostnosti. Elementi ACSID-11 (predlagani angleški prevod) so prikazani v Tabela 1. Izvirne (nemške) postavke, vključno s predhodno poizvedbo in navodili, najdete v Dodatku (gl Dodatek A).

Fig. 1.
 
Fig. 1.

Vzorčna postavka ACSID-11 (predlagani angleški prevod nemškega izvirnika), ki ponazarja merjenje pogostosti (levi stolpci) in intenzivnosti (desni stolpci) situacij, povezanih s specifičnimi spletnimi dejavnostmi. Opombe. Slika prikazuje vzorčno postavko faktorja Oslabljena kontrola (IC), kot je prikazano A), za posameznika, ki uporablja vseh pet spletnih dejavnosti, kot je navedeno v predpoizvedbi (glej Dodatek A) in B) posamezniku, ki je navedel, da uporablja samo spletno nakupovanje in družbena omrežja.

Citiranje: Journal of Behavioral Addictions 2022; 10.1556/2006.2022.00013

Tabela 1.

Elementi pregledovalnika ACSID-11 za specifične motnje uporabe interneta (predlagani angleški prevod).

PostavkaVprašanje
IC1Ali ste v zadnjih 12 mesecih imeli težave pri spremljanju, kdaj ste začeli z dejavnostjo, kako dolgo, kako intenzivno ali v kakšni situaciji ste jo izvajali ali kdaj ste prenehali?
IC2Ali ste v zadnjih 12 mesecih začutili željo, da bi ustavili ali omejili dejavnost, ker ste opazili, da jo uporabljate preveč?
IC3Ali ste v zadnjih 12 mesecih poskušali ustaviti ali omejiti dejavnost in pri tem neuspešno?
IP1Ali ste v zadnjih 12 mesecih tej dejavnosti dajali vedno večjo prednost kot druge dejavnosti ali zanimanja v vašem vsakdanjem življenju?
IP2Ali ste v zadnjih 12 mesecih zaradi dejavnosti izgubili zanimanje za druge dejavnosti, v katerih ste uživali?
IP3Ali ste v zadnjih 12 mesecih zaradi dejavnosti zanemarili ali opustili druge dejavnosti ali zanimanja, v katerih ste uživali?
CE1Ali ste v zadnjih 12 mesecih nadaljevali ali povečali dejavnost, čeprav je ogrozilo ali povzročilo, da izgubite odnos z nekom, ki vam je pomemben?
CE2Ali ste v zadnjih 12 mesecih nadaljevali ali povečali dejavnost, čeprav vam je povzročala težave v šoli/usposabljanju/službi?
CE3Ali ste v zadnjih 12 mesecih nadaljevali ali povečali dejavnost, čeprav vam je povzročila telesne ali duševne težave/bolezni?
FI1Če razmišljate o vseh področjih svojega življenja, ali je dejavnost v zadnjih 12 mesecih opazno vplivala na vaše življenje?
MD1Če razmišljate o vseh področjih svojega življenja, vam je dejavnost povzročila trpljenje v zadnjih 12 mesecih?

Opombe. IC = oslabljen nadzor; IP = povečana prednost; CE = nadaljevanje/eskalacija; FI = funkcionalna okvara; MD = izrazita stiska; Originalne nemške predmete najdete v Dodatek A.

Test motenj pri internetnih igrah desetih elementov: IGDT-10 – različica ASSIST

Kot merilo konvergentne veljavnosti smo uporabili deset postavk IGDT-10 (Király et al., 2017) v razširjeni različici. IGDT-10 operacionalizira devet meril DSM-5 za motnjo internetnih iger (Ameriško psihiatrično združenje, 2013). V tej študiji smo razširili prvotno različico, specifično za igre na srečo, tako da so bile ocenjene vse oblike specifičnih motenj pri uporabi interneta. Da bi to implementirali in ohranili primerljivost metodologije, smo uporabili tudi multibehavioral odzivni format na primeru ASSIST tukaj. V ta namen so bili elementi spremenjeni tako, da je bilo »igranje« zamenjano z »dejavnostjo«. Nato je bil odgovoren na vsak element za vse spletne dejavnosti, ki so jih udeleženci predhodno navedli za uporabo (iz izbora 'iger na srečo', 'spletnega nakupovanja', 'uporabe spletne pornografije', 'uporabe družbenih omrežij' in 'spletnih iger na srečo' ). Za posamezno postavko je bila vsaka dejavnost ocenjena na tristopenjski Likertovi lestvici (0 = 'nikoli', 1 = 'včasih', 2 = 'pogosto'). Ocena je bila enaka prvotni različici IGDT-10: vsak kriterij je prejel oceno 0, če je bil odgovor »nikoli« ali »včasih«, in oceno 1, če je bil odgovor »pogosto«. Točki 9 in 10 predstavljata isto merilo (tj. „nevarnost ali izguba pomembnega razmerja, službe ali priložnosti za izobraževanje ali kariero zaradi sodelovanja v internetnih igrah“) in štejeta skupaj eno točko, če sta izpolnjena ena ali oba elementa. Za vsako dejavnost je bila izračunana končna ocena. Lahko se giblje od 0 do 9 z višjimi rezultati, ki kažejo na večjo resnost simptomov. Kar zadeva motnjo pri igranju iger, ocena pet ali več kaže na klinični pomen (Király et al., 2017).

Vprašalnik o zdravju bolnikov-4: PHQ-4

Vprašalnik o zdravju bolnikov-4 (PHQ-4; Kroenke, Spitzer, Williams in Löwe, 2009) je kratko merilo simptomov depresije in anksioznosti. Sestavljen je iz štirih postavk, vzetih iz lestvice generalizirane anksiozne motnje–7 in modula PHQ-8 za depresijo. Udeleženci naj navedejo pogostost pojavljanja določenih simptomov na štiristopenjski Likertovi lestvici v razponu od 0 ("sploh ne") do 3 ("skoraj vsak dan"). Skupna ocena se lahko giblje med 0 in 12, kar kaže na nobeno/minimalno, blago, zmerno in hudo stopnjo psihološke stiske z ocenami od 0–2, 3–5, 6–8, 9–12 (Kroenke in sod., 2009).

Splošno počutje

Splošno zadovoljstvo z življenjem je bilo ocenjeno z uporabo kratke lestvice zadovoljstva z življenjem (L-1) v nemški izvirni različici (Beierlein, Kovaleva, László, Kemper in Rammstedt, 2015) je odgovoril na 11-točkovni Likertovi lestvici od 0 („sploh nisem zadovoljen“) do 10 („popolnoma zadovoljen“). Lestvica z enojno postavko je dobro potrjena in močno korelira z lestvicami z več postavko, ki ocenjujejo zadovoljstvo z življenjem (Beierlein et al., 2015). Dodatno smo prosili za specifično zadovoljstvo z življenjem na področju zdravja (H-1): 'Koliko ste glede na vse skupaj danes zadovoljni s svojim zdravjem?' odgovoril na isti 11-stopenjski lestvici (prim. Beierlein et al., 2015).

Postopek

Študija je bila izvedena na spletu z uporabo spletnega anketnega orodja Limesurvey®. ACSID-11 in IGDT-10 sta bila implementirana tako, da so bile za posamezne postavke prikazane le dejavnosti, ki so bile izbrane v predpoizvedbi. Udeleženci so od ponudnika storitvene plošče prejeli individualizirane povezave, ki so vodile do spletne ankete, ki smo jo izdelali sami. Po zaključku so bili udeleženci preusmerjeni nazaj na spletno stran ponudnika, da prejmejo svoje nadomestilo. Podatki so bili zbrani v obdobju od 8. aprila do 14. aprila 2021.

Statistične analize

Uporabili smo potrditveno faktorsko analizo (CFA) za testiranje dimenzionalnosti in konstruktivne veljavnosti ACSID-11. Analize so bile izvedene z različico Mplus 8.4 (Muthén & Muthén, 2019) z uporabo tehtanih srednjih vrednosti najmanjših kvadratov in ocene prilagojene variance (WLSMV). Za oceno prileganja modela smo uporabili več indeksov, in sicer hi-kvadrat (χ 2) test za natančno prileganje, primerjalni indeks prileganja (CFI), indeks prileganja Tucker-Lewis (TLI), standardizirani povprečni kvadratni preostanek (SRMR) in korensko povprečno kvadratno napako aproksimacije (RMSEA). Po navedbah Hu in Bentler (1999), mejne vrednosti za CFI in TLI > 0.95, za SRMR < 0.08 in za RMSEA < 0.06 kažejo na dobro prileganje modelu. Poleg tega je vrednost hi-kvadrat deljena s stopnjami svobode (χ2/df) < 3 je še en indikator za sprejemljivo prileganje modela (Carmines & McIver, 1981). Cronbachova alfa (α) in Guttmanova lambda-2 (λ 2) so bili uporabljeni kot merila zanesljivosti s koeficienti > 0.8 (> 0.7), kar kaže na dobro (sprejemljivo) notranjo doslednost (Bortz & Döring, 2006). Korelacijska analiza (Pearson) je bila uporabljena za testiranje konvergentne veljavnosti med različnimi merili istih ali sorodnih konstruktov. Te analize so bile izvedene z IBM-om SPSS statistika (različica 26). Po navedbah Cohen (1988), vrednost |r| = 0.10, 0.30, 0.50 pomeni majhen, srednji in velik učinek.

etika

Študijski postopki so bili izvedeni v skladu s Helsinško deklaracijo. Študijo je odobrila etična komisija oddelka za računalništvo in uporabne kognitivne vede na Fakulteti za inženirstvo Univerze v Duisburgu-Essnu. Vsi subjekti so bili obveščeni o študiji in vsi so podali informirano soglasje.

Rezultati

Znotraj trenutnega vzorca so bila specifična vedenja pri uporabi interneta porazdeljena na naslednji način: Igranje iger je navedlo 440 (45.9 %) posameznikov (starost: M = 43.59, SD = 14.66; 259 moških, 180 žensk, 1 potapljač), 944 (98.5 %) posameznikov, ki se ukvarjajo s spletnim nakupovanjem (starost: M = 47.58, SD = 14.49; 491 moških, 452 žensk, 1 potapljač), 340 (35.5 %) posameznikov je uporabljalo spletno pornografijo (starost: M = 44.80, SD = 14.96; 263 moških, 76 žensk, 1 potapljač), 854 (89.1 %) posameznikov je uporabljalo družbena omrežja (starost: M = 46.52, SD = 14.66; 425 moških, 428 žensk, 1 potapljač in 200 (20.9 %) posameznikov, ki se ukvarjajo s spletnimi igrami na srečo (starost: M = 46.91, SD = 13.67; 125 moških, 75 žensk, 0 potapljačev). Manjšina udeležencev (n = 61; 6.3 %) jih je uporabilo samo eno dejavnost. Večina udeležencev (n = 841; 87.8 %) jih je uporabljalo vsaj spletno nakupovanje skupaj z družbenimi omrežji, 409 (42.7 %) pa jih je navedlo tudi, da igrajo spletne igre. Oseminšestdeset (7.1 %) sodelujočih je navedlo, da uporabljajo vse omenjene spletne dejavnosti.

Glede na to, da sta motnje pri igranju in igranju iger na srečo dve vrsti motenj zaradi zasvojenega vedenja, ki sta uradno priznani in glede na to, da je bilo število posameznikov v našem vzorcu, ki so poročali, da igrajo spletne igre na srečo, precej omejeno, se bomo najprej osredotočili na rezultate glede ocene. meril za motnjo pri igranju iger z ACSID-11.

Opisna statistika

Glede motnje pri igranju iger imajo vsi elementi ACSID-11 ocene med 0 in 3, kar odraža največji razpon možnih vrednosti (glej Tabela 2). Vse postavke kažejo relativno nizke srednje vrednosti in desno nagnjeno porazdelitev, kot je bilo pričakovano v nekliničnem vzorcu. Težavnost je najvišja pri predmetih Nadaljevanje/Postopitev in Označena stiska, medtem ko sta predmeti z oslabljenim nadzorom (zlasti IC1) in Povečana prioriteta najnižje težavnosti. Kurtoza je še posebej visoka pri prvem elementu nadaljevanja/eskalacije (CE1) in pri označeni stiski (MD1).

Tabela 2.

Opisna statistika elementov ACSID-11, ki merijo motnje pri igranju iger.

No.PostavkaMinmaxM(SD)AsimetrijaKurtozaTežavnost
a)Frekvenčna lestvica
01aIC1030.827(0.956)0.808-0.52127.58
02aIC2030.602(0.907)1.2370.24920.08
03aIC3030.332(0.723)2.1633.72411.06
04aIP1030.623(0.895)1.1800.18920.76
05aIP2030.405(0.784)1.9132.69813.48
06aIP3030.400(0.784)1.9032.59713.33
07aCE1030.170(0.549)3.56112.7185.68
08aCE2030.223(0.626)3.0388.7977.42
09aCE3030.227(0.632)2.9337.9987.58
10aFI1030.352(0.712)1.9973.10811.74
11aMD1030.155(0.526)3.64713.1075.15
b)Intenzivna lestvica
01bIC1030.593(0.773)1.1730.73219.77
02bIC2030.455(0.780)1.7002.09015.15
03bIC3030.248(0.592)2.6426.9818.26
04bIP1030.505(0.827)1.5291.32916.82
05bIP2030.330(0.703)2.1994.12310.98
06bIP3030.302(0.673)2.3024.63310.08
07bCE1030.150(0.505)3.86715.6725.00
08bCE2030.216(0.623)3.1599.6237.20
09bCE3030.207(0.608)3.22510.1226.89
10bFI1030.284(0.654)2.5346.1729.47
11bMD1030.139(0.483)3.99716.8584.62

OpombeN = 440. IC = oslabljen nadzor; IP = povečana prednost; CE = nadaljevanje/eskalacija; FI = funkcionalna okvara; MD = izrazita stiska.

Kar zadeva duševno zdravje, celoten vzorec (N = 958) ima povprečno oceno PHQ-4 3.03 (SD = 2.82) in kaže zmerno raven zadovoljstva z življenjem (L-1: M = 6.31, SD = 2.39) in zdravje (H-1: M = 6.05, SD = 2.68). V igralni podskupini (n = 440), 13 posameznikov (3.0 %) doseže mejo IGDT-10 za klinično pomembne primere motenj pri igranju iger. Povprečna ocena IGDT-10 se giblje med 0.51 za motnjo nakupovanja in nakupovanja in 0.77 za motnjo uporabe družbenih omrežij (gl. Tabela 5).

Analiza potrditvenih faktorjev

Predpostavljeni štirifaktorski model

Preizkusili smo domnevno štirifaktorsko strukturo ACSID-11 s pomočjo več CFA, enega na specifično motnjo uporabe interneta in ločeno za ocene pogostosti in intenzivnosti. Dejavniki (1) Oslabljen nadzor, (2) Povečana prioriteta in (3) Nadaljevanje/Stopovanje so bili oblikovani iz posameznih treh postavk. Dve dodatni postavki, ki merita funkcionalno okvaro v vsakdanjem življenju in izrazita stiska zaradi spletne dejavnosti, sta predstavljali dodatni dejavnik (4) Funkcionalna okvara. Podatki podpirajo štirifaktorsko strukturo ACSID-11. Indeksi prileganja kažejo na dobro ujemanje med modeli in podatki za vse vrste specifičnih motenj uporabe interneta, ki jih ocenjuje ACSID-11, in sicer motnje pri igranju iger, motnja spletnega nakupovanja in nakupovanja in motnja uporabe družbenih omrežij, uporaba spletne pornografije motnje in motnje spletnih iger na srečo (gl Tabela 3). V zvezi z motnjo uporabe spletne pornografije in motnjo spletnih iger na srečo sta lahko TLI in RMSEA pristranska zaradi majhnih velikosti vzorca (Hu & Bentler, 1999). Faktorske obremenitve in preostale kovariance za CFA, ki uporabljajo štirifaktorski model, so prikazane v Slika 2. Opozoriti je treba, da nekateri modeli kažejo singularne anomalne vrednosti (tj. negativno preostalo varianco za latentno spremenljivko ali korelacije, ki so enake ali večje od 1).

Tabela 3.

Fit indeksi štirifaktorskih, enodimenzionalnih in CFA modelov drugega reda za specifične (potencialne) motnje uporabe interneta, merjene z ACSID-11.

  Igranje motnje
  frekvencaIntenzivnost
ModeldfCFITLISRMRRMSEAχ2/ dfCFITLISRMRRMSEAχ2/ df
Štirifaktorski model380.9910.9870.0310.0512.130.9930.9900.0290.0431.81
Enodimenzionalni model270.9690.9610.0480.0874.320.9700.9630.0470.0823.99
Faktorski model drugega reda400.9920.9880.0310.0471.990.9920.9890.0320.0451.89
  Motnje spletnega nakupovanja in nakupovanja
  frekvencaIntenzivnost
ModeldfCFITLISRMRRMSEAχ2/ dfCFITLISRMRRMSEAχ2/ df
Štirifaktorski model380.9960.9940.0190.0342.070.9950.9920.0200.0372.30
Enodimenzionalni model270.9810.9760.0370.0705.580.9860.9820.0310.0563.98
Faktorski model drugega reda400.9960.9940.0210.0362.190.9940.9920.0230.0382.40
  Motnja uporabe spletne pornografije
  frekvencaIntenzivnost
ModeldfCFITLISRMRRMSEAχ2/ dfCFITLISRMRRMSEAχ2/ df
Štirifaktorski model380.9930.9890.0340.0541.990.9870.9810.0380.0652.43
Enodimenzionalni model270.9840.9790.0440.0752.910.9760.9700.0460.0823.27
Faktorski model drugega reda400.9930.9910.0330.0491.830.9840.9790.0390.0682.59
  Motnja uporabe družbenih omrežij
  frekvencaIntenzivnost
ModeldfCFITLISRMRRMSEAχ2/ dfCFITLISRMRRMSEAχ2/ df
Štirifaktorski model380.9930.9900.0230.0493.030.9930.9890.0230.0523.31
Enodimenzionalni model270.9700.9630.0480.0968.890.9770.9720.0390.0857.13
Faktorski model drugega reda400.9920.9890.0270.0533.390.9910.9880.0250.0563.64
  Motnje pri spletnih igrah na srečo
  frekvencaIntenzivnost
ModeldfCFITLISRMRRMSEAχ2/ dfCFITLISRMRRMSEAχ2/ df
Štirifaktorski model380.9970.9960.0270.0591.700.9970.9960.0260.0491.47
Enodimenzionalni model270.9940.9920.0400.0782.200.9910.9890.0390.0802.28
Faktorski model drugega reda400.9970.9960.0290.0541.580.9970.9950.0290.0531.55

Opombe. Velikosti vzorcev so bile različne za igre na srečo (n = 440), spletno nakupovanje (n = 944), uporaba spletne pornografije (n = 340), uporaba družbenih omrežij (n = 854) in spletne igre na srečo (n = 200); ACSID-11 = Ocena meril za specifične motnje pri uporabi interneta, 11 elementov.

Fig. 2.
 
Fig. 2.

Faktorske obremenitve in preostale kovariance štirifaktorskih modelov ACSID-11 (pogostnost) za (A) motnjo pri igranju iger na srečo, (B) motnjo pri spletnih igrah na srečo, (C) motnjo spletnega nakupovanja in nakupovanja, (D) motnjo uporabe spletne pornografije in (E) motnja uporabe družbenih omrežij. Opombe. Velikosti vzorcev so bile različne za igre na srečo (n = 440), spletno nakupovanje (n = 944), uporaba spletne pornografije (n = 340), uporaba družbenih omrežij (n = 854) in spletne igre na srečo (n = 200); Intenzivna lestvica ACSID-11 je pokazala podobne rezultate. ACSID-11 = Ocena meril za specifične motnje pri uporabi interneta, 11 elementov; Vrednosti predstavljajo standardizirane faktorske obremenitve, faktorske kovariance in preostale kovariance. Vse ocene so bile pomembne pri p <0.001.

Citiranje: Journal of Behavioral Addictions 2022; 10.1556/2006.2022.00013

Enodimenzionalni model

Zaradi visoke medsebojne korelacije med različnimi faktorji smo dodatno testirali enodimenzionalne rešitve z nalaganjem vseh elementov na en faktor, kot je implementirano npr. v IGDT-10. Enodimenzionalni modeli ACSID-11 so pokazali sprejemljivo prileganje, vendar z RMSEA in/ali χ2/df nad predlaganimi mejami. Za vsa vedenja je model, ki se prilega štirifaktorskim modelom, boljši v primerjavi z ustreznimi enodimenzionalnimi modeli (gl. Tabela 3). Posledično se zdi, da je štirifaktorska rešitev boljša od enodimenzionalne rešitve.

Faktorski model drugega reda in bifaktorski model

Alternativa za upoštevanje visoke medsebojne korelacije je vključitev splošnega faktorja, ki predstavlja splošni konstrukt, ki je sestavljen iz povezanih poddomen. To je mogoče izvesti s faktorskim modelom drugega reda in bifaktorskim modelom. V faktorskem modelu drugega reda se modelira splošni faktor (drugega reda), da bi razložili korelacije med faktorji prvega reda. V bifaktorskem modelu se domneva, da splošni faktor upošteva skupnost med sorodnimi domenami in da poleg tega obstaja več specifičnih dejavnikov, od katerih ima vsak edinstven učinek na splošni faktor in izven njega. To je modelirano tako, da se lahko vsak element obremeni tako s splošnim faktorjem kot tudi s svojim specifičnim faktorjem, pri čemer so vsi faktorji (vključno s korelacijami med splošnim faktorjem in specifičnimi faktorji) določeni kot ortogonalni. Faktorski model drugega reda je bolj omejen kot bifaktorski model in je ugnezden v bifaktorski model (Yung, Thissen in McLeod, 1999). V naših vzorcih modeli faktorjev drugega reda kažejo podobno dobro prileganje kot modeli s štirimi faktorji (gl. Tabela 3). Za vsa vedenja štirje dejavniki (prvega reda) močno obremenijo splošni faktor (drugega reda) (gl. Dodatek B), kar upravičuje uporabo skupne ocene. Tako kot pri štirifaktorskih modelih tudi nekateri faktorski modeli drugega reda kažejo občasne anomalne vrednosti (tj. negativno preostalo varianco za latentno spremenljivko ali korelacije, ki so enake ali večje od 1). Preizkusili smo tudi komplementarne bifaktorske modele, ki so pokazali primerljivo boljše prileganje, vendar za vsa vedenja modela ni bilo mogoče identificirati (gl. Dodatek C).

Zanesljivost

Na podlagi identificirane štirifaktorske strukture smo izračunali faktorske ocene za ACSID-11 iz povprečja zadevnih postavk ter skupne povprečne ocene za vsako specifično (potencialno) motnjo uporabe interneta. Ogledali smo si zanesljivost IGDT-10, saj smo prvič uporabili večvedenjsko varianto po zgledu ASSIST (ocenjevanje več specifičnih motenj pri uporabi interneta). Rezultati kažejo na visoko notranjo doslednost ACSID-11 in nižjo, a tudi sprejemljivo zanesljivost IGDT-10 (gl. Tabela 4).

Tabela 4.

Merila zanesljivosti ACSID-11 in IGDT-10 za merjenje specifičnih motenj pri uporabi interneta.

 ACSID-11IGDT-10
frekvencaIntenzivnost(različica ASSIST)
Vrsta motnjeαλ2αλ2αλ2
Gaming0.9000.9030.8940.8970.8410.845
Spletno nakupovanje - nakupovanje0.9100.9130.9150.9170.8580.864
Uporaba spletne pornografije0.9070.9110.8960.9010.7930.802
Uporaba družbenih omrežij0.9060.9120.9150.9210.8550.861
Spletne igre na srečo0.9470.9500.9440.9460.9100.912

Opombeα = Cronbachova alfa; λ 2 = Guttmanova lambda-2; ACSID-11 = Ocena meril za specifične motnje pri uporabi interneta, 11 postavk; IGDT-10 = Test motenj pri internetnih igrah z desetimi elementi; Velikosti vzorcev so bile različne za igre na srečo (n = 440), spletno nakupovanje-nakupovanje (n = 944), uporaba spletne pornografije (n = 340), uporaba družbenih omrežij (n = 854) in spletne igre na srečo (n =

Tabela 5 prikazuje opisno statistiko rezultatov ACSID-11 in IGDT-10. Za vsa vedenja so povprečja dejavnikov ACSID-11 Nadaljevanje/eskalacija in funkcionalna okvara najnižja v primerjavi s tistimi pri drugih dejavnikih. Faktor oslabljena kontrola kaže najvišje srednje vrednosti tako za frekvenco kot za intenzivnost. Skupni rezultati ACSID-11 so najvišji za motnjo uporabe družbenih omrežij, sledijo motnja pri spletnih igrah na srečo in motnja pri igranju iger na srečo, motnja uporabe spletne pornografije in motnja spletnega nakupovanja in nakupovanja. Vsote IGDT-10 kažejo podobno sliko (gl Tabela 5).

Tabela 5.

Opisna statistika faktorja in skupne ocene ACSID-11 in IGDT-10 (različica ASSIST) za specifične motnje uporabe interneta.

 igranje iger (n = 440)Spletno nakupovanje - nakupovanje

(n = 944)
Uporaba spletne pornografije

(n = 340)
Uporaba družbenih omrežij (n = 854)Spletne igre na srečo (n = 200)
SpremenljivkaMinmaxM(SD)MinmaxM(SD)MinmaxM(SD)MinmaxM(SD)MinmaxM(SD)
frekvenca
ACSID-11_IC030.59(0.71)030.46(0.67)030.58(0.71)030.78(0.88)030.59(0.82)
ACSID-11_IP030.48(0.69)030.28(0.56)030.31(0.59)030.48(0.71)030.38(0.74)
ACSID-11_CE030.21(0.51)030.13(0.43)030.16(0.45)030.22(0.50)030.24(0.60)
ACSID-11_FI030.25(0.53)030.18(0.48)02.50.19(0.47)030.33(0.61)030.33(0.68)
ACSID-11_skupaj030.39(0.53)030.27(0.47)02.60.32(0.49)030.46(0.59)02.70.39(0.64)
Intenzivnost
ACSID-11_IC030.43(0.58)030.34(0.56)030.45(0.63)030.60(0.76)030.47(0.73)
ACSID-11_IP030.38(0.62)030.22(0.51)030.25(0.51)030.40(0.67)030.35(0.69)
ACSID-11_CE030.19(0.48)030.11(0.39)02.70.15(0.41)030.19(0.45)030.23(0.58)
ACSID-11_FI030.21(0.50)030.15(0.45)02.50.18(0.43)030.28(0.57)030.29(0.61)
ACSID-11_skupaj030.31(0.46)030.21(0.42)02.60.26(0.43)030.37(0.54)030.34(0.59)
IGDT-10_vsota090.69(1.37)090.51(1.23)070.61(1.06)090.77(1.47)090.61(1.41)

Opombe. ACSID-11 = Ocena meril za specifične motnje pri uporabi interneta, 11 elementov; IC = oslabljen nadzor; IP = povečana prednost; CE = nadaljevanje/eskalacija; FI = funkcionalna okvara; IGDT-10 = Test motenj pri internetnih igrah z desetimi elementi.

Korelacijska analiza

Kot merilo konstruktne veljavnosti smo analizirali korelacije med ACSID-11, IGDT-10 in merili splošnega počutja. Korelacije so prikazane v Tabela 6. Skupni rezultati ACSID-11 pozitivno korelirajo z rezultati IGDT-10 s srednjimi do velikimi velikostmi učinka, kjer so korelacije med ocenami za isto vedenje najvišje. Poleg tega rezultati ACSID-11 pozitivno korelirajo s PHQ-4, s podobnim učinkom kot IGDT-10 in PHQ-4. Korelacijski vzorci z merili zadovoljstva z življenjem (L-1) in zdravstvenega zadovoljstva (H-1) so zelo podobni med resnostjo simptomov, ocenjeno z ACSID-11, in tisto z IGDT-10. Interkorelacije med skupnimi rezultati ACSID-11 za različna vedenja imajo velike učinke. Korelacije med ocenami faktorjev in IGDT-10 lahko najdete v dodatnem gradivu.

Tabela 6.

Korelacije med ACSID-11 (pogostost), IGDT-10 in merili psihološke blaginje

   1)2)3)4)5)6)7)8)9)10)11)12)
 ACSID-11_skupaj
1)Gaming 1           
2)Spletno nakupovanje - nakupovanjer0.703**1          
 (n)(434)(944)          
3)Uporaba spletne pornografijer0.659**0.655**1         
 (n)(202)(337)(340)         
4)Uporaba družbenih omrežijr0.579**0.720**0.665**1        
 (n)(415)(841)(306)854        
5)Spletne igre na srečor0.718**0.716**0.661**0.708**1       
 (n)(123)(197)(97)(192)(200)       
 IGDT-10_vsota
6)Gamingr0.596**0.398**0.434**0.373**0.359**1      
 (n)(440)(434)(202)(415)(123)(440)      
7)Spletno nakupovanje - nakupovanjer0.407**0.632**0.408**0.449**0.404**0.498**1     
 (n)(434)(944)(337)(841)(197)(434)(944)     
8)Uporaba spletne pornografijer0.285**0.238**0.484**0.271**0.392**0.423**0.418**1    
 (n)(202)(337)(340)(306)(97)(202)(337)(340)    
9)Uporaba družbenih omrežijr0.255**0.459**0.404**0.591**0.417**0.364**0.661**0.459**1   
 (n)(415)(841)(306)(854)(192)(415)(841)(306)(854)   
10)Spletne igre na srečor0.322**0.323**0.346**0.423**0.625**0.299**0.480**0.481**0.525**1  
 (n)(123)(197)(97)(192)(200)(123)(197)(97)(192)(200)  
11)PHQ-4r0.292**0.273**0.255**0.350**0.326**0.208**0.204**0.146**0.245**0.236**1 
 (n)(440)(944)(340)(854)(200)(440)(944)(340)(854)(200)(958) 
12)1r-0.069-0.080*-0.006-0.147**-0.179*-0.130**-0.077*-0.018-0.140**-0.170*-0.542**1
 (n)(440)(944)(340)(854)(200)(440)(944)(340)(854)(200)(958)(958)
13)H-1r-0.083-0.0510.062-0.0140.002-0.078-0.0210.0690.027-0.034-0.409**0.530**
 (n)(440)(944)(340)(854)(200)(440)(944)(340)(854)(200)(958)(958)

Opombe. ** p <0.01; * p < 0.05. ACSID-11 = Ocena meril za specifične motnje pri uporabi interneta, 11 elementov; IGDT-10 = Test motenj pri internetnih igrah z desetimi elementi; PHQ-4 = Vprašalnik o zdravju pacienta-4; Korelacije z lestvico intenzivnosti ACSID-11 so bile v podobnem razponu.

Razprava in sklepi

To poročilo je predstavilo ACSID-11 kot novo orodje za enostaven in celovit pregled glavnih vrst specifičnih motenj pri uporabi interneta. Rezultati študije kažejo, da je ACSID-11 primeren za zajemanje meril ICD-11 za motnje pri igranju iger v večplastno strukturo. Pozitivne korelacije z orodjem za ocenjevanje, ki temelji na DSM-5 (IGDT-10), so nadalje pokazale veljavnost konstrukta.

Predpostavljeno večfaktorsko strukturo ACSID-11 so potrdili rezultati CFA. Predmeti se dobro ujemajo s štirifaktorskim modelom, ki predstavlja merila ICD-11 (1) oslabljen nadzor, (2) povečana prioriteta, (3) nadaljevanje/eskalacija kljub negativnim posledicam, kot tudi dodatne komponente (4) funkcionalna okvara in izrazita stiska, ki se šteje za pomembno za zasvojenostno vedenje. Rešitev s štirimi faktorji je pokazala boljše prileganje v primerjavi z enodimenzionalno rešitvijo. Večdimenzionalnost lestvice je edinstvena lastnost v primerjavi z drugimi lestvicami, ki pokrivajo merila ICD-11 za motnje pri igranju iger (prim. King et al., 2020Pontes et al., 2021). Poleg tega enako boljše prileganje faktorskega modela drugega reda (in delno bifaktorskega modela) kaže, da postavke, ki ocenjujejo štiri sorodna merila, obsegajo splošno konstrukcijo »motnje« in upravičujejo uporabo celotne ocene. Podobni so bili rezultati pri motnjah spletnih iger na srečo in drugih potencialnih specifičnih motnjah uporabe interneta, ki jih meri ACSID-11 v multibehavioralnem formatu na primeru ASSIST, in sicer motnja spletnega nakupovanja-nakupovanja, motnja uporabe spletne pornografije, družbena omrežja- motnja uporabe. Za slednje skorajda ni instrumentov, ki bi temeljili na merilih SZO za motnje zaradi zasvojenega vedenja, čeprav raziskovalci priporočajo to klasifikacijo za vsakega od njih (Brand et al., 2020Müller et al., 2019Stark et al., 2018). Novi celoviti ukrepi, kot je ACSID-11, lahko pomagajo pri premagovanju metodoloških težav in omogočajo sistematične analize skupnih značilnosti in razlik med temi različnimi vrstami (potencialnih) zasvojenostnih vedenj.

Zanesljivost ACSID-11 je visoka. Za motnjo pri igranju iger je notranja doslednost primerljiva ali višja kot pri večini drugih instrumentov (prim. King et al., 2020). Zanesljivost v smislu notranje doslednosti je dobra tudi za druge specifične motnje uporabe interneta, ki jih merita tako ACSID-11 kot IGDT-10. Iz tega lahko sklepamo, da je integriran format odziva, kot je format ASSIST (WHO ASSIST Delovna skupina, 2002) je primeren za skupno oceno različnih vrst vedenjskih odvisnosti. V trenutnem vzorcu je bila skupna ocena ACSID-11 najvišja za motnjo uporabe družbenih omrežij. To se ujema z relativno visoko razširjenostjo tega pojava, ki je trenutno ocenjena na 14 % za individualistične države in 31 % za kolektivistične države (Cheng, Lau, Chan in Luk, 2021).

Konvergenčna veljavnost je označena s srednjimi do velikimi pozitivnimi korelacijami med rezultati ACSID-11 in IGDT-10 kljub različnim formatom točkovanja. Poleg tega zmerne pozitivne korelacije med rezultati ACSID-11 in PHQ-4, ki merijo simptome depresije in anksioznosti, podpirajo veljavnost merila novega orodja za ocenjevanje. Rezultati so skladni s prejšnjimi ugotovitvami o povezavah med (komorbidnimi) duševnimi težavami in specifičnimi motnjami uporabe interneta, vključno z motnjo pri igranju iger (Mihara in Higuchi, 2017; ampak glej; Colder Carras, Shi, Hard in Saldanha, 2020), motnja uporabe pornografije (Duffy, Dawson in Das Nair, 2016), nakupovalno-nakupovalna motnja (Kyrios in sod., 2018), motnja uporabe družbenih omrežij (Andreassen, 2015) in motnje iger na srečo (Dowling et al., 2015). Prav tako je bil ACSID-11 (zlasti motnja spletnih iger na srečo in motnja uporabe družbenih omrežij) v obratni korelaciji z mero zadovoljstva z življenjem. Ta rezultat je skladen s prejšnjimi ugotovitvami o povezavah med oslabljenim počutjem in resnostjo simptomov specifičnih motenj uporabe interneta (Cheng, Cheung in Wang, 2018Duffy et al., 2016Duradoni, Innocenti in Guazzini, 2020). Študije kažejo, da je dobro počutje še posebej poslabšano, če se hkrati pojavlja več specifičnih motenj pri uporabi interneta (Charzyńska et al., 2021). Skupni pojav specifičnih motenj pri uporabi interneta ni redek (npr. Burleigh et al., 2019Müller et al., 2021), kar lahko delno pojasni relativno visoke medsebojne korelacije med motnjami, ki jih merita ACSID-11 oziroma IGDT-10. To poudarja pomen enotnega presejalnega orodja za bolj veljavno določitev skupnih značilnosti in razlik med različnimi vrstami motenj zaradi zasvojenega vedenja.

Glavna omejitev trenutne študije je neklinični, relativno majhen in nereprezentativni vzorec. Tako s to študijo ne moremo pokazati, ali je ACSID-11 primeren kot diagnostično orodje, saj še ne moremo zagotoviti jasnih mejnih rezultatov. Poleg tega zasnova preseka ni omogočala sklepanja o zanesljivosti ponovnega testiranja ali vzročne zveze med ACSID-11 in validacijskimi spremenljivkami. Instrument potrebuje nadaljnjo validacijo, da se preveri njegova zanesljivost in primernost. Vendar pa rezultati te začetne študije kažejo, da gre za obetavno orodje, ki bi ga morda bilo vredno nadaljnjega testiranja. Omeniti velja, da večja baza podatkov ni potrebna samo za ta instrument, temveč za celotno področje raziskav, da bi ugotovili, katera od teh vedenj se lahko štejejo za diagnostične entitete (prim. Grant & Chamberlain, 2016). Zdi se, da struktura ACSID-11 dobro deluje, kar potrjujejo rezultati trenutne študije. Štirje specifični dejavniki in splošna domena so bili ustrezno zastopani v različnih vedenjih, čeprav je bila vsaka postavka odgovorjena za vse navedene spletne dejavnosti, opravljene vsaj občasno v zadnjih dvanajstih mesecih. Razpravljali smo že o tem, da se specifične motnje uporabe interneta verjetno pojavljajo sočasno, vendar je to treba potrditi v nadaljnjih študijah kot razlog za zmerno do visoko korelacijo rezultatov ACSID-11 med vedenjem. Poleg tega lahko občasne anomalne vrednosti kažejo, da je treba za nekatera vedenja optimizirati specifikacijo modela. Uporabljena merila niso nujno enako pomembna za vse vključene vrste možnih motenj. Morda je možno, da ACSID-11 ne more ustrezno pokriti značilnosti, specifičnih za motnjo, v manifestacijah simptomov. Invariantnost meritev v različnih različicah je treba preizkusiti z novimi neodvisnimi vzorci, vključno z bolniki z diagnosticiranimi specifičnimi motnjami pri uporabi interneta. Poleg tega rezultati niso reprezentativni za splošno populacijo. Podatki približno predstavljajo uporabnike interneta v Nemčiji in v času zbiranja podatkov ni bilo zaprtja; kljub temu pa ima pandemija COVID-19 potencialni vpliv na raven stresa in (problematično) uporabo interneta (Király et al., 2020). Čeprav je enostavna lestvica L-1 dobro potrjena (Beierlein et al., 2015), (domensko specifično) zadovoljstvo z življenjem bi bilo mogoče bolj celovito zajeti v prihodnjih študijah z uporabo ACSID-11.

Skratka, ACSID-11 se je izkazal za primernega za celovito, dosledno in ekonomsko oceno simptomov (potencialnih) specifičnih motenj pri uporabi interneta, vključno z motnjo pri igranju iger, motnjo spletnega nakupovanja in nakupovanja, motnjo uporabe spletne pornografije, družbenimi omrežji. -motnja uporabe in motnja pri igranju iger na srečo na podlagi diagnostičnih meril ICD-11 za motnjo pri igranju iger na srečo. Izvesti je treba nadaljnjo oceno orodja za ocenjevanje. Upamo, da bo ACSID-11 lahko prispeval k bolj dosledni oceni zasvojenega vedenja v raziskavah in da bo lahko v prihodnosti v pomoč tudi v klinični praksi.

Viri financiranja

Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Nemška raziskovalna fundacija) – 411232260.

Prispevek avtorjev

SMM: metodologija, formalna analiza, pisanje – izvirni osnutek; EW: konceptualizacija, metodologija, pisanje – pregled in urejanje; AO: Metodologija, formalna analiza; RS: Konceptualizacija, metodologija; AM: Konceptualizacija, metodologija; CM: Konceptualizacija, metodologija; KW: Konceptualizacija, metodologija; HJR: Konceptualizacija, metodologija; MB: Konceptualizacija, metodologija, pisanje – pregled in urejanje, supervizija.

Konflikt interesov

Avtorji ne poročajo o finančnem ali drugem navzkrižju interesov, ki bi bilo povezano s temo tega članka.

Priznanja

Delo na tem članku je bilo opravljeno v okviru raziskovalne enote ACSID, FOR2974, ki jo financira Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Nemška raziskovalna fundacija) – 411232260.

Dodatni material

Dodatni podatki za ta članek so na voljo na spletni strani https://doi.org/10.1556/2006.2022.00013.