Komorbidnost motnje uporabe interneta in motnje pomanjkanja pozornosti - hiperaktivnost: Dve študiji primera primera odraslih (2017)

J Behav Addict. 2017 Dec 1; 6 (4): 490-504. doi: 10.1556 / 2006.6.2017.073.

Bielefeld M1, Drews M2, Putzig I3, Bottel L1, Steinbüchel T1, Dieris-Hirche J1, Szycik GR4, Müller A5, Roy M6, Ohlmeier M7, Theodor Te Wildt B1.

Minimalizem

Cilji

Obstajajo dobri znanstveni dokazi, da je hiperaktivnostna motnja s pomanjkanjem pozornosti (ADHD) napovedovalec in komorbidnost zasvojenostnih motenj v odrasli dobi. Ta združenja se ne osredotočajo le na odvisnosti od snovi, temveč tudi na vedenjske odvisnosti, kot so motnje iger na srečo in motnje uporabe interneta (IUD). Za IUD so sistematični pregledi ugotovili ADHD kot eno izmed najbolj razširjenih komorbiditet poleg depresivnih in anksioznih motenj. Vendar pa obstaja potreba po nadaljnjem razumevanju povezav med obema motnjama, da bi dobili posledice za posebno zdravljenje in preprečevanje. To še posebej velja za odrasle klinićne populacije, kjer je o teh odnosih znano le malo. Namen te študije je bil podrobneje raziskati to vprašanje na podlagi splošne hipoteze, da obstaja odločilno presečišče psihopatologije in etiologije med IUD in ADHD.

Metode

V univerzitetni bolnišnici so pregledali dva vzorca kontrolnega primera. Bolniki z ADHD in IUD pri odraslih so preiskovali obsežno klinično in psihometrično analizo.

Rezultati

Našli smo podporo hipotezi, da imata ADHD in IUD psihopatološke značilnosti. Med bolniki iz vsake skupine smo ugotovili veliko stopnjo razširjenosti komorbidnega ADHD pri IUD in obratno. Poleg tega so bili simptomi ADHD v obeh vzorcih pozitivno povezani s časom uporabe medijev in simptomi internetne zasvojenosti.

Razprava

Klinični zdravniki se morajo zavedati tesne povezanosti obeh motenj tako diagnostično kot terapevtsko. Ko gre za ponovno vzpostavitev nadzora nad uporabo interneta med zdravljenjem in rehabilitacijo, je treba pri zdravnikih in pacientih upoštevati morebiten premik odvisnosti.

KLJUČNE BESEDE:Motnja uporabe interneta; Motnje pozornosti s hiperaktivnostjo; spletna zasvojenost

PMID: 29280392

DOI: 10.1556/2006.6.2017.073

Predstavitev

Obstaja trden znanstveni dokaz, da je motnja hiperaktivnosti s pomanjkanjem pozornosti (ADHD) hkrati napovedovalec (Biederman et al., 1995) in značilna komorbidnost za številne zasvojenostne motnje (Gillberg in sod., 2004). V velikem evropskem vzorcu bolnikov z motnjo uživanja snovi je bilo 13.9% ugotovljenih z ADHD pri odraslih (van Emmerik-van Oortmerssen et al., 2014) z veliko variabilnostjo zaradi države in primarne uporabljene snovi (van de Glind et al., 2014). ADHD je duševna motnja, ki značilno ustreza težavam pri pozornosti in koncentraciji, pretirani aktivnosti in težavam z nadzorovanjem vedenja, kar je neprimerno za posameznikovo starost. Še posebej, vendar ne izključno, kadar ADHD vztraja skozi mladostništvo in odraslost, kar je v približno 36.3% primerov (Kessler in sod., 2005), tveganje za nastanek odvisnosti od alkohola (Biederman et al., 1995), nikotin (Wilens et al., 2008) ali celo prepovedane droge, kot je kokain (Carroll in Rounsaville, 1993) je visok. Ker stimulansi, kot je metilfenidat (MPH), delujejo kot učinkovito zdravilo (Van der Oord, Prins, Oosterlaan in Emmelkamp, ​​2008), uživanje snovi in ​​zloraba pri bolnikih z ADHD razlagajo tudi kot način samozdravljenja (Han in drugi, 2009). Poleg tega so visoke stopnje impulzivnosti značilne za oba bolnika z ADHD (Winstanley, Eagle in Robbins, 2006) in z motnjami uporabe snovi (De Wit, 2009).

ADHD je tudi značilna komorbidnost za patološko igranje na srečo, ki po ICD-10 (Svetovna zdravstvena organizacija, 1992) še vedno opredeliti kot motnjo nadzora impulzov. Nasprotno pa je 2013 peta izdaja Diagnostični in statistični priročnik duševnih motenj (DSM-5; Ameriško psihiatrično združenje, 2013) vzpostavila skupno podlago za motnje uporabe snovi in ​​snovi. V poglavju „Snovi, povezane s snovmi in zasvojenostmi“ je zdaj imenovana „motnja v igrah na srečo“, vendar je edina prepoznana odvisnost od vedenja. Vendar pa je v oddelku III DSM-5 prvič omenjena motnja spletnih iger (IGD) kot pogoj, ki zahteva več kliničnih raziskav in izkušenj, preden bo mogoče v celoti prepoznati kot izrazito motnjo (Petry & O'Brien, 2013). IGD je res tista specifična različica internetne zasvojenosti, ki je bila najbolj raziskana (Young, 1996) in pokazala največjo razširjenost (Rehbein, Kliem, Baier, Mößle in Petry, 2015). Ta razvoj ne preseneča, nenazadnje tudi zato, ker spletne igre in spletne igre na srečo vse pogosteje imajo skupne lastnosti.

Odvisnost od interneta je odvisnost od video iger že povezana na psihopatologijo ADHD na več načinov (Arfi & Bouvard, 2008; Yen et al., 2017). Sistematični pregledi so ADHD prepoznali kot tipičnega napovedovalca (Weiss, Baer, ​​Allan, Saran in Schibuk, 2011) in komorbidnost (Weinstein in Weizman, 2012) za IGD zlasti pri otrocih in mladostnikih. Poleg tega se je na subklinični ravni pokazalo, da hiperaktivnost, impulzivnost, nepazljivost, pomanjkanje osredotočenosti in osredotočenost na kognitivne naloge korelirajo s prekomerno uporabo video iger tako brez povezave kot prek spleta (Swing, Gentile, Anderson in Walsh, 2010). Podobne ugotovitve so bile ugotovljene že prej za prekomerno uporabo televizije (Miller in sod., 2007) in prispeva k nenehni razpravi o tem, ali pretirana uporaba zaslonskih medijev na splošno in zlasti video iger morda ni le simptom of pa tudi dejavnik tveganja za razvoj ADHD (Weiss in sod., 2011).

Razmerja med pretirano uporabo nekaterih spletnih aplikacij in ADHD niso popolnoma razumljena. Kljub temu pa naj bi spletne aktivnosti, kot so igre itd., Zagotavljale neprekinjeno spodbudo in takojšnje nagrade, kar pa posamezniki z ADHD zelo cenijo in ki jim je težko dolgčas (Castellanos & Tannock, 2002) in naklonjen zamudnim uvrstitvam (Diamond, 2005). Druge študije so domnevale, da je to povezavo mogoče razložiti z oslabljeno funkcijo delovnega spomina v ADHD, ki je bila opredeljena kot ključni endofenotip ADHD (Castellanos & Tannock, 2002). Glede na to spletne aplikacije, kot so spletne igre za več igralcev, nudijo pomoč s prikazom ciljev misije za premagovanje te okvare in s tem premagovanje frustracije in slabe uspešnosti v resničnem življenju. Posledično bi lahko posamezniki z ADHD dali prednost kompleksnim aplikacijam za spletne igre, zaradi katerih so lahko bolj izpostavljeni razvoju patoloških medijev (Yen, Yen, Chen, Tang in Ko, 2008). Zanimivo je, da Koepp et al. (1998) poročali, da video igranje privede do strijatalnega sproščanja dopamina, kar lahko povzroči boljšo koncentracijo in delovanje, kar bi lahko olajšali posamezniki, katerih kognitivne sposobnosti so v resničnem življenju oslabljene. To se ujema z uporabo posebej zasnovanih resne igre za offline zdravljenje bolnikov z ADHD, vključno z aplikacijami za nevrofeedback (Lau, Smit, Fleming in Riper, 2017). Dandanes se video igrice večinoma igrajo na spletnih napravah in v spletnih načinih. Poleg tega spletne igre postopoma vključujejo vidike iger na srečo, nakupovanje in socialna omrežja (Gainsbury, Hing, Delfabbro in King, 2014), ki vsebujejo dodatne zasvojenosti. Analogne vedenjske zasvojenosti, kot so motnje iger na srečo, patološki nakup in hiperseksualna motnja, ki so povezane tudi z ADHD (Blankenship & Laaser, 2004; Brook, Chenshu, Brook in Leukefeld, 2016), se vedno bolj in bolj manifestirajo na spletu in s tem pridobijo novo dinamiko in fenomenologijo (Dittmar, Long in Bond, 2007; Young, 2008). Glede na ta nenehni razvoj v smislu digitalnega prenosa in združitve je pomembno, da se spremljajo druge posebne in splošne oblike prekomerne ali zasvojenosti z internetom, ki presega IGD. V zadnjem času strokovnjaki uporabljajo izraz motnja uporabe interneta (IUD; Ameriško psihiatrično združenje, 2013), ki se nanaša na nenadzorovano prekomerno uporabo interneta, ki negativno posega v vsakdanje življenje. Pravzaprav je bil IUD že povezan z ADHD. Poleg depresije in anksioznih motenj je bilo ugotovljeno, da gre za značilno komorbidnost IUD na splošno (Ko, Yen, Yen, Chen in Chen, 2012). Poleg tega se zdi, da imajo bolniki z ADHD in IUD večje tveganje za razvoj druge oblike zasvojenosti. V kliničnem kontekstu je to omembe vredna ugotovitev, saj ti bolniki potrebujejo jasno zavedanje o potencialnem premiku patologije odvisnosti med odtegnitvijo in rehabilitacijo. O prekrivanju in povezavah med IUD in ADHD, zlasti pri kliničnih populacijah odraslih, je malo znanega. Zato je smiselno nadalje raziskati razmerja med ADHD in IUD s kliničnega vidika. Obstaja več študij z velikimi skupinami, ki se ukvarjajo s temi vprašanji večinoma na subklinični ravni (Yen et al., 2008). Vendar je bilo le nekaj raziskav opravljenih s kliničnimi vzorci, sestavljenimi bodisi iz ADHDHan in drugi, 2009) ali problematičnih bolnikov z uporabo interneta (PIU) (Bernardi in Pallanti, 2009). Kolikor vemo, je to prva študija, ki primerja skupino odraslih bolnikov z ADHD in skupino odraslih IUD bolnikov, ne samo s kontrolo, temveč tudi med seboj, da bi nadalje preiskovala njihove skupne razlike in razlike. Študija izhaja iz hipoteze, da obstaja odločilno presečišče psihopatologije, ki jo je treba obravnavati izrazito tako v terapevtski kot preventivni medicini. Natančneje, pričakujemo, da se ukrepi ADHD v veliki meri ujemajo z ukrepi internetne zasvojenosti.

Metode

Na medicinski šoli v Hannovru (MHH) sta bili uvedeni dve klinični skupini (ADHD in IUD) in dve kontrolni skupini. Ta postopek je, sestavljen iz udeležencev 25, omogočil primerjavo vsake klinične skupine z njuno kontrolno skupino in obeh kliničnih skupin. V prvem terminu so bili bolniki, ki se nameravajo zdraviti, temeljito ocenjeni z diagnostičnim intervjujem. Tisti, ki so izpolnili merila ADHD oziroma IUD, so bili povabljeni k sodelovanju v študiji, ki se izvaja pri drugem imenovanju.

ADHD skupina in njena kontrolna skupina

Udeleženci skupine ADHD so se zaposlili izključno iz odrasle ambulante za ADHD za odrasle. Bolniki so prejeli temeljito diagnostično oceno glede simptomov ADHD in komorbidnosti. V okviru diagnostičnega procesa so bili posamezniki povabljeni na glavni diagnostični instrument, klinični intervju Conners 'Adult ADHD Diagnostic Intervju za DSM-IV (CAADID; Epstein, Johnson in Conners, 2001). Tu so bila s temeljitim raziskovanjem ocenjena merila ADHD za 18 DSM-IV, razdeljena na dve klinični domeni nepazljivosti (devet elementov) in hiperaktivnost / impulzivnost (predmeti 6 / 3), ki zadevajo otroštvo in odraslost. ADHD so diagnosticirali le, če so bila izpolnjena merila DSM-IV, kar pomeni, da mora biti v otroštvu in odraslosti na enem ali obeh področjih prisotnih vsaj šest od devetih simptomov. Oceno so dopolnili vprašalniki o samoporočanju (glej spodaj). V časovnem obdobju 1.5 let so bili paketi za raziskovanje 50 razdeljeni pacientom, ki so jim diagnosticirali ADHD, starih med 18 in 65 leti in so pokazali povprečno raven verbalne inteligence [Izobraževalni test večglasne izbire besedišča (MWT-B) IQ 100 ± 15]. Skupno število bolnikov z zdravilom 25 je vrnilo ankete, kar je enako stopnji odziva 50%. V istem obdobju se je kontrolna skupina zaposlila z obvestili v okviru MHH, kar zadeva porazdelitev spola, starosti in šolske izobrazbe. Merila za vključitev v kontrolno skupino so bila: povprečna raven verbalne inteligence in odsotnost duševne bolezni v preteklosti. Kontrole so bile pregledane za ADHD in IUD.

IUD skupina in njena kontrolna skupina

Skupina IUD se je zaposlila v ambulanti MHH za medijsko povezane motnje, specializirane za internetno odvisnost. Kriteriji za vključitev so bili: diagnoza IUD po kriterijih Young (1996) in brado (Brada in volk, 2001) (Tabela 1) in namen zdravljenja, starosti med 18 in 65 ter povprečne ravni verbalne inteligence. Če so bila izpolnjena merila za vključitev, so bili udeleženci povabljeni na klinični intervju, ki je vseboval zbiranje anamnestičnih informacij. Udeleženci kontrolne skupine so bili rekrutirani v MHH in so bili primerljivi za ustrezno porazdelitev glede na spol, starost in šolo. Merila za vključitev v kontrolno skupino so bila: povprečna raven verbalne inteligence in odsotnost duševne bolezni v preteklosti. Kontrole so bile pregledane za ADHD in IUD. Skupaj so bili v raziskavo vključeni udeleženci 25 z nadzorom IUD in 25.

Tabela

Tabela 1. Diagnostična merila za motnjo uporabe interneta
 

Tabela 1. Diagnostična merila za motnjo uporabe interneta

Vse naslednje (1 – 5) morajo biti prisotne:
1. Je zaskrbljen z internetom (pomislite na prejšnjo spletno aktivnost ali predvidejte naslednjo spletno sejo).
2. Za dosego zadovoljstva mora uporabljati internet s povečanim časom.
3. Neuspešno si prizadeva za nadzor, zmanjšanje ali ustavitev uporabe interneta.
4. Je nemiren, razpoložen, depresiven ali razdražljiv, ko poskuša poseči ali ustaviti uporabo interneta.
5. V spletu ostaja dlje, kot je bilo prvotno predvideno.
Vsaj eno od naslednjega:
1. Je ogrozil ali tvegal izgubo pomembne zveze, službe, izobrazbe ali poklicne priložnosti.
2. Je lagal družinskim članom, terapevtu ali drugim, da bi prikril obseg vpletenosti v internet.
3. Internet uporablja kot način za beg pred težavami ali za lajšanje disforičnega razpoloženja (npr. Občutkov nemoči, krivde, tesnobe in depresije).

Opombe. Prirejeno od Young (1996) in Beard and Wolf (2001).

Udeleženci vseh štirih skupin so bili obveščeni o zaupnem ravnanju s svojimi podatki in o namenu študije. Tabela 2 ponuja pregled demografskih podatkov o vzorcih.

Tabela

Tabela 2. Klinični ukrepi. Srednja vrednost (SD)
 

Tabela 2. Klinični ukrepi. Srednja vrednost (SD)

 

Skupina ADHD (n = 25)

Nadzorna skupina (n = 25)

Statistika

IUD skupina (n = 25)

Nadzorna skupina (n = 25)

Statistika

Statistika (ADHD v primerjavi z IUD)

ISS36.36 (17.45)23.00 (4.34)U = 117.0 **53.28 (12.99)24.88 (6.62)U = 28.0 **U = 135.0 *
Izguba nadzora9.68 (4.09)4.84 (1.41)U = 72.0 **11.92 (3.49)5.28 (2.01)U = 41.0 **U = 216.0, ns
Simptomi umika6.56 (3.66)4.24 (0.72)U = 72.0 *10.12 (3.27)4.28 (0.74)U = 34.0 **U = 140.50 *
Razvoj strpnosti7.92 (4.06)5.72 (2.51)U = 208.0, ns12.64 (3.29)6.56 (2.95)U = 64.0 **U = 114.50 **
Družbena razmerja6.32 (3.73)4.12 (0.44)U = 192.0 *10.28 (3.61)4.36 (1.08)U = 50.0 **U = 137.50 *
Vpliv na delovno uspešnost5.88 (3.66)4.08 (0.40)U = 221.50, ns8.32 (3.57)4.40 (1.44)U = 76.0 **U = 164.50 *
WURS-k41.68 (16.52)10.20 (9.97)U = 26.0 **27.29 (17.30)13.84 (11.35)U = 131.50, nsU = 125.0, ns
CAARS (srednje vrednosti T)       
Nepazljivost / težava s spominom80.05 (11.82)46.56 (8.91)U = 2.50 **61.77 (13.55)45.08 (8.36)U = 67.50 **U = 69.50 **
Hiperaktivnost / nemir69.86 (18.19)48.32 (10.68)U = 93.00 **49.77 (13.81)49.38 (10.13)U = 254.50, nsU = 93.00 *
Impulzivnost / čustvena labilnost77.29 (14.21)47.36 (10.96)U = 33.00 **58.48 (16.55)48.13 (10.44)U = 153.00, nsU = 84.00 *
Težave s samo-konceptom67.14 (12.11)44.40 (10.80)U = 44.00 *58.68 (13.93)43.13 (9.82)U = 95.50 **U = 146.00, ns
DSM-IV: nepazljiv80.43 (11.91)45.16 (7.48)U = 4.50 **57.41 (14.69)43.79 (7.47)U = 112.00 *U = 53.00 **
DSM-IV: hiperaktivno-impulziven73.29 (14.34)50.48 (8.90)U = 50.00 **53.14 (14.96)51.21 (8.83)U = 255.00, nsU = 76.50 **
DSM-IV: simptomi ADHD80.29 (12.95)47.76 (8.51)U = 17.50 **56.27 (14.51)47.42 (8.40)U = 161.00, nsU = 56.00 **
Indeks ADHD82.00 (10.19)47.56 (9.92)U = 13.00 **61.09 (15.47)48.08 (10.95)U = 127.50 *U = 60.00 **
DSM-IV samoocenjevalna lestvica za ADHD       
Kombinirano9 (36%)- 3 (12%)-  
Nepazljiv8 (38%)-χ2 (3) = 31.28 **2 (8%)2 (8%)χ2 (3) = 4.03, nsχ2 (3) = 14.05 *
Hiperaktivno – impulzivno1 (4%)1 (4%)2 (8%)2 (8%)
Ne3 (12%)23 (92%) 15 (60%)15 (60%)  
BDI16.96 (9.91)2.76 (3.66)U = 46.50 **18.54 (8.40)2.92 (3.42)U = 16.50 **U = 277.0, ns
SCL-90-R / korelacijska vrednost T       
GSI0.94 (0.50) / 630.23 (0.35) / 49U = 61.0 **0.88 (0.45) / 620.25 (0.36) / 50U = 74.0 **U = 269.00, ns
PST42.20 (16.92) / 5914.28 (15.78) / 48U = 70.0 **40.68 (19.48) / 5915.40 (16.23) / 48U = 99.50 **U = 301.0, ns
PSDI1.89 (0.43) / 631.19 (0.33) / 49U = 59.50 **1.82 (0.43) / 621.25 (0.31) / 52U = 63.50 **U = 258.0, ns
MWT-B29.71 (3.54)29.40 (3.49)U = 287.50, ns28.65 (3.66)26.84 (4.39)U = 236.50, nsU = 236.0, ns

Opombe. Vključeni nizi podatkov v skupini ADHD dosegajo od n = 20–25 in v kontrolni skupini od n = 24–25. V skupini IUD vključeni nabori podatkov segajo od n = 20–25 in v kontrolni skupini od 24 do 25. Območja s sivo senco predstavljajo statistično primerjavo med zadevno klinično in kontrolno skupino. Zadnji stolpec predstavlja statistično primerjavo obeh kliničnih skupin. ADHD: motnja hiperaktivnosti s pomanjkanjem pozornosti; IUD: motnje pri uporabi interneta; ISS: Internetsuchtskala; WURS-k: ocenjevalna lestvica Wender Utah; CAARS: Connersove lestvice za ADHD za odrasle; BDI: Beckov seznam depresije; SCL-90-R: Kontrolni seznam simptomov-90 - revidiran; GSI: Globalni indeks resnosti; PST: Skupen pozitiven simptom; MWT-B: preizkus inteligencije besedišča z več izbirami; SD: standardni odklon; ns: ni pomembno.

*p <.01. **p <.001.

Vprašalniki

Splošni vprašalnik

Splošni vprašalnik je bil posebej zasnovan za študije. Prvi del je vključeval vprašanja v zvezi z demografskimi informacijami o partnerstvu, izobraževanju in poklicu. Poleg tega so bili udeleženci pozvani, naj poročajo o že obstoječih boleznih in prejšnjem zdravljenju. Drugi del je bil zasnovan za oceno vedenja pri uporabi medijev. Tu so lahko udeleženci določili svojo uporabo medijev glede vsebine, pogostosti in trajanja. Poleg tega so jih vprašali o motivacijskih in privlačnih vidikih, ki se nanašajo na njihovo uporabo medijev, in ali so se na koncu dojemali kot zasvojeni s posebno uporabo medijev.

DSM-IV samoocenjevalna lestvica za ADHD

Seznam simptomov DSM-IV je retrospektivni instrument za diagnozo ADHD v otroštvu in mladostništvu. V bistvu gre za prilagoditev diagnostičnih meril DSM-IV (Ameriško psihiatrično združenje, 2000). Sestavljen je iz elementov 18, razdeljenih na klinična področja nepazljivosti (devet elementov), ​​hiperaktivnosti (šest elementov) in impulzivnosti (tri postavke). Orodje omogoča diagnosticiranje mešanega, predvsem nepazljivega ali predvsem hiperaktivnega podtipa ADHD. Za diagnozo ADHD je v starostnih obdobjih 6 – 6 let dosledno prisotnih vsaj šest od devetih simptomov. Z neposrednim prilagajanjem meril DSM-IV ta instrument kaže veljavnost visokih meril.

Lestvica ocene Wender Utah (WURS-k)

Wender Utah Rating Scale (WURS) je priljubljeno orodje za retrospektivno dimenzijsko oceno ADHD v otroštvu za odrasle in se v tem kontekstu pogosto uporablja. Retz-Junginger et al. (2002) razvila nemško kratko različico (WURS-k) WURS, ki vsebuje predmete 25, ki predstavljajo ekonomsko retrospektivno oceno simptomov ADHD v otroštvu. Udeleženci prejmejo seznam izjav, iz katerih so prosili, da ocenijo, kako močno je bilo opisano vedenje, lastnost ali težava izraženo v starosti med 8 in 10 (npr. Kot otrok med 8 in 10 sem imel težave z koncentracijo ali sem bil zlahka omejiv). Tukaj je mogoče dati odgovore na lestrovski lestvici v točki 5, ki sega od [0], ne velja za [4] močno izrazit. Za splošno oceno, meja 30 točk kaže na obstoječi ADHD v otroštvu. Kratka različica je pokazala zadovoljive psihometrične lastnosti glede na faktorsko strukturo, zanesljivost (delitev na polovico: r12 = .85) in notranja konsistenca (α = 0.91) (Retz-Junginger et al., 2003).

Conners 'Adult ADHD lestvice za oceno (CAARS)

Razvil v 1999 Conners [glej Macey (2003) za podroben opis] so CAARS postali eden najbolje potrjenih instrumentov za diagnosticiranje in oceno simptomatologije ADHD v odrasli dobi. V predstavljenih študijah je bila uporabljena dolga različica samoporočanja s predmeti 66. Anketirance prosimo, da ocenijo, koliko ali pogosto je dana izjava (npr. Frustriran sem brez težav) velja za njihove osebne izkušnje. Odgovori so podani na 4-stopenjski Likertovi lestvici v razponu od [0] sploh ne / nikoli, [1] malo / včasih, [2] močno / pogosto in [3] zelo močno / zelo pogosto. Dolga različica samoprijave omogoča razdelitev na osem podkale, npr. Za nepazljivost, hiperaktivnost / impulzivnost in splošno simptomatologijo ADHD na podlagi meril DSM-IV za ADHD. Nemška priredba Christiansena, Hirscha, Abdel-Hamida in Kisa (2014) je pokazal dobro zanesljivost in veljavnost.

Merila za IUD

Ker je IUD razmeroma nov pojav in ker še vedno čaka fenomenološka klasifikacija kot motnja nadzora impulza ali vedenjska odvisnost, še ni v celoti prepoznana kot klinična entiteta znotraj ICD-10 in / ali DSM-IV. Kljub temu vse več raziskav kaže, da se merila za motnje, povezane s snovjo, lahko uporabljajo tudi pri zasvojenosti z internetom. En pristop v skladu s to raziskavo izvira iz Young (1996) ki je razvil osem kriterijev, od katerih mora biti vsaj pet, da bi diagnosticirali internetno zasvojenost. Brada in volk (2001) je spremenil uporabo osem meril. Glede na njihovo opredelitev je za diagnozo zasvojenosti z internetom obvezna prisotnost prvih petih postavk, ki se osredotočajo na primarno zasvojenost. In vsaj eden od treh zadnjih meril mora biti prisoten, ki bolj opisuje okvaro vsakodnevnega delovanja zaradi zasvojenosti. V okviru študije so bila uporabljena strožja merila, ki sta jih predlagala Beard in Wolf (tabela 1).

Internetsuchtskala (ISS)

Znotraj nemško govorečih držav ISS [brezplačni prevod: Lestvica odvisnosti od interneta, da se ne zmoti z lestvico internet odvisnosti Griffiths (IAS) (1998)] Hahn in Jeruzalem (2003) je dokaj dobro potrjen instrument za oceno IUD. Dvajset elementov zajema pet vidikov IUD: izguba nadzora (npr. Več časa preživim na internetu, kot je bilo prvotno načrtovano), odtegnitvenih simptomov (npr. Ko ne morem biti na spletu, čutim razdraženost in nezadovoljstvo), razvoj tolerance (npr. V mojem vsakdanu vse bolj prevladuje internet), negativno vpliva na delovno uspešnost (npr. Na delovanje interneta negativno vpliva moja uspešnost v šoli ali na delu) in negativno vpliva na družbena razmerja (npr. Odkar sem odkril internet, se z drugimi ukvarjam manj). Vsaka pod skala je sestavljena iz štirih elementov. Odgovori so podani na 4-stopenjski Likertovi lestvici v razponu od [1] ne velja, [2] komaj velja, [3] raje velja in [4] velja. Mejna vrednost za identifikacijo IUV je bila nastavljena na> 59 (povprečni odziv 3), medtem ko ocena med 50 in 59 (povprečni odziv 2, 5) kaže na zlorabo in tveganje za nastanek IUD. ISS je pokazal zadovoljive psihometrične lastnosti z vidika notranje skladnosti α = 0.93 za celoten rezultat in α = 0.80 za pet podkast, pa tudi veljavnost z zunanjimi merili, npr. Impulzivnost (za pregled glej Hahn in Jeruzalem, 2010).

Beck depresija popisa (BDI)

DSI, ki temelji na DSM (Beck, Ward, Mendelson, Mock in Erbaugh, 1961) je eden najpogostejših instrumentov za merjenje depresije tako v kliničnih raziskavah kot v praksi. Njegove odlične psihometrične lastnosti omogočajo zanesljivo in veljavno oceno resnosti depresije. Nemška priredba (Hautzinger, Keller in Kühner, 2006) je sestavljen iz elementov 21, ki omogočajo izračun skupne ocene. Odzivi so narejeni na lestvici po meri Likerta s točko 4. Vrednosti od 0 do 13 ne predstavljajo depresije, vrednosti od 14 do 19 označujejo blago depresijo, vrednosti od 20 do 28 pa kažejo na zmerno depresijo, vrednosti nad 28 pa kažejo na močno depresijo. Nemška prilagoditev BDI je pokazala visoko zanesljivost in veljavnost kriterijev (Kühner, Bürger, Keller in Hautzinger, 2007).

Kontrolni seznam simptomov-90 - Spremenjen (SCL-90-R)

SCL-90-R (Derogatis, 1977) meri subjektivno okvaro s fizičnimi in psihološkimi simptomi v zadnjih 7 dneh. Vprašalnik je sestavljen iz 90 postavk, od katerih 83 postavk pokriva devet simptomatskih področij: somatizacija, obsesivno-kompulzivna, medosebna občutljivost, depresija, tesnoba, sovražnost, fobična tesnoba, paranoična misel in psihotizem. Skupaj devet postavk sestavlja več globalnih indeksov (glej spodaj). Anketiranci naj navedejo, kako močno so trpeli zaradi posebnega simptoma v zadnjih 7 dneh. Odgovori so podani na 5-stopenjski Likertovi lestvici. Popis omogoča oblikovanje treh globalnih indeksov: indeks globalne resnosti, pozitiven simptom skupnega zneska in pozitivni indeks stiske simptomov. Nemška priredba Franke (2016) je pokazal visoke notranje doslednosti za svetovno lestvico in vse podrazrede ter dobre konvergentne veljavnosti (Schmitz in sod., 2000).

Test inteligence z besedilom z več izbirami (MWT-B)

The MWT-B Lehrl, Triebig in Fischer (1995) je popis, ki ocenjuje splošno raven inteligence glede na kristalno verbalno inteligenco pri odraslih od 20. do 64. leta. Sestavljen je iz 37 predmetov, v katerih anketiranci poiščejo in označijo edino nemško besedo v vrsti petih besed, ki dejansko obstaja . Je zelo ekonomično orodje, saj običajno traja dokončanje le 5 minut. Neobdelani rezultat (število pravilnih odgovorov) je mogoče pretvoriti v vrednost IQ ob upoštevanju starosti osebe.

Analiza podatkov

Za preučitev, ali podatki omogočajo parametrične metode analize, je bil izbran mešani pristop. Najprej so bili uporabljeni značilni preizkusi (testi Kolmogorov – Smirnov in Shapiro – Wilk) za raziskovanje normalnosti porazdelitev. Poleg tega so bili za analizo normalnosti podatkov uporabljeni grafični (histogrami, diagrami Q – Q in P – P) in numerični pristopi, ki vključujejo izračun naklona in kurtoze porazdelitev. Za analizo kliničnih ukrepov so bile izbrane preproste primerjave sredstev. Kjer so bili primerni parametri, je neodvisnih vzorcev t-izvedeni so bili. Za neparametrične pristope Mann – Whitney U izvedli teste. Manjkajoči nabori podatkov so označeni v opombah tabel. Za kategorične spremenljivke je χ2 izračunani so bili testi. Zaradi majhnih velikosti vzorca in številnih primerjav v vzorcih je bila za vse analize postavljena vrednost 0.01 (dvotirna). Zato predstavljene statistike predstavljajo konzervativni pristop analize.

etika

Postopki študije so bili izvedeni v skladu s Helsinško deklaracijo in v skladu z zahtevami vseh veljavnih lokalnih in mednarodnih etičnih standardov. Študija je odobrila institucionalna etična komisija [medicinska šola v Hannovru]. Vsi preiskovanci so bili obveščeni o študiji in vsi so dali informirano privolitev in niso bili nadomestili za svojo udeležbo.

Rezultati

Klinični ukrepi

Vsi bolniki z ADHD so diagnosticirali na podlagi CAADID, ki so ga opravili izkušeni klinični specialisti. Uporaba vprašalnika je bila dodatna dopolnitev. Upoštevati je treba, da diagnoza, ki večinoma temelji na strukturiranem kliničnem intervjuju, ne pomeni nujno, da vsi posamezniki v vprašalniku dosežejo jasno mejo (tabela 3).

Tabela

Tabela 3. Vzorčna demografija
 

Tabela 3. Vzorčna demografija

 

Skupina ADHD (n = 25)

Nadzorna skupina (n = 25)

Statistika

IUD skupina (n = 25)

Nadzorna skupina (n = 25)

Statistika

Statistika (ADHD v primerjavi z IUD)

Spol (moški / ženska)14/1114/11 19/619/6  
Starost [povprečje v letih (SD)]38.8 (10.22)38.16 (10.84)U = 301.0, ns29.36 (10.76)29.48 (9.96)U = 302.0, nsU = 158.5, ns
IQ [pomeni (SD)]109.92 (14.43)108.36 (11.22)U = 289.50, ns106.61 (13.11)101.72 (10.10)U = 236.50, nsU = 236.0, ns
Šolska izobrazba (%)       
Šolski dijak--χ2 (2) = 2.03, ns1 (4%)1 (4%)χ2 (3) = 0.36, nsχ2 (3) = 5.92, ns
Srednja sodobna šola8 (32%)5 (20%)2 (8%)2 (8%)
Srednja šola10 (40%)15 (60%)10 (40%)12 (48%)
Srednja šola / gimnazija7 (28%)5 (20%)12 (48%)10 (40%)
Strokovno izobraževanje (%)       
Noben4 (16%)2 (8%)χ2 (5) = 3.47, ns9 (36%)-χ2 (6) = 13.61, nsχ2 (6) = 12.92, ns
V izobraževanju (vajeništvo)--3 (12%)4 (16%)
Končano vajeništvo14 (56%)16 (64%)6 (24%)11 (44%)
Tehnični kolegij4 (16%)2 (8%)1 (4%)2 (8%)
Univerzitetna diploma2 (8%)4 (16%)5 (20%)5 (20%)
Ostalo---3 (12%)
Poklicni status / delo (%)       
Ja, naučeno9 (36%)16 (64%)χ2 (5) = 5.00, ns9 (36%)15 (60%)χ2 (6) = 12.41, nsχ2 (7) = 10.29, ns
Ja, drugi6 (24%)5 (20%)2 (8%)3 (12%)
Da, zaščiteno1 (4%)---
Ne, družinski odmor2 (8%)1 (4%)-2 (8%)
Ne, brez službe5 (20%)2 (8%)6 (24%)1 (4%)
Ne, stalna bolniška odsotnost--4 (16%)-
Ne, v pokojnini--1 (4%)-
Nihče drug2 (8%)1 (4%)3 (12%)4 (16%)
Partnerstvo (%)       
single6 (24%)4 (16%)χ2 (3) = 3.09, ns11 (44%)9 (36%)χ2 (4) = 8.38, nsχ2 (4) = 12.77, ns
V partnerstvu7 (28%)6 (24%)12 (48%)10 (40%)
Poročen8 (32%)14 (56%)-6 (24%)
 Ločen / ločen3 (12%)1 (4%)1 (4%)-
ovdoveli--1 (4%)-
Obstoječe bolezni [n (%)]       
Depresija14 (56%)0%-12 (48%)0%-χ2 (1) = 0.32, ns
Anksiozna motnja7 (28%)0%-6 (24%)0%-χ2 (1) = 0.10, ns
OCD1 (4%)0%-1 (4%)0%-χ2 (1) = 0, ns
Motnje hranjenja4 (16%)0%-2 (8%)0%-χ2 (1) = 0.76, ns
Prilagodljiva motnja1 (4%)0%--0%-χ2 (1) = 1.02, ns
Somatizacijska motnja1 (4%)0%--0%-χ2 (1) = 1.02, ns
Psihosomatska motnja5 (20%)0%-3 (12%)0%-χ2 (1) = 0.60, ns
PTSD2 (8%)0%--0%--
Disocijativna motnja identitete-0%-2 (8%)0%--
Mejna osebnost1 (4%)0%--0%- 
Druge osebnostne motnje1 (4%)0%-2 (8%)0%-χ2 (1) = 0.36, ns
Zasvojenost motnja3 (12%)0%-1 (4%)0%-χ2 (1) = 1.09, ns
Shizofrenija1 (4%)0%-1 (4%)0%-χ2 (1) = 0, ns
ADHD10 (40%)0%-0 (0%)0%-χ2 (1) = 12.50 *
Ostalo0 (0%)0% 4 (16%)0% χ2 (1) = 4.35

Opombe. Siva zasenčena območja predstavljajo statistično primerjavo med posamezno klinično in kontrolno skupino. Končni stolpec predstavlja statistično primerjavo obeh kliničnih skupin. SD: standardni odklon; IUD: motnja uporabe interneta; ADHD: hiperaktivna motnja pomanjkanja pozornosti; OCD: obsesivno kompulzivna motnja; PTSP: posttraumatska stresna motnja.

Manjkajo štirje nabori podatkov, manjka en niz podatkov, manjkajo pa trije.

*p <.01. **p <.001.

DSM-IV samoocenjevalna lestvica za ADHD

Približno 18 bolnikov z ADHD 25 (72%) je doseglo mejo na tej lestvici samoocenjevanja. Ta skupina je v glavnem izpolnjevala merila za kombinirani podtip (36%), ki mu je neposredno sledil nepazljiv podtip (32%). V enem primeru so našli hiperaktivno-impulzivni podtip (4%) in trije udeleženci niso dosegli meje (12%). Manjkali so štirje podatki o informacijah o merilih DSM (16%).

Približno 7 od bolnikov z IUD 25 (28%) je bilo v merilih DSM pozitivno testirano na ADHD. Tu je najbolj prevladoval kombinirani podtip (12%). Dva primera sta bila pozitivno testirana na nepazljivi podtip (8%) in hiperaktivno-impulzivni podtip (8%). V primerih 15 (60%) psihometrična meja ADHD ni bila dosežena in so manjkali trije podatki (12%). Med merili DSM ni bilo bistvene razlike med skupino IUD in njihovim nadzorom. Nazadnje sta se obe klinični skupini med seboj znatno razlikovali glede na porazdelitev kombiniranega in nepazljivega podtipa v korist skupine z ADHD. Glede hiperaktivno-impulzivnega podtipa ni bilo ugotovljenih bistvenih razlik.

WURS-k

Rezultati na WURS-k kažejo na obstoječi ADHD za skupino ADHD na podlagi povprečne ocene (M = 41.68, SD = 16.52). Na individualni ravni je 18 (72%) udeležencev pokazalo vrednost, ki je enaka ali večja od mejne vrednosti 30. Skupno se je skupina ADHD bistveno razlikovala od kontrol (U = 26.00, p <.001). Glede na povprečni rezultat je skupina IUD pokazala visoko vrednost WURS-k, ki je blizu predlagane meje, kar kaže na povišano simptomatologijo ADHD v otroštvu (M = 27.29, SD = 17.30). Na individualni ravni je osem primerov IUD (32%) doseglo vrednost, ki je bila enaka ali višja od mejne vrednosti. Obe klinični skupini se med seboj niso bistveno razlikovali glede simptomov ADHD, o katerih so poročali v otroštvu.

KAROVI

Ker CAARS ne zagotavljajo omejitve na podlagi surovih rezultatov in imajo le norme za spol, t-posnetki priročnika Christiansen et al. (2014) poročajo o oceni dimenzij trenutne simptomatologije ADHD. Tukaj, t-kolesi enaki ali nad 65 so ocenjeni kot klinično pomembni. The t- rezultati med 60 in 65 pomenijo povišano simptomatologijo, ki je nad normalnim nivojem in označena kot meje glede na klinično pomembne dimenzije. Skupina z ADHD je pokazala visoko povišane in klinično pomembne rezultate na vseh dimenzijah CAARS in se bistveno razlikovala od njihovih kontrol. Na posamezni ravni so posamezniki skupine 19 (76%) iz skupine ADHD pokazali klinično pomembne ravni DSM-IV, kar pomeni, da v večini primerov poteka ADHD. Skupina IUD je pokazala rahlo do zmerno povišane ocene na CAARS. Bistveno so se razlikovali od svojih kontrol v več dimenzijah, razen hiperaktivnosti, impulzivnosti, hiperaktivno-impulzivnosti DSM-IV in ADHD DSM-IV. Na posamezni ravni je pet primerov (20%) izpolnjevalo merila za ukrep ADHD CAARS DSM-IV. V neposredni primerjavi med obema kliničnima skupinama se je skupina ADHD v veliki večini različno razlikovala po razsežnosti CAARS, razen težav s samoplačniškim ukrepom iz skupine IUD.

ISS

Na splošno so bolniki z ADHD pokazali bistveno višji skupni rezultat ISS v primerjavi z njihovimi kontrolami [(M = 36.36, SD = 17.45) v primerjavi (M = 23.00, SD = 4.34)], medtem ko povprečje ni doseglo meje za problematično ali patološko uporabo interneta. Na ravni subskale je skupina ADHD znatno pokazala višje ravni izgube nadzora (M = 9.68, SD = 4.09), odtegnitveni simptomi (M = 6.56, SD = 3.66) in negativni vpliv na družbene odnose (M = 6.32, SD = 3.73) v primerjavi z njihovimi kontrolami. Na individualni ravni je pet bolnikov (20%) pokazalo, da so rezultati enaki ali višji od mejne vrednosti za tveganje za razvoj odvisnosti od interneta. Trije bolniki (12%) so dejansko pokazali vrednosti, ki so enake ali večje od mejne vrednosti za zasvojenost. V skupini IUD je ISS nakazal problematično uporabo za štiri bolnike (16%) in patološko uporabo interneta za 10 bolnikov (40%). Na ravni subkale je skupina IUD pokazala znatno večjo izgubo nadzora (M = 11.92, SD = 3.49), odtegnitveni simptomi (M = 10.12, SD = 3.27), razvoj tolerance (M = 12.64, SD = 3.29), negativni vpliv na družbene odnose (M = 10.28, SD = 3.61) in delovna uspešnost (M = 8.32, SD = 4.40) v primerjavi z njihovimi kontrolami. V neposredni primerjavi je skupina IUD znatno presegla skupino ADHD na kateri koli dimenziji ISS, razen na izguba nadzora subcale.

BDI in SCL-90-R

Na splošno so bolniki z ADHD pokazali vrednosti, ki kažejo na blago depresijo (M = 16.96, SD = 9.91). Poleg tega so se bistveno razlikovali od nadzora. Med bolniki z ADHD je bilo 13 (52%) ocenjenih kot klinično depresivnih. Skupina IUD je pokazala nekoliko hujšo simptomatologijo depresije, ki je bila glede BDI še vedno blaga (M = 18.54, SD = 8.40). Tu je bilo 15 bolnikov (60%) ocenjenih kot klinično depresivnih. Tudi ta skupina se je bistveno razlikovala od kontrol. Med obema kliničnima skupinama ni bilo pomembne razlike. Kar zadeva SCL-90-R, sta se obe klinični skupini bistveno razlikovali od kontrol v vseh indeksih. V neposredni primerjavi obe klinični skupini nista pokazali pomembnih razlik, pokazali pa so povišane ocene, ki so bile formalno na robu, da bi bile klinično pomembne. Na splošno sta obe klinični skupini pokazali povečano obremenitev s simptomi, kar kaže na ustrezno raven seva.

Sociodemografske spremenljivke

Na kratko je analiza pokazala, da v večini primerov ni mogoče predvideti normalne distribucije podatkov (glej tabelo 4). Samo majhno število spremenljivk se je izkazalo za normalno porazdeljeno, vendar kot neparametrični pristop (npr. Mann – Whitney U preskusi) se lahko uporabijo tudi v teh primerih, za celoten nabor podatkov je bil izbran neparametrični pristop.

Tabela

Tabela 4. Uporaba medijev. Pomeni (SD)
 

Tabela 4. Uporaba medijev. Pomeni (SD)

 

Skupina ADHD (n = 25)

Nadzorna skupina (n = 25)

Statistika

IUD skupina (n = 25)

Nadzorna skupina (n = 25)

Statistika

Statistika (ADHD v primerjavi z IUD)

Video igre [n (%)]15 (60)9 (36)χ2 (1) = 2.89, ns21 (87.5)a10 (40)χ2 (1) = 11.89 **χ2 (1) = 4.75, ns
Uporaba video iger od (let)9.3 (5.95)13.3 (6.98)U = 47.0, ns13.15 (6.26)12.9 (6.15)U = 93.00, nsU = 99.00, ns
Uporaba video iger (dnevi / teden)4.61 (2.34)2.31 (2.05)U = 55.0, ns5.90 (2.02)2.75 (2.53)U = 240.00, nsU = 88.50 *
Uporaba video iger (ure / dan)3.69 (3.12)1.81 (1.31)U = 32.50, ns6.47 (5.41)1.94 (0.95)U = 18.00 **U = 81.50, ns
Motivacija za igranje video iger [n (%)]       
Obresti7 (46.7)4 (44.4) 10 (47.6)5 (50)  
Zabava10 (66.7)7 (77.8) 16 (76.2)9 (90)  
Dolgčas5 (33.3)3 (33.3) 14 (66.7)4 (40)  
Sprostitev7 (46.7)1 (11.1) 5 (23.8)1 (90)  
Stimulacija1 (6.7)0 (0) 1 (4.8)0 (0)  
Osamljenost3 (20)0 (0) 3 (14.3)0 (0)  
Socializacija1 (6.7)0 (0) 5 (23.8)0 (0)  
Samozaznavna odvisnost [n (%)]11 (73.3)0 (0)χ2 (1) = 12.76 **12 (57.1)1 (10)χ2 (1) = 7.60 *χ2 (1) = 0.52, ns
Internet [n (%)]24 (96)21 (84)χ2 (1) = 2.00, ns23 (95.8)23 (92)χ2 (1) = 0.31, nsχ2 (1) = 0.001, ns
Uporaba interneta od (let)5.08 (2.86)5.86 (2.20)U = 208.50, ns7.43 (3.67)5.65 (2.60)U = 203.50, nsU = 181.50, ns
Uporaba interneta (dnevi / teden)4.96 (2.20)3.48 (2.52)U = 168.00, ns6.96 (0.21)3.96 (2.57)U = 143.00 **U = 121.00 **
Uporaba interneta (ure / dan)2.50 (2.43)1.64 (1.97)U = 134.50, ns6.47 (4.07)a2.20 (2.52)U = 66.00 **U = 65.00 **
Motivacija za uporabo interneta [n (%)]       
Obresti22 (91.7)21 (100) 16 (69.6)22 (95.7)  
Zabava10 (41.7)4 (19) 14 (60.9)8 (34.8)  
Dolgčas5 (20.8)2 (9.5) 14 (60.9)4 (17.4)  
Sprostitev2 (8.3)0 (0) 4 (17.4)0 (0)  
Stimulacija6 (25)7 (33.3) 5 (21.7)6 (26.1)  
Osamljenost1 (4.2)0 (0) 6 (26.1)0 (0)  
Socializacija10 (41.7)2 (9.5) 11 (47.8)2 (8.7)  
Samozaznavna odvisnost [n (%)]6 (25)2 (9.5)χ2 (1) = 2.02, ns17 (73.9)3 (13)χ2 (1) = 20.42 **χ2 (1) = 14.03 **

Opombe. Siva zasenčena območja predstavljajo statistično primerjavo med posamezno klinično in kontrolno skupino. Zadnji stolpec predstavlja statistično primerjavo obeh kliničnih skupin. SD: standardni odklon; IUD: motnja uporabe interneta; ADHD: hiperaktivna motnja pomanjkanja pozornosti; ns: ni pomembno.

aManjka en komplet podatkov, manjkajo pa štirje nabori podatkov

*p <.01. **p <.001.

ADHD skupina proti kontrolni skupini

Analiza ni pokazala pomembne razlike glede na spol, starost, izobrazbo, poklicni status in partnerstvo med skupino ADHD in njeno kontrolno skupino. Najpomembneje je bilo, da se je v skladu z vključevalnimi merili skupina ADHD razlikovala od svoje kontrolne skupine glede na prijavljene obstoječe bolezni. Tu so bili najpogostejša stanja depresija in anksiozne motnje. V manjši meri so v skupini z ADHD poročali o prehranjevalnih in psihosomatskih motnjah.

IUD skupina proti kontrolni skupini

Analiza ni pokazala pomembnih razlik glede demografskih spremenljivk med IUD in njegovo kontrolno skupino. Skupina IUD je poročala o več obstoječih boleznih kot njihovi kontroli. Spet so bili najpogostejša stanja depresija in anksiozne motnje.

ADHD proti IUD

Na veliki večini sociodemografskih spremenljivk ni bilo mogoče najti bistvenih razlik med obema kliničnima skupinama. Kot je bilo pričakovano, je skupina ADHD veliko pogosteje poročala o obstoječem ADHD-ju.

Uporaba medijev

ADHD skupina proti kontrolni skupini

Med spremenljivkami uporabe interneta med skupino ADHD in njihovimi kontrolami ni bilo bistvenih razlik. Enak račun za spremenljivke za video igre. Kar zadeva motivacijo za uporabo video iger, je bil en opazen vzorec. Bolniki z ADHD so poročali, da uporabljajo video igre za spodbujanje, premagovanje osamljenosti in / ali za potrebe socializacije, medtem ko noben od kontrol tega ni storil. Druga velika motivacija za uporabo video iger med bolniki z ADHD je bila sprostitev. Motiv za uporabo interneta med posamezniki v skupini ADHD je bil v glavnem posledica zanimanja. Skupina z ADHD je bistveno pogosteje poročala v primerjavi z njihovimi kontrolami, da so se dojemali kot zasvojen z video igrami [11 vs. 0, χ2 (1) = 12.76, p <.001].

IUD proti kontrolni skupini

Skupina IUD je uporabljala video igre bistveno pogosteje v primerjavi z njihovimi kontrolami [21 vs. 10, χ2 (1) = 11.89, p <.001]. Znatna razlika je bila tudi glede ur, porabljenih na dan za video igre v korist skupine IUD [(M = 6.47, SD = 5.41) v primerjavi (M = 1.94, SD = 0.95), U = 18.00, p <.001]. Kar zadeva uporabo interneta, je skupina IUD dnevno porabila bistveno več ur na internetu v primerjavi s svojimi kontrolami [(M = 6.47, SD = 4.07) v primerjavi (M = 2.20, SD = 2.52), U = 66.0, p <.001]. Poseben motivacijski vzorec za uporabo video iger, ki ga najdemo med bolniki z ADHD, smo našli tudi med bolniki z IUV. Motivi za uporabo interneta pri posameznikih z IUV so bili predvsem posledica zanimanja. Bolniki z IUV poročajo, da se dojemajo kot zasvojeni z video igrami [12 proti 1, χ2 (1) = 7.60, p = .006] bistveno pogosteje kot njihove kontrole.

ADHD proti IUD

Udeleženci skupine IUD so bistveno več dni na teden preživeli z igranjem video iger [(M = 5.90, SD = 2.02) v primerjavi (M = 4.61, SD = 2.34), U = 88.50, p <.05], čeprav z njim niso preživeli bistveno več ur na dan [(M = 6.47, SD = 5.41) v primerjavi (M = 3.69, SD = 3.12), U = 81.50, p > .05]. Motivacija za uporabo video iger v skupini IUD se je od skupine ADHD razlikovala po večji nagnjenosti k izogibanju dolgočasju. Poleg tega so bile družbene potrebe bolj pomemben motiv v skupini IUD. Uporaba video iger za sprostitev je bila bolj izrazita v skupini ADHD. V neposredni primerjavi obeh kliničnih skupin ni bilo bistvene razlike glede samozaznavnih zasvojenosti z video igrami. Skupina IUD je internet uporabljala bistveno več ur na dan [(M = 6.47, SD = 4.07) v primerjavi (M = 2.5, SD = 2.43), U = 65.0, p <.001]. Motivacija za uporabo interneta se je razlikovala glede dolgčasa, osamljenosti, zabave in sprostitve v korist skupine IUD.

Bolezni

Za nadaljnje raziskovanje in razjasnitev konvergentnih linij in povezav med obema motnjama so bili ločeno pregledani bolniki, ki so dosegli ustrezne meje pri ukrepih ADHD in IUD. V to podskupino so bili vključeni bolniki, ki so na merilu ISS višji ali enaki vrednosti 50 na ISS in T-vrednosti, višji ali enaki 65 na merilu ADHD CAARS DSM-IV. V tem postopku je bilo osem bolnikov iz obeh skupin v enakih deležih. To skupino je sestavljalo pet moških in tri samice s povprečno starostjo 41.6 let (SD = 10.23). Približno 75% jih je bilo zaposlenih, 62.5% pa jih je imelo partnerja. Po podatkih WURS-k je 87.5% izpolnjevalo kriterije za ADHD v otroštvu (večinoma kombinirani podtip). Posledično je ta skupina pokazala visoko vrednost WURS-k (M = 49.88, SD = 16.19), kar kaže tudi na že obstoječo ADHD v otroštvu. Glede uporabe medijev je 62.5% te skupine poročalo, da v povprečju 4.40 leta igra videoigre (SD = 2.07) 6 dni na teden (SD = 1.73) v povprečju 4.60 ure (SD = 4.22) predvsem za zabavo (60%) in sprostitev (60%). Internet so bolniki v tej skupini uporabljali v povprečju od 7.75 let (SD = 3.77). Poleg tega so poročali, da internet uporabljajo v povprečju 6 ur na dan (SD = 5.90) predvsem za zabavo (62.5%), obresti (62.5%) in socializacijo (50%). Na splošno je skupina presegla mejo odvisnosti od ISS (M = 61.50, SD = 9.53). Vrednosti na merilu CAARS DSM-IV: ADHD lahko štejemo za zelo klinično pomembne (M = 81.75, SD = 7.72). Na koncu bi to podskupino lahko opisali kot blago depresivno (M = 17.13, SD = 7.10).

Korelacije

Na splošno so uporabljeni instrumenti pokazali visoko notranjo skladnost in zadovoljivo zajeli osnovne konstrukte (tabela 5). Znotraj skupine ADHD sta WURS-k in ure uporabe interneta pokazala močno in pomembno povezavo (r = .630, p <.01). Zanimivo je, da je bila ta povezava v vzorcu IUD šibka in ni pokazala pomembnosti (r = .264, ns). Razmerje med uporabo video iger v urah in WURS-k v vzorcu ADHD je bilo visoko, vendar ne pomembno (r = .564, p = .056). Zanimivo je, da v vzorcu IUD ni bilo tako (r = .297, ns). V vzorcu ADHD je obstajala zmerna, a nepomembna korelacija med ISS in uporabo interneta v urah (r = .472, ns), kar pa ni bilo v vzorcu IUD (r = .171, ns). V vzorcu IUD je bil ukrep hiperaktivnosti CAARS povezan z uporabo interneta v urah do zmerne, nepomembne stopnje (r = .453, ns). V skupini bolnikov, pri katerih sta bili diagnosticirani ADHD in IUD, je obstajala močna in pomembna povezava med WURS-k in ISS (r = .884, p <.01) (ni prikazano v tabeli 5).

Tabela

Tabela 5. Korelacijske lestvice in notranje konsistence (levo: ADHD in desno IUD) v diagonali za ADHD (pod diagonalo) in IUD vzorec (nad diagonalo)
 

Tabela 5. Korelacijske lestvice in notranje konsistence (levo: ADHD in desno IUD) v diagonali za ADHD (pod diagonalo) in IUD vzorec (nad diagonalo)

Lestvica

1

2

3

4

5

6

7

8

9

1. WURS-k0.9190.907-0.0220.6270.2230.715*0.2080.611*0.2640.297
2. ISS0.3940.9770.9180.2320.2180.1590.1690.2360.171-0.319
3. CAARS DSM-IV: ADHD0.5090.3640.9320.9290.771*0.830*-0.2810.4420.315-0.147
4. CAARS DSM-IV: nepazljivost0.3890.3960.891*0.8880.8660.285-0.3150.159-0.017-0.200
5. CAARS DSM-IV: hiperaktiven0.5230.2710.919*0.640*0.8380.898-0.1470.5250.453-0.077
6. BDI-0.0110.3570.1760.1430.1740.8810.8200.2940.216-0.050
7. SCL-90 (GSI)-0.2060.1040.2760.3040.2030.580*0.9620.9450.298-0.042
8. Uporaba interneta (hr)0.630*0.4720.4180.3850.3920.025-0.223---0.078
9. Uporaba video iger (hr)0.5640.4180.3130.2310.3420.209-0.1580.818*--
                   

Opombe. Pearsonove korelacije, vključeni nabori podatkov dosegajo od 12 do 25 (skupina ADHD) in 17 do 24 (skupina IUD). WURS-k: Ocenjevalna lestvica Wender Utah; ISS: Internetsuchtskala; IUD: motnja uporabe interneta; ADHD: hiperaktivna motnja pomanjkanja pozornosti; CAARS: Convers 'Adult ADHD Rating Scale; BDI: Beck depresija popisa; SCL-90-R: kontrolni seznam simptomov-90; GSI: Globalni indeks resnosti.

*p <.01; p vrednosti so dvostranske.

Razprava

Prejšnji odsekNaslednji odsek

IUD skupina

Po pričakovanjih so se bolniki z diagnozo IUD bistveno razlikovali pri vseh ukrepih internetne zasvojenosti od njihovih kontrol. Ugotovili smo podoben vzorec tudi pri nekaterih ukrepih ADHD pri odraslih.

Diagnoza ADHD znotraj IUD

Pri bolnikih z diagnozo IUV smo ugotovili znatno stopnjo razširjenosti ADHD. Visoka razširjenost otroške ADHD v skupini bolnikov z IUV kaže, da bi lahko ADHD predstavljala pomemben dejavnik tveganja za nastanek in razvoj IUD. Podpora temu pojmu izhaja npr. Na področju odvisnosti od nikotina in alkohola. Tukaj Ohlmeier et al. (2007) ugotovili, da je skoraj četrtini v skupini bolnikov, odvisnih od alkohola, mogoče diagnosticirati ADHD v otroštvu. Dodatna podpora s področja internetne zasvojenosti prihaja od podjetja Dalbudak in Evren (2014). V svoji preiskavi študentov so ugotovili močno in pomembno povezavo med ukrepom WURS-25 in IAS. V tej študiji so ugotovili, da je bilo 20% bolnikov z IUD ugotovljeno s simptomi ADHD pri odraslih. Ob upoštevanju teh številk vidimo podporo našemu pojmu o močni povezavi med obema motnjama. Ker je literatura o tej temi, zlasti v kliničnem okviru za odrasle, še vedno majhna, le Bernardi in Pallanti (2009) zagotoviti podatke za primerjavo teh ugotovitev. Tu so ugotovili, da je 20% njihovih odraslih ambulant, ki jih je internet označil kot zasvojene s pomočjo Youngova (1998) IAS je izpolnil merila za odrasli ADHD. Ker se njihove ugotovitve ujemajo z našimi rezultati, smo prepričani v veljavnost naših podatkov. Dodatni podatki prihajajo iz Ko, Yen, Chen, Chen in Yen (2008) ki so preiskovali psihiatrično komorbidnost na vzorcu odraslih študentov z internetno zasvojenostjo. Tu so študentje opravili pogovor s psihiatrično diagnostiko in 32.2% so ugotovili, da imajo ADHD. Kljub nekliničnim okvirom ti rezultati še vedno dokazujejo, da ADHD in IUD kažeta veliko povezanost.

IUD - Motivacijski vidiki in korelacije

Glede motivov za uporabo nekaterih spletnih aplikacij smo v skupini bolnikov z diagnozo IUD našli zanimiv vzorec. Kot so poročali, so bile video igrice uporabljene za spodbujanje, premagovanje osamljenosti in za druženje z drugimi v skupini IUD, medtem ko nobeden od njihovih nadzornikov ni motiviral o takšni motivaciji. Poleg tega je bil dolgočasje glavni motiv pri bolnikih, ki so jim diagnosticirali IUD. V vzorcu študentov so bili Skues, Williams, Oldmeadow in Wise (2016) je nagnjenost k dolgočasju opredelila kot napovedovalca PIU. Poleg tega je bila osamljenost povezana z dolgčasom in PIU, vendar ni bila pomemben napovedovalec v modelu. Zaključijo, da študentje, nagnjeni k dolgočasju, uporabljajo internet za iskanje spodbude in zadovoljstva kot nadomestilo. Glede na naše podatke si delimo to mnenje, saj smo ugotovili, da sta dolgčas in zabava glavna motiva za sodelovanje v spletnih dejavnostih, tako za video igre kot tudi internet na splošno. Glede linearnih razmerij smo ugotovili le šibke ali celo negativne povezave med kliničnimi ukrepi in zunanjimi vidiki, kot so časi medijev. Tu je treba navesti, da ure uporabe medijev niso obravnavane kot veljavno merilo za diagnozo IUD. Klinična merila, kakršna je Young (1996) in Beard and Wolf (2001) so zlati standard, ki vključuje škodljive učinke IUD v zasebnem in poklicnem vidiku življenja. Ta vidik je poudarjen v preiskavi Hana in Jeruzalema (2010), ki je poročal samo o korelaciji r = .40 med ISS in povprečnimi časi uporabe medijev v enem tednu. Vendar je treba navesti, da je ta preiskava potekala v nekliničnem vzorcu.

Skupina ADHD

Glede simptomov odvisnosti od interneta so se bolniki z ADHD bistveno razlikovali od nadzora nad večino ukrepov.

IUD diagnoza znotraj ADHD

Analiza ISS je pokazala, da je 20% bolnikov z diagnozo ADHD pokazalo vrednosti, ki so bile nad mejo za problematično in patološko uporabo interneta. Kolikor vemo, je to prva študija, ki ponuja podatke o uporabi medijev pri odrasli in klinični populaciji ADHD. Zato je neposredna primerjava teh rezultatov težka. Han in sod. (2009) raziskala vzorec otrok z diagnozo ADHD in ugotovila, da je 45% zasvojen z internetom glede na povišano raven IAS. Čeprav se naš vzorec razlikuje glede na starost in uporabljene instrumente, še vedno podpiramo naše stališče, da IUD skrbi ne le pri otrocih, ampak tudi pri odraslih z ADHD. Za zagotovitev več podatkov o stopnji razširjenosti so potrebne prihodnje študije na večjih kliničnih odraslih. Znano je, da so meje ISS za opredelitev problematične ali patološke uporabe medijev postavljene precej visoko zaradi objavljenih norm. Zato se zdi smiselno domnevati, da je stopnja razširjenosti IUD med odraslimi z diagnozo ADHD še višja.

ADHD - Motivacijski vidiki in korelacije

Kar zadeva motivacijske vidike uporabe medijev pri pacientih z diagnozo ADHD, smo ugotovili opazen vzorec. Eden glavnih motivov med bolniki z ADHD za igranje video iger je bil sprostitev. Seveda to samo po sebi ni patološko, vendar je še vedno zanimivo, saj je bil ta motiv večinoma prisoten pri bolnikih z diagnozo ADHD v primerjavi z vsemi drugimi skupinami. Z biološkega vidika je dobro znano, da je ADHD povezan z nizko funkcijo dopamina (Friedel in sod., 2007; Zlato, Blum, Oscar-Berman in Braverman, 2014; Volkow in sod., 2009). Ker je igranje video iger povezano s strijatalnim sproščanjem dopamina (Koepp et al., 1998) igre na srečo lahko razlagamo kot način samozdravljenja v smislu sprostitve. Predlagana je bila tudi hipoteza o samozdravljenju, ki pojasnjuje povečano razširjenost motenj uživanja snovi med posamezniki z ADHD (za pregled glejte Biederman et al., 1995). Zato je tu prijavljeni motiv uporabe video iger za sprostitev mogoče razlagati kot čustveni vpliv sproščanja dopamina med igranjem. Ker je literatura odraslih in kliničnih bolnikov z ADHD majhna, ta ideja ostaja špekulativna. Na ravni korelacij smo ugotovili pomembne povezave med WURS-k in časom uporabe medijev. Povezava med WURS-k in uporabo video iger v urah res ni bila pomembna, vendar še vedno velika. Tu bi lahko majhnost vzorca in konzervativna raven pomembnosti preprečili pomen. Kljub temu so ta povišana razmerja zanimiva, saj obstaja nekaj dokazov, da se retrospektivno poročani simptomi ADHD nanašajo na konkretne izhodne ukrepe zasvojenega vedenja. V velikem populacijskem vzorcu mladih odraslih, Kollins, McClernon in Fuemmeler (2005) ugotovil pomembno linearno povezavo med retrospektivno prijavljenimi simptomi ADHD v letih 5 – 12 in številom cigaret, ki so jih pokadili na dan. Podrobneje se je število prijavljenih simptomov nepazljivosti pozitivno ujemalo s številom cigaret, ki so jih pokadili na dan. Tu vidimo nekaj zbližajočih se linij naših podatkov, ki bi lahko še dodatno podprle hipotezo o samozdravljenju.

Dvojna diagnoza - ADHD in IUD

Znotraj majhne podskupine bolnikov, ki so pokazali problematično patološko oceno na ISS in klinično pomembne rezultate na merilu CAARS ADHD, smo ugotovili močno in pomembno povezavo med WURS-k in ISS. Ta odnos je to podskupino razlikoval od kliničnih skupin z diagnozo ADHD ali IUD, kjer je bilo isto razmerje le šibko. Ta ugotovitev lahko še dodatno poudari pomen otrokovega ADHD, ki je napovedovalec nastanka in razvoja IUD.

Prednosti in omejitve

To je, po našem vedenju, prva študija, ki je zagotovila natančnejšo preiskavo, ki je primerjala vzorce pacientov z diagnozo ADHD in IUD (in njihovo kontrolo), ki zagotavljajo nadaljnje dokaze o soodvisnosti in spodbujajo nadaljnje raziskave v zvezi s tem. V tej študiji smo uporabili celovit psihometrični in klinični pristop, ki je deloval z najrazličnejšimi spremenljivkami in dobro uveljavljenimi instrumenti, ki so zajeli več pomembnih konstruktov, kar nam je omogočilo, da raziščemo in ocenimo več povezav. Ker gre za presečno študijo, ne moremo vzročno sklepati o združenjih, ki smo jih našli. Ker se ADHD običajno začne v starosti z 7, je mogoče ugibati, če se vsaj nekatere od najdenih povezav nanašajo na simptome ADHD. Kljub temu to ne more nadomestiti vzdolžne zasnove, kar je bistveno pri preiskovanju in oceni razvojnih motenj med ADHD in IUD. Drugi vidik, ki je omejeval naše interpretacije, so bile sorazmerno majhne velikosti vzorcev, deloma zaradi manjkajočih podatkov. Poleg tega za bolnike z ADHD in IUD specifične klinične diagnostične preiskave niso uporabili obratno, kar je problematično, saj rezultati vprašalnikov o samoporočanju ne kažejo nujno diagnoze. Zato je treba naše ugotovitve razlagati previdno, dokler jih ne ponovimo v večjih vzorcih. Končno je bila skupina ADHD starejša od skupine IUD, čeprav je bila statistična razlika nepomembna. Ker se je uporaba digitalnih medijev še posebej povečala med mlajšimi generacijami, starejša skupina ADHD morda ne bo reprezentativna glede uporabe interneta. Kljub temu pa naša raziskava dokazuje, da je mogoče najti problematično in patološko uporabo interneta tudi med starejšimi posamezniki, ki morda že od malih nog niso izpostavljeni spletnim medijem. Če bi morala zgodnja prekomerna izpostavljenost medijem pozitivno korelirati z razvojem ADHD, je mogoče naše rezultate razumeti kot konzervativno oceno tega vpliva v našem vzorcu ADHD.

Klinične in znanstvene posledice

Klinično in zaradi povišane stopnje komorbidnosti je treba bolnike z IUD testirati na ADHD, ko se pojavijo simptomi. Bolniki z ADHD morajo uporabljati skromno porabo interneta in video iger kot preventivno strategijo. Kot strategijo zdravljenja Park, Lee in Han (2016) lahko pokaže, da lahko zdravilo atomoksetin ali MPH v tednu 12 zmanjša resnost IGD, kar je povezano z zmanjšanjem impulzivnosti. Farmakološki in tudi psihoterapevtski pristopi, katerih cilj je zmanjšanje nepazljivosti, hiperaktivnosti in impulzivnosti, so morda najbolj obetavni ukrepi doslej. Ker imajo bolniki z ADHD na splošno večje tveganje za nastanek drugih odvisnosti, se morajo kliniki zavedati možnega premika odvisnosti med zdravljenjem in po njem. Po drugi strani ni mogoče izključiti, da bi lahko čezmerna poraba medijev v otroštvu med drugim pomenila dejavnik, ki bi lahko povzročil ali okrepil simptomatologijo ADHD.

Sklepi

Našli smo podporo za hipotezo, da je prekomerna ali patološka uporaba med bolniki z diagnozo ADHD in / ali IUD res pogosta in velika patološka plat in jo je treba ustrezno obravnavati pri zdravljenju in rehabilitaciji. Med pacienti se zdi, da video igre služijo kot selektivno orodje pri premagovanju disforičnih stanj razpoloženja, medtem ko je internet iz teh razlogov uporabljen tudi med zdravimi posamezniki. To še posebej velja za bolnike z ADHD, ki uporabljajo video igre za močnejšo sprostitev, kar bi lahko pripisali pomanjkanju funkcije dopamina. Ker je stopnja komorbidnosti izjemna, bi morale prihodnje raziskave preučiti mehanizme med obema motnjama, zato morajo uporabljati vzdolžne zasnove, zlasti pri klinični in odrasli populaciji. Klinični zdravniki se morajo zavedati tesne povezanosti obeh motenj, tako diagnostično kot terapevtsko. Dobro uveljavljena načela pri zdravljenju ADHD bi lahko bila uporabna tudi pri zdravljenju IUD bolnikov. Poleg tega je treba pri zdravljenju in rehabilitaciji ponovno prevzeti nadzor nad uporabo interneta, zato je treba upoštevati morebitne premike zasvojenosti s strani zdravnikov in pacientov.

Prispevek avtorjev

BTW: glavni preiskovalec; MB: analiza podatkov in prvi avtor; MD in IP: pregledi na bolnikih z IUD; MR in MO: pregledi na bolnikih z ADHD; LB, TS, JD-H, GRS in AM: soavtorji s strokovnim znanjem o IUD.

Konflikt interesov

Avtorji ne izražajo navzkrižja interesov.

Reference

 Ameriško psihiatrično združenje. (2000). Diagnostični in statistični priročnik duševnih motenj (4th ed., Rev. Besedila). Washington, DC: Ameriško psihiatrično združenje.
 Ameriško psihiatrično združenje. (2013). Diagnostični in statistični priročnik duševnih motenj (5th ed.). Arlington, VA: Ameriško psihiatrično združenje. CrossRef
 Arfi, L. in Bouvard, M. P. (2008). Motnja pozornosti / hiperaktivnost in video igre: primerjalna študija hiperaktivnih in nadzornih otrok. Časopis Evropskega psihiatričnega združenja, 23, 134–141. doi:https://doi.org/10.1016/j.eurpsy.2007.11.002 CrossRef, Medline
 Beard, K. W. in Wolf, E. M. (2001). Zasvojenost z internetom. CyberPsychology & Behaviour, 4 (3), 377–383. doi:https://doi.org/10.2165/00023210-200822050-00001 CrossRef, Medline
 Beck, A. T., Ward, C. H., Mendelson, M., Mock, J. in Erbaugh, J. (1961). Popis za merjenje depresije. Arhiv splošne psihiatrije, 4 (6), 561–571. doi:https://doi.org/10.1001/archpsyc.1961.01710120031004 CrossRef, Medline
 Bernardi, S. in Pallanti, S. (2009). Zasvojenost z internetom: opisna klinična študija s poudarkom na sočasnih boleznih in disociativnih simptomih Celovita psihiatrija, 50 (6), 510–516. doi:https://doi.org/10.1016/j.comppsych.2008.11.011 CrossRef, Medline
 Biederman, J., Wilens, T., Mick, E., Milberger, S., Spencer, T. J., in Faraone, S. V. (1995). Motnje uporabe psihoaktivnih snovi pri odraslih z motnjo hiperaktivnosti s pomanjkanjem pozornosti (ADHD): učinki ADHD in psihiatrične komorbidnosti. American Journal of Psychiatry, 152 (11), 1652–1658. doi:https://doi.org/10.1176/ajp.152.11.1652 CrossRef, Medline
 Blankenship, R., in Laaser, M. (2004). Spolna odvisnost in ADHD: Ali obstaja povezava? Spolna odvisnost in kompulzivnost, 11 (1–2), 7–20. doi:https://doi.org/10.1080/10720160490458184 CrossRef
 Brook, J. S., Zhang, C., Brook, D. W., in Leukefeld, C. G. (2016). Kompulzivni nakup: zgodnejša uporaba prepovedanih drog, impulzni nakup, depresija in simptomi ADHD pri odraslih. Psihiatrijske raziskave, 8 (5), 583–592. doi:https://doi.org/10.1002/aur.1474. Podvajanje.
 Carroll, K. M. in Rounsaville, B. J. (1993). Zgodovina in pomen motnje pomanjkanja pozornosti pri otrocih pri uživalcih kokaina, ki iščejo zdravljenje. Celovita psihiatrija, 34 (2), 75–82. doi:https://doi.org/10.1016/0010-440X(93)90050-E CrossRef, Medline
 Castellanos, F. X., in Tannock, R. (2002). Nevroznanost motnje pomanjkanja pozornosti / hiperaktivnosti: iskanje endofenotipov. Nature Reviews Neuroscience, 3 (8), 617–628. doi:https://doi.org/10.1038/nrn896 CrossRef, Medline
 Christiansen, H., Hirsch, O., Abdel-Hamid, M., in Kis, B. (2016). KARI. Lestvice za ocenjevanje odraslih Conners. Bern, Švica: Huber.
 Dalbudak, E. in Evren, C. (2014). Povezava resnosti zasvojenosti z internetom s simptomi motnje hiperaktivnosti s pomanjkanjem pozornosti pri študentih turške univerze; vpliv osebnostnih lastnosti, depresija in tesnoba. Celovita psihiatrija, 55 (3), 497–503. doi:https://doi.org/10.1016/j.comppsych.2013.11.018 CrossRef, Medline
 Derogatis, L. R. in Cleary, P. A. (1977). Potrditev dimenzijske strukture SCL-90: Študija validacije konstruktov. Časopis za klinično psihologijo, 33, 981–989. doi:https://doi.org/10.1002/1097-4679(197710)33:4<981::AID-JCLP2270330412>3.0.CO;2-0 CrossRef
 De Wit, H. (2009). Impulzivnost kot dejavnik in posledica uporabe drog: pregled osnovnih procesov. Biologija odvisnosti, 14 (1), 22 – 31. doi:https://doi.org/10.1111/j.1369-1600.2008.00129.x CrossRef, Medline
 Diamond, A. (2005). Motnja pomanjkanja pozornosti (motnja pomanjkanja pozornosti / hiperaktivnost brez hiperaktivnosti): Nevrobiološko in vedenjsko motena motnja od motnje pomanjkanja pozornosti / hiperaktivnosti (s hiperaktivnostjo). Razvoj in psihopatologija, 17 (3), 807 – 825. doi:https://doi.org/10.1017/S0954579405050388 CrossRef, Medline
 Dittmar, H., Long, K. in Bond, R. (2007). Kadar je boljši jaz samo gumb, kliknite: povezave med materialističnimi vrednotami, čustvenimi motivi in ​​motivi nakupa, povezanimi z identiteto, ter kompulzivnimi težnjami po spletu. Časopis za socialno in klinično psihologijo, 26 (3), 334–361. doi:https://doi.org/10.1521/jscp.2007.26.3.334 CrossRef
 Epstein, J. N., Johnson, D. in Conners, C. K. (2001). Connersov diagnostični intervju za odrasle ADHD za tehnični priročnik DSM-IV (CAADID). Severna Tonawanda, NY: Multi-Health Systems.
 Franke, G. H. (2016). Kontrolni seznam simptomov-90-revidiran (SCL-90-R), (januar 2002). Severni Stuttgart: Hogrefe.
 Friedel, S., Saar, K., Sauer, S., Dempfle, A., Walitza, S., Renner, T., Romanos, M., Freitag, C., Seitz, C., Palmason, H., Scherag, A., Windemuth-Kieselbach, C., Schimmelmann, BG, Wewetzer, C., Meyer, J., Warnke, A., Lesch, KP, Reinhardt, R., Herpertz-Dahlmann, B., Linder, M ., Hinney, A., Remschmidt, H., Schäfer, H., Konrad, K., Hübner, N. in Hebebrand, J. (2007). Povezava in povezava alelnih različic gena za prenos dopamina pri ADHD. Molekularna psihiatrija, 12 (10), 923–933. doi:https://doi.org/10.1038/sj.mp.4001986 CrossRef, Medline
 Gainsbury, S. M., Hing, N., Delfabbro, P. H., & King, D. L. (2014). Taksonomija iger na srečo in igralnic prek družabnih medijev in spletnih tehnologij. Mednarodne študije iger na srečo, 14 (2), 196–213. doi:https://doi.org/10.1080/14459795.2014.890634 CrossRef
 Gillberg, C., Gillberg, I. C., Rasmussen, P., Kadesjö, B., Söderström, H., Råstam, M., Johnson, M., Rothenberger, A., in Niklasson, L. (2004). Sočasno obstoječe motnje pri ADHD - posledice za diagnozo in intervencijo. Evropska otroška in mladostniška psihiatrija, 13 (priloga 1), 80–92. doi:https://doi.org/10.1007/s00787-004-1008-4
 Gold, M. S., Blum, K., Oscar-Berman, M., in Braverman, E. R. (2014). Nizka dopaminska funkcija pri motnjah pomanjkanja pozornosti / hiperaktivnosti: Ali bi genotipizacija pomenila zgodnjo diagnozo pri otrocih? Podiplomska medicina, 126 (1), 153–177. doi:https://doi.org/10.3810/pgm.2014.01.2735 CrossRef, Medline
 Griffiths, M. D. (1998). Zasvojenost z internetom: Ali res obstaja? V J. Gackenbach (ur.), Psihologija in internet: intrapersonalne, medosebne in transpersonalne posledice (str. 61–75). San Diego, CA: Academic Press.
 Hahn, A. in Jeruzalem, M. (2003). Reliabilität und Validität in der Online-Forschung Marktforschung und Probleme Online [Zanesljivost in veljavnost v spletnih raziskavah]. V Theobald, A., Dreyer, M. in Starsetzki, T. (ur.), Spletne raziskave trga (2. izdaja). Wiesbaden, Nemčija: Gabler.
 Hahn, A. in Jeruzalem, M. (2010). Die Internetsuchtskala (ISS): Psychometrische Eigenschaften und Validität [Lestvica zasvojenosti z internetom (ISS): Psihometrične značilnosti in veljavnost]. V Mücken, D., Teske, A., Rehbein, F., & te Wildt, BT (ur.), Prävention, Diagnostik Und Therapie von Computerspielabhängigkeit [Preprečevanje, diagnostika in zdravljenje odvisnosti od video iger] (str. 185–204 ). Lengerich, Nemčija: Pabst Science Publishers.
 Han, D. H., Lee, Y. S., Na, C., Ahn, J. Y., Chung, U. S., Daniels, M. A., Haws, C. A., in Renshaw, P. F. (2009). Vpliv metilfenidata na igranje internetnih video iger pri otrocih z motnjami pomanjkanja pozornosti / hiperaktivnosti. Celovita psihiatrija, 50 (3), 251–256. doi:https://doi.org/10.1016/j.comppsych.2008.08.011 CrossRef, Medline
 Hautzinger, M., Keller, F. in Kühner, C. (2006). Das Beckove depresije inventar II. Deutsche Bearbeitung und Handbuch zum BDI-II [Beck Depression Inventory II. Nemška izdaja in priročnik za BDI-II]. London, Združeno kraljestvo: Pearson.
 Kessler, RC, Adler, LA, Barkley, R., Biederman, J., Conners, CK, Faraone, SV, Greenhill, LL, Jaeger, S., Secnik, K., Spencer, T., Ustün, TB, & Zaslavsky, AM (2005). Vzorci in napovedovalci vztrajanja motnje pomanjkanja pozornosti / hiperaktivnosti v odrasli dobi: Rezultati ponovitve nacionalne raziskave komorbidnosti. Biološka psihiatrija, 57 (11), 1442–1451. doi:https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2005.04.001 CrossRef, Medline
 Ko, C.-H., Yen, J.-Y., Chen, C.-S., Chen, C.-C., & Yen, C.-F. (2008). Psihiatrična komorbidnost zasvojenosti z internetom pri študentih: Intervju. CNS spektri, 13 (2), 147–53. Pridobljeno iz http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/18227746 CrossRef, Medline
 Ko, C. H., Yen, J. Y., Yen, C. F., Chen, C. S., & Chen, C. C. (2012). Povezava med zasvojenostjo z internetom in psihiatrično motnjo: Pregled literature. Evropska psihiatrija, 27 (1), 1–8. doi:https://doi.org/10.1016/j.eurpsy.2010.04.011 CrossRef, Medline
 Koepp, M. J., Gunn, R. N., Lawrence, A. D., Cunningham, V. J., Dagher, A., Jones, T., Brooks, D. J., Bench, C. J., in Grasby, P. M. (1998). Dokazi za sproščanje stripa dopamina med video igrico. Narava, 393 (6682), 266–268. doi:https://doi.org/10.1038/30498 CrossRef, Medline
 Kollins, S. H., McClernon, F. J. in Fuemmeler, B. F. (2005). Povezava med kajenjem in simptomi pomanjkanja pozornosti / hiperaktivnosti v populacijskem vzorcu mladih odraslih. Arhiv splošne psihiatrije, 62 (10), 1142–1147. doi:https://doi.org/10.1001/archpsyc.62.10.1142 CrossRef, Medline
 Kühner, C., Bürger, C., Keller, F. in Hautzinger, M. (2007). Reliabilität und validität des revidierten Beck-Depressions-inventars (BDI-II). Befunde aus deutschsprachigen stichproben [Zanesljivost in veljavnost revidiranega Beckovega seznama depresije (BDI-II). Rezultati iz nemške kohorte]. Nervenarzt, 78 (6), 651–656. doi:https://doi.org/10.1007/s00115-006-2098-7 Medline
 Lau, H. M., Smit, J. H., Fleming, T. M., in Riper, H. (2017). Resne igre za duševno zdravje: Ali so dostopne, izvedljive in učinkovite? Sistematični pregled in metaanaliza. Frontiers in Psychiatry, 7, 209. doi:https://doi.org/10.3389/fpsyt.2016.00209 CrossRef, Medline
 Lehrl, S., Triebig, G. in Fischer, B. (1995). Večkratni test besedišča MWT kot veljaven in kratek test za oceno premorbidne inteligence. Acta Neurologica Scandinavica, 91 (5), 335–345. doi:https://doi.org/10.1111/j.1600 CrossRef, Medline
 Macey, K. (2003). Connersove lestvice za ADHD za odrasle (CAARS). Avtorji CK Conners, D. Erhardt in MA Sparrow. New York: Multihealth Systems, Inc., 1999. Arhiv klinične nevropsihologije, 18 (4), 431–437. doi:https://doi.org/10.1016/S0887-6177(03)00021-0 CrossRef
 Miller, C. J., Marks, D. J., Miller, S. R., Berwid, O. G., Kera, E. C., Santra, A. in Halperin, J. M. (2007). Kratko poročilo: Ogled televizije in tveganje za težave s pozornostjo pri predšolskih otrocih. Časopis za otroško psihologijo, 32 (4), 448–452. doi:https://doi.org/10.1093/jpepsy/jsl035 CrossRef, Medline
 Ohlmeier, M. D., Peters, K., Kordon, A., Seifert, J., te Wildt, B., Wiese, B., Ziegenbein, M., Emrich, H. M. in Schneider, U. (2007). Odvisnost od nikotina in alkohola pri bolnikih s komorbidno motnjo pomanjkanja pozornosti / hiperaktivnostjo (ADHD). Alkohol in alkoholizem, 42 (6), 539–543. doi:https://doi.org/10.1093/alcalc/agm069 CrossRef, Medline
 Park, J. H., Lee, Y. S., & Han, D. H. (2016). Učinkovitost atomoksetina in metilfenidata za problematično spletno igranje pri mladostnikih z motnjo hiperaktivnosti s pomanjkanjem pozornosti. Človeška psihofarmakologija, 31 (6), 427–432. doi:https://doi.org/10.1002/hup.2559 CrossRef, Medline
 Petry, N. M. in O'Brien, C. P. (2013). Motnje internetnih iger in DSM-5. Zasvojenost, 108 (7), 1186–1187. doi:https://doi.org/10.1111/add.12162 CrossRef, Medline
 Rehbein, F., Kliem, S., Baier, D., Mößle, T., in Petry, N. M. (2015). Razširjenost motenj internetnih iger pri nemških mladostnikih: Diagnostični prispevek devetih kriterijev DSM-5 v reprezentativnem vzorcu po vsej državi. Zasvojenost, 110 (5), 842–851. doi:https://doi.org/10.1111/add.12849 CrossRef, Medline
 Retz-Junginger, P., Retz, W., Blocher, D., Stieglitz, R. D., Georg, T., Supprian, T., Wender, P. H. in Rösler, M. (2003). Reliabilitätt und Validität der Wender-Utah-Rating-Scale-Kurzform: Retrospective erfassung von simptomen aus dem spektrum der aufmerksamkeitsdefizit / hyperaktivitätsstörung [Zanesljivost in veljavnost lestvice ocen Wender Utah v kratki različici Retrospektivna ocena pomanjkanja pozornosti hype retrospektivne ocene primanjkljaja pozornosti H . Nervenarzt, 74 (11), 987–993. doi:https://doi.org/10.1007/s00115-002-1447-4 Medline
 Retz-Junginger, P., Retz, W., Blocher, D., Weijers, H. G., Trott, G. E., Wender, P. H. in Rössler, M. (2002). Wender Utah Rating Scale (WURS-k): Die Deutsche kurzform zur retrospektiven erfassung des hyperkinetischen syndroms bei erwachsenen [Wender Utah Rating Scale (WURS-k): Nemška kratka različica za retrospektivno oceno simptomov sindroma hiperaktivnosti pri odraslih]. Nervenarzt, 73 (9), 830–838. doi:https://doi.org/10.1007/s00115-001-1215-x Medline
 Schmitz, N., Hartkamp, ​​N., Kiuse, J., Franke, G. H., Reister, G., in Tress, W. (2000). Kontrolni seznam simptomov-90-R (SCL-90-R): nemška validacijska študija. Raziskave kakovosti življenja, 9 (2), 185–193. doi:https://doi.org/10.1023/A:1008931926181 CrossRef, Medline
 Skues, J., Williams, B., Oldmeadow, J., in Wise, L. (2016). Učinki dolgočasja, osamljenosti in strpnosti do stiske na problematično uporabo interneta med univerzitetnimi študenti. Mednarodni časopis za duševno zdravje in odvisnost, 14 (2), 167–180. CrossRef
 Swing, E. L., Gentile, D. A., Anderson, C. A., & Walsh, D. A. (2010). Izpostavljenost televiziji in video igram ter razvoj težav s pozornostjo. Pediatrija, 126 (2), 214–221. doi:https://doi.org/10.1542/peds.2009-1508 CrossRef, Medline
 van de Glind, G., Konstenius, M., Koeter, MW, van Emmerik-van Oortmerssen, K., Carpentier, PJ, Kaye, S., Degenhardt, L., Skutle, A., Franck, J., Bu , E.-T., Moggi, F., Dom, G., Verspreet, S., Demetrovics, Z., Kapitány-Fövény, M., Fatséas, M., Auriacombe, IM, Schillinger, IA, Møller, M ., Johnson, B., Faraone, SV, Ramos-Quiroga, A., Casas, M., Allsop, S., Carruthers, S., Schoevers, RA, Wallhed, S., Barta, C., Alleman, P ., Levin, FR, van den Brink, W., in IASP Research Group. (2014). Variabilnost razširjenosti odraslih ADHD pri bolnikih, ki iščejo zdravljenje z uživanjem substanc: Rezultati mednarodne multicentrične študije, ki raziskuje merila DSM-IV in DSM-5. Odvisnost od mamil in alkohola, 134, 158–166. doi:https://doi.org/10.1016/j.drugalcdep.2013.09.026 CrossRef, Medline
 Van der Oord, S., Prins, P. J. M., Oosterlaan, J. in Emmelkamp, ​​P. M. G. (2008). Učinkovitost metilfenidata, psihosocialna zdravljenja in njihova kombinacija pri šolajočih se otrocih z ADHD: metaanaliza. Pregled klinične psihologije, 28 (5), 783–800. doi:https://doi.org/10.1016/j.cpr.2007.10.007 CrossRef, Medline
 van Emmerik-van Oortmerssen, K., Glind, G., Koeter, MW, Allsop, S., Auriacombe, M., Barta, C., Bu, ET, Burren, Y., Carpentier, PJ, Carruthers, S. , Casas, M., Demetrovics, Z., Dom, G., Faraone, SV, Fatseas, M., Franck, J., Johnson, B., Kapitány-Fövény, M., Kaye, S., Konstenius, M ., Levin, FR, Moggi, F., Møller, M., Ramos-Quiroga, JA, Schillinger, A., Skutle, A., Verspreet, S., IASP Research Group, van den Brink, W., in Schoevers , RA (2014). Psihiatrična komorbidnost pri bolnikih z motnjo uživanja snovi, ki iščejo zdravljenje, z motnjo hiperaktivnosti in brez pomanjkanja pozornosti: Rezultati študije IASP Zasvojenost, 109 (2), 262–272. doi:https://doi.org/10.1111/add.12370 CrossRef, Medline
 Volkow, ND, Wang, G.-J., Kollins, SH, Wigal, TL, Newcorn, JH, Telang, F., Fowler, JS, Zhu, W., Logan, J., Ma, Y., Pradhan, K., Wong, C. in Swanson, JM (2009). Vrednotenje poti nagrajevanja dopamina pri ADHD: Klinične posledice. JAMA, 302 (10), 1084–1091. doi:https://doi.org/10.1001/jama.2009.1308 CrossRef, Medline
 Weinstein, A. in Weizman, A. (2012). Nastajajoča povezava med zasvojenostjo z igranjem iger in pomanjkanjem pozornosti / hiperaktivnostjo. Trenutna poročila o psihiatriji, 14 (5), 590–597. doi:https://doi.org/10.1007/s11920-012-0311-x CrossRef, Medline
 Weiss, M. D., Baer, ​​S., Allan, B. A., Saran, K. in Schibuk, H. (2011). Kultura zaslonov: Vpliv na ADHD. ADHD pomanjkanje pozornosti in hiperaktivnost, 3 (4), 327–334. doi:https://doi.org/10.1007/s12402-011-0065-z CrossRef
 Wilens, T. E., Vitulano, M., Upadhyaya, H., Adamson, J., Sawtelle, R., Utzinger, L. in Biederman, J. (2008). Kajenje cigaret, povezano z motnjo hiperaktivnosti s pomanjkanjem pozornosti. Journal of Pediatrics, 153 (3), 414–419. doi:https://doi.org/10.1016/j.jpeds.2008.04.030 CrossRef, Medline
 Winstanley, C. A., Eagle, D. M., in Robbins, T. W. (2006). Vedenjski modeli impulzivnosti v zvezi z ADHD: Prevajanje med kliničnimi in predkliničnimi študijami. Pregled klinične psihologije, 26 (4), 379–395. doi:https://doi.org/10.1016/j.cpr.2006.01.001 CrossRef, Medline
 Svetovna zdravstvena organizacija. (1992). ICD-10 klasifikacija duševnih in vedenjskih motenj: Klinični opisi in diagnostične smernice. Ženeva, Švica: Svetovna zdravstvena organizacija.
 Yen, J., Liu, T., Wang, P., Chen, C., Yen, C. in Ko, C. (2017). Povezava zasvojenih vedenj med motnjami internetnih iger in motnjami pomanjkanja pozornosti in hiperaktivnostjo pri odraslih ter njihovi korelati: Impulzivnost in sovražnost. Zasvojenost, 64, 308–313. doi:https://doi.org/10.1016/j.addbeh.2016.04.024 CrossRef, Medline
 Yen, J.-Y., Yen, C.-F., Chen, C.-S., Tang, T.-C., & Ko, C.-H. (2008). Povezava med odraslimi simptomi ADHD in zasvojenostjo z internetom med študenti: Razlika med spoloma. CyberPsychology & Behaviour, 12 (2), 187–191. doi:https://doi.org/10.1089/cpb.2008.0113 CrossRef
 Young, K. (1996). Zasvojenost z internetom: Pojav nove klinične motnje. CyberPsychology & Behaviour, 1 (3), 237–244. CrossRef
 Young, K. S. (1998). Ujeti v mrežo: Kako prepoznati znake zasvojenosti z internetom in zmagovalno strategijo za okrevanje. New York, NY: John Wiley & Sons.
 Young, K. S. (2008). Dejavniki tveganja za zasvojenost z internetom, faze razvoja in zdravljenje. American Behavioral Scientist, 52 (1), 21–37. doi:https://doi.org/10.1177/0002764208321339 CrossRef