Zmanjšana modulacija glede na stopnjo tveganja za aktivacijo možganov med odločanjem pri mladostnikih z motnjami pri internetnem igranju (2015)

Spredaj Behav Neurosci. 2015; 9: 296.

Objavljeno na spletu 2015 Nov 3. doi:  10.3389 / fnbeh.2015.00296

PMCID: PMC4630310

 

Minimalizem

O glavnih motnjah vedenja pri osebah z motnjo spletnih iger na srečo (IGD) so poročali o večjem impulzu in sprejemanju tveganj ter zmanjšani sposobnosti odločanja, kar je postalo resno vprašanje duševnega zdravja po vsem svetu. Vendar pa za zdaj ni jasno, kako stopnja tveganja pri ljudeh z IGD modulira možgansko aktivnost med odločanjem. V tej študiji so bili vpoklicani mladostniki 23 z zdravstvenimi kontrolami IGD in 24 (HC) brez IGD, naloga analognega tveganja z balonom (BART) pa je bila uporabljena v funkcionalnem poskusu slikanja z magnetno resonanco za oceno modulacije stopnje tveganja (verjetnost eksplozija balona) o možganski aktivnosti med tveganimi odločitvami pri mladostnikih z IGD. V skupini z IGD v primerjavi z HC-ji so ugotovili zmanjšano modulacijo stopnje tveganja pri aktivaciji desnega dorsolateralnega prefrontalnega korteksa (DLPFC) med aktivnim BART. V skupini z IGD je prišlo do pomembne negativne korelacije med tveganjem povezanim aktiviranjem DLPFC med aktivnim BART-om in oceno Barrattove impulzivnosti (BIS-11), ki so bile v skupini z IGD bistveno višje v primerjavi s HC. Naša raziskava je pokazala, da je kot najpomembnejša možganska regija, ki je povezana s sprejemanjem odločitev, pravi DLPFC pri mladostnikih z IGD manj občutljiv na tveganje v primerjavi s HC, kar lahko prispeva k višji ravni impulzivnosti pri mladostnikih z IGD.

ključne besede: motnja internetnih iger, BART, hrbtna stranska prefrontalna skorja, fMRI, tvegano odločanje

Predstavitev

Motnja spletnih iger je vedno bolj razširjena po vsem svetu, zlasti v Aziji (; ) in ima za posledico škodljiv vpliv na različne vedenjske in psihosocialne vidike (). Vedenjske raziskave kažejo, da je zmanjšana tvegana sposobnost odločanja ena najpomembnejših vedenjskih motenj pri osebah z IGD (; ). Raziskovalci so na primer ugotovili, da so se posamezniki IGD bolj negativno odločili za nalogo igre z kockami v primerjavi s HC in da so takšne okvare lahko deloma posledica neuporabe povratnih informacij (; ). Poleg tega so raziskave pokazale, da preiskovanci IGD zmanjšujejo upoštevanje izkustvenih rezultatov pri sprejemanju prihodnjih odločitev (). Tvegano odločanje je kognitivna funkcija na visoki ravni in je bistvenega pomena za preživetje človeka v negotovem okolju (). Averzija do tveganja je bistven del procesa odločanja v normalni populaciji (). Vendar pa posamezniki IGD ponavadi kažejo neugodno tvegano odločanje in naletijo na bolj neugodne situacije (), kar lahko vodi do negativnih učinkov na posameznike in družbo z IGD. Zato je pomembno raziskati nevronske mehanizme, na katerih temelji spremenjeno tvegano odločanje pri posameznikih z IGD.

Nevronska vezja, povezana s sprejemanjem tveganih odločitev, so bila pri zdravih osebah divje pregledana, za tvegano odločanje pa je bilo vključeno porazdeljeno subkortikalno-kortikalno omrežje, ki je večinoma sestavljeno iz predfrontalne, parietalne, limbične in podkortikalne regije (; ; ; ; ) in ugotovljeno je bilo, da so ravni možganske aktivacije v teh regijah povezane s stopnjo tveganja (; ; ; ; ). Vendar pa se je le nekaj nevro-slikovnih raziskav osredotočilo na vpliv IGD na nevronske podlage za tvegano odločanje. Študija fMRI avtorja ugotovili, da posamezniki z motnjo zasvojenosti z internetom potrebujejo več možganskih virov za dokončanje odločitve in so prezrli povratne informacije o prejšnjih rezultatih, kar je bistvena značilnost tveganega odločanja v zdravstvu. Študija avtorja razkrila, da so se pri aktiviranju verjetnostnega popuščanja pri posameznikih z IGD znižali nivoji aktivacije leve inferiorne čelne vijuge in leve precentralne girusije, kar je nakazovalo oslabljeno oceno tveganja pri osebah z IGD. Čeprav so te študije nakazale, da je IGD med tveganimi procesi odločanja povezan z nenormalno možgansko aktivnostjo, kako raven tveganja modulira možgansko aktivacijo med odločanjem, pri ljudeh z IGD še vedno slabo razume. Kolikor vemo, se nobena študija doslej ni osredotočila na kovarijanco med možgansko aktivacijo in stopnjo tveganja med postopkom odločanja pri osebah z IGD, kar bi lahko spodbudilo trenutno razumevanje mehanizmov, na katerih temeljijo primanjkljaji odločanja pri posameznikih z IGD.

V to študijo so bili vključeni mladostniki 23 IGD in 24 HC, podatki o fMRI pa so bili pridobljeni, medtem ko so udeleženci izvajali BART () oceniti, kako stopnja tveganja modulira aktivacijo možganov med postopki odločanja pri mladostnikih z IGD v primerjavi s HC. BART, v katerem udeleženci napihnejo virtualni balon, ki se lahko povečuje ali eksplodira, ponuja ekološko veljaven model za oceno nagnjenosti in vedenja za tveganje za ljudi in udeležencem omogoča izbiro pri določanju stopnje tveganja za vsak balon; večji kot je bil napihnjen balon, večje je tveganje, ki ga udeleženci prevzamejo. V nasprotju z drugimi nalogami tveganja je bilo tveganje v BART bolj neposredno in ekološko opredeljeno kot verjetnost eksplozije za vsak balon; zato je BART prilagodljiv v smislu ocenjevanja modulacije stopnje tveganja za aktivacijo možganov med postopkom odločanja. BART se uspešno uporablja pri zdravih prostovoljcih, pri čemer je bilo dokazano, da je več tveganj možganske regije povezano s tveganjem, vključno z DLPFC, ventromedialno predfrontalno skorjo, ACC / medialno čelno skorjo, striatumom in otokom (; ; ; ). BART je bil uporabljen tudi v študijah odvisnosti in nenormalno možgansko aktivacijo so odkrili v DLPFC in striatumu oseb, odvisnih od metamfetamina () ter v predfrontalni skorji in ACC posameznikov, odvisnih od alkohola (; ). Kot posebno vedenjsko odvisnost (; ), IGD lahko vpliva tudi na aktivnost v možgansko povezanih regijah. Tako smo v tej študiji uporabili fMRI z BART, da smo raziskovali, ali se pri mladostnikih z IGD v modulaciji IGD spremeni modulacija stopnje tveganja za možgansko aktivacijo v primerjavi s HC. Ta študija bo prispevala k razumevanju nevronskih mehanizmov tveganega in impulzivnega vedenja pri mladostnikih z IGD.

Materiali in metode

Izbor udeležencev

Ker so diagnostični standardi za IGD še vedno dvoumni (; ) so bili v tej študiji izbrani relativno strogi kriteriji vključitve. Prvič, YDQ za zasvojenost z internetom () je bila uporabljena za določitev prisotnosti motnje zasvojenosti z internetom. YDQ je vseboval osem vprašanj "da" ali "ne" glede uporabe interneta. Udeleženci, ki so poročali o petih ali več odgovorih "da", so bili diagnosticirani z motnjo zasvojenosti z internetom (). Rezultat 50 ali višji na IAT () je bil uporabljen kot drugo merilo vključitve. Poleg tega so bili zaposleni samo mladostniki IGD, ki so poročali, da v povprečju preživijo štiri ali več ur na dan z igranjem internetnih iger (> 80% celotnega spletnega časa). V skladu s temi merili za vključitev je bilo v to študijo vključenih 26 desničarskih moških IGD mladostnikov. Pregledani so bili samo moški zaradi sorazmerno majhnega števila žensk z izkušnjami v internetnih igrah. Petindvajset moških je bilo rekrutiranih kot zdravstveni delavci. Zdravstveni delavci so bili opredeljeni kot osebe, ki niso ustrezale merilom za diagnozo YDQ, na internetu preživijo manj kot 2 uri na dan in katerih ocena IAT je bila manj kot 50. Vsi udeleženci so bili brez zdravil in niso poročali o zgodovini zlorabe substanc ali poškodbe glave. Impulzivnost je bila ocenjena za vse udeležence z BIS-11 (). IQ vseh udeležencev je bil preizkušen z uporabo SPM. Podatki treh mladostnikov 26 IGD in enega od 25 HC so bili zavrženi iz te študije zaradi očitnega gibanja glave med eksperimentom fMRI (največji premik v katerikoli kardinalni smeri je več kot 2 mm in / ali največji spin je več kot 2 °) . Za nadaljnjo analizo so bili uporabljeni podatki za preostale mladostnike 23 IGD in 24 HC. Starost, izobrazba in IQ so se med obema skupinama dobro ujemali, ocene BIS in ocene IAT pa so bile v skupini z IGD bistveno višje kot v HC (Tabela Tabela11).

Tabela 1 

Demografske in klinične značilnosti oseb (povprečje ± SD).

To študijo je odobril Etični odbor Splošne bolnišnice Medicinske univerze Tianjin in od vsakega predmeta je bilo pridobljeno pisno informirano soglasje.

Naloga in postopek

V tej študiji smo prilagodili različico BART, prilagojeno fMRI . Na kratko so udeleženci predstavili navidezni balon in ga prosili, da pritisne na enega od dveh gumbov, da napihne (napihne) balon ali izplača. Večji baloni so bili povezani z večjimi nagradami in večjo nevarnostjo eksplozije. Udeleženci bi lahko kadar koli prenehali napihovati balon, da bi osvojili stavo ali nadaljevali z inflacijo, dokler balon ne eksplodira, v tem primeru izgubijo stavo. Največje število črpalk, ki so jih lahko udeleženci uporabili za vsak balon, je bilo 12. Kontrolna iztočnica (barva majhnega kroga se je spremenila iz rdeče v zeleno) je bila uporabljena za poučevanje udeležencev, da začnejo z inflacijo. Ko so udeleženci uspešno pritisnili na gumb in črpali balon, je majhen krog takoj naključno postal rdeč v naključnem intervalu med 1.5 in 2.5 s. Paket je nato spet postal zelen, da je nakazal naslednje obdobje inflacije. Po koncu vsake preizkušnje z baloni je bil pred naslednjim poskusom na balonu tudi različen interval 2 – 4. Slika dobitka ali poraza je bila predstavljena za 1.5 s. Slika eksplodiranega balona je bila predstavljena za 20 ms. Tveganje eksplozije balona (verjetnost eksplozije balona) je bilo opredeljeno kot "stopnja tveganja". Kovarija med stopnjo tveganja in aktivacijo možganskih regij je bila opredeljena kot "modulacija."

V raziskavi smo uporabili dva načina BART: aktivna izbira in pasivni načini brez izbire. V načinu aktivne izbire so lahko udeleženci določili stopnjo tveganja in se odločili bodisi napihniti balon ali izplačati. Vendar pa v pasivnem načinu izbire udeleženci balon nenehno napihnejo, računalnik pa določi končno točko kot tudi zmago ali izgubo za vsak balon. Število balonov, ki so jih udeleženci opravili med pregledovanjem, ni bilo vnaprej določeno, temveč je bilo odvisno od hitrosti odziva v aktivnem ali pasivnem načinu. Edina razlika med obema načinoma je možnost, da v aktivnem načinu prekinite inflacijo in osvojite stavo. Stopnje možganske aktivacije v načinu aktivne izbire v primerjavi s pasivnim načinom brez izbire (aktivno-pasivno) odražajo nevronsko osnovo procesa odločanja. Po poskusu so udeleženci prejeli ekvivalentno količino denarja, pridobljenega med poskusom aktivnega načina.

Pridobivanje podatkov

Funkcionalna MRI je bila izvedena na skenerju Siemens 3.0T (Magnetom Verio, Siemens, Erlangen, Nemčija) z uporabo gradientno odpoklicanega ravninskega slikovnega zaporedja z naslednjimi parametri: čas ponavljanja (TR) = 2000 ms, odmevni čas (TE) = 30 ms, vidno polje = 220 mm × 220 mm, matrica = 64 × 64, debelina rezine = 4 mm in reža rezine = 1 mm. Naloge dražljaji so bili projicirani na zaslon pred izvrtino magneta, udeleženci pa so dražljaje gledali skozi ogledalo, nameščeno na tuljavi glave. Udeleženci so se na nalogo odzvali s pritiskom gumba na fMRI-kompatibilnem odzivnem polju. Formalni eksperiment je bil izveden, potem ko so udeleženci izvedeli in vadili naloge. Vsi udeleženci so opravili dve 10 min funkcionalne vožnje, po eno za vsak način opravil. Vrstni red skeniranja obeh nalog je bil izenačen med udeleženci v vsaki skupini.

Vedenjska analiza

V eksperimentu fMRI so vedenjske spremenljivke BART vključevale preskusno številko, skupno in povprečno število črpalk, število zmag in izgub, prilagojeno število črpalk (opredeljeno kot povprečno število črpalk brez balonov, ki so eksplodirali), nagrado stopnja zbiranja (število dobljenih poskusov, deljeno s številom skupnih preskusov), in povprečna RT za vse črpalke. Analizirali so le vedenjske podatke med aktivnim načinom, ker so udeleženci med pasivnim načinom prisiljeni sprejeti izid, ki ga določi računalnik za vsak balon. Dva vzorca t-test je bil uporabljen za primerjavo razlike v vedenjskih podatkih med aktivnim načinom delovanja med IGD posamezniki in bolniki. Statistične analize so bile izvedene s programom SPSS 21.0 in stopnja pomembnosti je bila določena na P <0.05.

Funkcionalna MRI obdelava podatkov

Funkcionalna predhodna obdelava podatkov MRI je bila izvedena z uporabo SPM8 (http://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/software/spm8). Za vsakega udeleženca so bile funkcionalne slike popravljene zaradi časovne zamude med različnimi rezinami in popravljenih geometrijskih premikov glede na ocenjeno premikanje glave. Slike so bile nato poravnane s prvim zvezkom. Na podlagi ocen popravkov gibanja so bili iz te študije izključeni udeleženci, ki so pokazali največji premik v kateri koli smeri x, y ali z, večji od 2-mm ali več kot 2 ° kotnega vrtenja (x, y ali z) . Po tem koraku so bile vse poravnane slike prostorsko normalizirane na predlogo MNI EPI, prerazporejene na 3 mm × 3 mm × 3 mm in nato zglajene z 6 mm FWHM.

Statistična analiza

GLM je bil uporabljen za posamezno analizo podatkov na osnovi voxlov. Podatki časovne serije BOLD so bili modelirani s standardnim HRF s časovnim izvodom. Parametri gibanja glave vsakega predmeta so bili modelirani kot nepristranski kovarijati. Za odstranjevanje nihanj nizke frekvence smo uporabili visokofrekvenčni filter z izrezom pri 128 s.

GLM je vključeval tri vrste dogodkov, ki so bili posledica pritiska na gumb: napihnjenost balona, ​​dobitek ali izguba. Tako je GLM za aktivno ali pasivno nalogo vključeval tri regresorje, ki predstavljajo tri vrste dogodkov. Stopnja tveganja, povezana z vsako inflacijo (tj. Verjetnost eksplozije, ortogonalizirana s srednjo centralno korekcijo), je bila prav tako vnesena v model kot linearna parametrična modulacija regresorja na balon. Za vsako osebo je bil določen kontrast s tveganjem pri aktivnih in pasivnih nalogah, da bi preučili možganske aktivacije, ki so bile usklajene s stopnjo tveganja.

Analize naključnega učinka druge stopnje so bile izvedene z uporabo 2 (skupina: IGD in HC) × 2 (način izbire: aktivni in pasivni) ANOVA na kontrastih, povezanih s tveganjem, s celotnim faktorijem v SPM8, in kontrasti, povezanih s tveganjem aktivni in pasivni načini istega udeleženca so bili obdelani kot ponovljeni ukrepi. V tej raziskavi je bil glavni cilj oceniti medskupinsko razliko možganske aktivacije, povezane s tveganjem, med postopkom sprejemanja odločitev, kar se lahko odraža z aktivacijo, ki jo opazimo v aktivnem načinu v primerjavi s pasivnim načinom (aktivno-pasivno). Zato je bil v tej raziskavi analiziran interaktivni učinek med skupino in načinom izbire, HC (aktivno-pasivno) - IGD (aktivno-pasivno). Popravek za več primerjav smo izvedli s simulacijo Monte Carlo, pri čemer je bil popravljen prag od P <0.05 (program AlphaSim, parametri, vključno z: en voksel P = 0.005, 1000 simulacije, polna širina na polovici največ = 6 mm, polmer povezave grozda r = 5 mm in maska ​​svetovne sive snovi). Možganske regije z interaktivnimi učinki so bile določene kot ROI. Povprečne ocene β v ROI so bile pridobljene in a post hoc t-izvedeno je bilo testiranje.

Povezava med povprečnimi ocenami β znotraj ROI, BIS in IAT rezultatov je bila proučena s Pearsonovo korelacijsko analizo v skupini IGD s SPSS 21.0. Stopnja pomembnosti je bila določena na P <0.05.

Rezultati

Rezultati vedenja

Tabela Tabela22 prikazuje vedenjske rezultate med eksperimentom fMRI. Dva vzorca t-testiranje je pokazalo, da je bil povprečni RT krajši v skupini z IGD, medtem ko je bil v aktivnem načinu (P = 0.03) je bilo število skupnih črpalk bistveno več v skupini IGD (P <0.001). Ni bilo pomembne razlike v prilagojenem številu črpalk, poskusnem številu, povprečnem številu črpalk, številu zmag in porazov ter stopnji zbiranja nagrad.

Tabela 2 

Rezultati vedenja BART med poskusom aktivnega funkcionalnega slikanja z magnetno resonanco (fMRI) (srednja vrednost ± SD).

Rezultati slikanja

A 2 (skupina: IGD in HC) × 2 (način izbire: aktivna in pasivna) ANOVA na kontrastih, povezanih s tveganjem, je pokazala pomemben interaktivni učinek na aktivacijo desnega DLPFC (koordinata MNI: 24, 54, 12; voxels: 38; t = 3.78; P <0.05, popravek AlphaSim; Slika Slika1A1A). post hoc t-test je razkril, da je bila modulacija stopnje tveganja pri aktivaciji desnega DLPFC višja v aktivnem načinu kot v pasivnem načinu pri HC, vendar ni pokazala bistvene razlike med aktivnim in pasivnim načinom v skupini IGD. Med aktivnim načinom se je modulacija stopnje tveganja pri aktivaciji desnega DLPFC v skupini z IGD v primerjavi s HC-ji bistveno zmanjšala (Slika Slika1B1B). Poleg tega so ugotovili pomemben interaktivni učinek tudi za aktivacijo levega možganca (koordinata MNI: -9, -78, -21; vokseli: 72; t = 4.13; P <0.05, popravek AlphaSim; Slika Slika2A2A). post hoc t-test je razkril, da je razlika v modulaciji stopnje tveganja pri aktivaciji levega možganca med načinoma in med skupinami imela podobne lastnosti, kot jih vidimo v desnem DLPFC (Slika Slika2B2B).

SLIKA 1 

Medskupinska razlika v modulaciji glede na stopnjo tveganja možganske aktivacije desnega dorsolateralnega prefrontalnega korteksa (DLPFC). (A) Modulacija glede na stopnjo tveganja za možgansko aktivacijo desnega DLPFC kaže razliko med skupinami. (B) ...
SLIKA 2 

Medskupinska razlika v modulaciji glede na stopnjo tveganja za možgansko aktivacijo levega možganca. (A) Modulacija glede na stopnjo tveganja za možgansko aktivacijo levega možganov kaže razliko med skupinami. (B) Analiza ROI to kaže ...

Modulacija stopnje tveganja pri aktiviranju desnega DLPFC med aktivnim načinom je pokazala znatno negativno povezanost s skupnimi rezultati BIS v skupini IGD (Slika Slika33). Med aktivacijo desne ocene DLPFC in IAT v skupini IGD ni bilo pomembne korelacije. Poleg tega med odločanjem o ugotovitvah fMRI in vedenjskih podatkih ni bilo pomembne korelacije.

SLIKA 3 

Povezava med oceno β znotraj ROI desne DLPFC in Barrattove lestvice impulzivnosti (BIS) v skupni oceni IGD.

Razprava

Kolikor vemo, je to prva študija, ki je ovrednotila modulacijo stopnje tveganja za možgansko aktivacijo med odločanjem pri mladostnikih z IGD z uporabo BART fMRI. V skupini IGD so v primerjavi z HC-ji ugotovili zmanjšano aktiviranje desnega DLPFC, ki je bilo povezano s tveganjem, kar je nakazovalo, da je bila aktivacija desnega DLPFC manj občutljiva na stopnjo tveganja v skupini IGD kot v HC. Modulacija tveganja pri aktivaciji desnega DLPFC med aktivnim postopkom odločanja je bila negativno povezana z oceno BIS v skupini IGD. Te ugotovitve lahko prispevajo k razumevanju nevronskih mehanizmov večje impulzivnosti pri mladostnikih z IGD.

Tvegano odločanje verjetno vključuje več možganskih procesov, ki so vključeni v ocene vrednosti in tveganja, izvršilni nadzor in čustveno obdelavo (). DLPFC je kritična možganska regija, ki sodeluje pri izvršnem nadzoru (; ), ki ureja ciljno usmerjeno, prožno in učinkovito vedenje in lahko posreduje pri odločanju z izrecnim tveganjem (; ). Spremenjena struktura in funkcija DLPFC je bila dokazana pri posameznikih z IGD (; ; ), ki so bile skladne z ugotovitvami v študijah odvisnosti od snovi (; ) in vedenjske odvisnosti (). Med odločanjem lahko aktivnost DLPFC posreduje pri vključevanju informacij o tveganju in vrednosti (), predstavljajo možnosti, ocenjujejo rezultate in izračunajo naknadno uporabnost (). Mladostniki z IGD so ponavadi predstavljeni z oslabljenimi sposobnostmi izvajalskega nadzora (; ); zato je verjetno domnevati, da lahko zmanjšana aktivacija pravega DLPFC, ki je povezano s tveganjem med tveganimi odločitvami pri mladostnikih z IGD, odraža oslabljeno funkcijo izvršilnega nadzora, ki je posredovala neugodne odločitve v tveganih situacijah. V tej študiji je desni, vendar ne levi DLPFC pokazal zmanjšano aktivacijo, povezano s tveganjem, pri mladostnikih z IGD v primerjavi s HC. O tej stranski desnici v nasprotju z levo dejavnostjo DLPFC, ki posreduje pri tveganem odločanju, so poročali tudi v drugih raziskavah BART fMRI (; ; ; ) in transkranialne direktne tokove stimulacije (). Poleg tega so to stranskost zmanjšane aktivacije v desnem DLPFC ugotovili tudi pri odvisnikih od drog, ko so opravljali vrsto tveganih nalog odločanja (; ; ). Skupaj ti rezultati pomenijo, da je bil pravi DLPFC ključno območje za tvegano odločanje, možni nevronski mehanizem, ki temelji na spremembi aktivacije DLPFC pri mladostnikih z IGD, pa je lahko podoben kot pri posameznikih z vprašanjem zlorabe snovi.

V zadnjem času je bila IGD zasnovana kot vedenjska odvisnost ali motnja nadzora impulza (; ) in je lahko povezana z oslabitvijo funkcije inhibicije (; ), kar je podobno kot v drugi vedenjski odvisnosti (), kot je patološko igranje na srečo (; ). Pregled je nakazal, da je impulzivna inhibicija del funkcije odločanja () in raziskave so uspešno pokazale, da ima DLPFC pomembno vlogo v procesu impulzivnega zaviranja (; ; ,; ). V trenutni študiji so višji rezultati BIS-11 pri posameznikih z IGD v primerjavi s HC vključevali večjo impulzivnost pri mladostnikih z IGD, kar je bilo skladno z ugotovitvami drugih študij o impulzivnem nadzoru pri IGD (; ; ). Zato je lahko zmanjšana modulacija stopnje tveganja pri aktivaciji desnega DLPFC pri mladostnikih z IGD v naši raziskavi povezana z impulzivnimi motnjami inhibicije. Poleg tega je bila ugotovljena pomembna negativna korelacija med zmanjšano modulacijo stopnje tveganja pri aktivaciji desnega DLPFC med aktivno izbiro in oceno BIS-11 pri mladostnikih z IGD, kar pomeni, da so mladostniki z IGD z večjo impulzivnostjo pokazali nižjo modulacijo stopnja tveganja pri aktiviranju pravega DLPFC med postopkom odločanja. Prava aktivacija DLPFC je bila med postopkom odločanja pri mladostnikih z IGD z večjimi impulzivnimi nagnjenji manj občutljiva na tveganje. Zmanjšana modulacija stopnje tveganja pri aktivaciji desnega DLPFC pri mladostnikih z IGD lahko posreduje njihovo ignoriranje tveganja.

Naša raziskava je pokazala, da se je poleg aktivnega DLPFC med aktivnim postopkom odločanja v skupini z IGD zmanjšala tudi modulacija stopnje tveganja za aktivacijo levega možganca. Čeprav so v prejšnjih študijah fMRI z BART poročali o spremembah v aktivaciji možganov (; ,; ) in druge naloge, ki so vključevale procese odločanja (; ), nevronski mehanizem ni bil natančno določen. Prejšnje študije so pokazale, da je možganski kljuk kritična sestavina pri vprašanjih odvisnosti (; ) in volumen sive snovi možganov, zlasti levega možganov, zmanjšan pri osebah z motnjo v delovanju snovi (). Poleg tega je zmanjšan volumen sive snovi () in povečana regionalna homogenost () so poročali tudi o levem možganu pri osebah z IGD. Zato je vredno izvesti nadaljnje študije, povezane z dejavnostjo možganov in tveganim odločanjem pri posameznikih z IGD.

V tej študiji je treba upoštevati več omejitev. Najprej je bila velikost vzorca sorazmerno majhna, kar lahko zmanjša moč in ne zazna nekaterih možganskih aktivacij z majhnim pomenom. Drugič, je bilo največje možno število balonskih črpalk v tej spremenjeni nalogi BART zmanjšano na 12, večina udeležencev pa je opravila približno približno 30 preizkuse balonov med 10 minom BOLD skeniranja. Tako bi lahko omejitve, ki so značilne za to eksperimentalno zasnovo, zmanjšale občutljivost zaznavanja medskupinskih razlik v vedenjski uspešnosti (). Končno vzročne zveze med spremenjeno možgansko aktivacijo in IGD s to presečno študijo ni mogoče določiti. Za ovrednotenje tega razmerja je lahko koristna vzdolžna študija.

zaključek

To naj bi bila prva študija, ki je preizkusila modulacijo stopnje tveganja za aktivacijo možganov med postopkom odločanja z BART pri mladostnikih z IGD. Naša raziskava je pokazala, da se je pri mladostnikih z IGD zmanjšala modulacija stopnje tveganja za aktivacijo desnega DLPFC in manjša aktivacija desnega DLPFC, povezana s tveganjem, negativno povezana z rezultati BIS. Naše ugotovitve kažejo, da je kot najpomembnejša možganska regija, povezana z odločanjem, pravi DLPFC manj občutljiv na stopnjo tveganja pri mladostnikih z IGD v primerjavi s HC, kar lahko prispeva k večji impulzivnosti pri mladostnikih z IGD.

Prispevki avtorjev

XQ, YY, XL in QZ zasnovali raziskave; XQ, XD, PG, YZ, GD in QZ so izvedli raziskave; Da, PG je bil vključen v klinično oceno; XQ, YZ, GD, WQ in QZ analizirali podatke; XQ, YZ, XL, YY in QZ so napisali prispevek.

Izjava o konfliktu interesov

Avtorji izjavljajo, da je bila raziskava izvedena v odsotnosti komercialnih ali finančnih odnosov, ki bi se lahko razumeli kot potencialno navzkrižje interesov.

KRATICE

ACCanteriorni cingulat
BARTbalonska analogna naloga tveganja
BIS-11Barrattova lestvica impulzivnosti
DLPFCdorsolateral prefrontal cortex
fMRIfunkcionalno slikanje z magnetno resonanco
FWHMpolna širina na pol maksimuma
GLMsplošni linearni model
HCzdrave kontrole
HRFfunkcija hemodinamičnega odziva
IATYoungov spletni preizkus zasvojenosti z internetom
IGDmotnja internetnega igranja
IQInteligenčni količnik
MNIMontrealski nevrološki inštitut
ROIinteresno regijo
RTodzivni čas
SPMStandardni Raven's ProgressiveMatrices
SPM8Programska oprema za statistično parametrično preslikavo
YDQMladinski diagnostični vprašalnik
 

Reference

  • Asahi S., Okamoto Y., Okada G., Yamawaki S., Yokota N. (2004). Negativna korelacija med desno prefrontalno aktivnostjo med zaviranjem odziva in impulzivnostjo: študija fMRI. EUR. Arh. Klinika za psihiatrijo. Nevrosci. 254 245–251. 10.1007/s00406-004-0488-z [PubMed] [Cross Ref]
  • Bari A., Robbins TW (2013). Inhibicija in impulzivnost: vedenjska in nevronska osnova nadzora odziva. Prog. Neurobiol. 108 44 – 79. 10.1016 / j.pneurobio.2013.06.005 [PubMed] [Cross Ref]
  • Blaszczynski A. (2008). Komentar: odgovor na "težave s konceptom videoigre" zasvojenost ": nekateri primeri študije primerov". Int. J. odvisnik od duševnega zdravja. 6 179–181. 10.1007/s11469-007-9132-2 [Cross Ref]
  • Bogg T., Fukunaga R., Finn PR, Brown JW (2012). Kognitivni nadzor povezuje uživanje alkohola, razkritje lastnosti in zmanjšano kognitivno sposobnost: dokazi za medialno prefrontalno motnjo skorje med vedenjem, ki išče nagrado. Od alkohola odvisni. 122 112 – 118. 10.1016 / j.drugalcdep.2011.09.018 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Bolla KI, Eldreth DA, Matochik JA, kadet JL (2005). Nevronski substrati napačnega odločanja pri abstinentnih uživalcih marihuane. Neuroimage 26 480 – 492. 10.1016 / j.neuroimage.2005.02.012 [PubMed] [Cross Ref]
  • Znamka M., Labudda K., Markowitsch HJ (2006). Nevropsihološki korelati odločanja v dvoumnih in tveganih situacijah. Nevronska mreža. 19 1266 – 1276. 10.1016 / j.neunet.2006.03.001 [PubMed] [Cross Ref]
  • Carli V., Durkee T., Wasserman D., Hadlaczky G., Despalins R., Kramarz E. et al. (2013). Povezava med patološko uporabo interneta in komorbidno psihopatologijo: sistematičen pregled. Psihopatologija 46 1 – 13. 10.1159 / 000337971 [PubMed] [Cross Ref]
  • Claus ED, Hutchison KE (2012). Nevronski mehanizmi sprejemanja tveganja in povezave z nevarnim pitjem. Alkohol. Clin. Exp. Res. 36 932 – 940. 10.1111 / j.1530-0277.2011.01694.x [PubMed] [Cross Ref]
  • Crockford DN, Goodyear B., Edwards J., Quickfall J., El-Guebaly N. (2005). Cue-inducirana možganska aktivnost pri patoloških igralcih. Biol. Psihiatrija 58 787 – 795. 10.1016 / j.biopsych.2005.04.037 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ding WN, Sun JH, Sun YW, Chen X., Zhou Y., Zhuang ZG idr. (2014). Značilnost impulzivnosti in oslabljeno delovanje predfrontalnega zaviranja impulzov pri mladostnikih z zasvojenostjo z internetnimi igrami je pokazala raziskava Go / No-Go fMRI. Behav. Funkcija možganov. 10:20 10.1186/1744-9081-10-20 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Hu Y., Lin X., Lu Q. (2013). Zaradi česar se zasvojenci z internetom še naprej igrajo prek spleta, čeprav se soočajo s hudimi negativnimi posledicami? Možne razlage študije fMRI. Biol. Psihol. 94 282 – 289. 10.1016 / j.biopsycho.2013.07.009 [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Huang J., Du X. (2012). Spremembe regionalne homogenosti aktivnosti počitka-statstatie možganske aktivnosti pri odvisnikih od spletnih iger. Behav. Funkcija možganov. 8:41 10.1186/1744-9081-8-41 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Lin X., Hu Y., Xie C., Du X. (2015). Neuravnotežena funkcionalna povezava med izvršnim nadzornim omrežjem in omrežjem nagrad razlaga spletno igro, ki išče vedenje pri motnjah internetnih iger. Sci. Rep. 5: 9197 10.1038 / srep09197 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Dong G., Potenza MN (2014). Kognitivno-vedenjski model motnje spletnih iger na srečo: teoretične podlage in klinične posledice. J. Psychiatr. Res. 58 7 – 11. 10.1016 / j.jpsychires.2014.07.005 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Ernst M., Paulus MP (2005). Nevrobiologija odločanja: selektivni pregled z nevrokognitivne in klinične perspektive. Biol. Psihiatrija 58 597 – 604. 10.1016 / j.biopsych.2005.06.004 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ersche KD, Fletcher PC, Lewis SJ, Clark L., Stocks-Gee G., London M., et al. (2005). Nenormalne čelne aktivacije povezane z odločanjem sedanjih in nekdanjih posameznikov, odvisnih od amfetamina in opiata. Psihofarmakologija (Berl.) 180 612–623. 10.1007/s00213-005-2205-7 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Gabay AS, Radua J., Kempton MJ, Mehta MA (2014). Igra ultimatuma in možgani: metaanaliza nevro-slikarskih študij. Neurosci. Biobehav. Rev. 47 549 – 558. 10.1016 / j.neubiorev.2014.10.014 [PubMed] [Cross Ref]
  • Galván A., Schonberg T., Mumford J., Kohno M., Poldrack RA, London ED (2013). Večja občutljivost dorsolateralne prefrontalne skorje na tveganje pri mladih kadilcih kot pri nekadilcih. Psihofarmakologija (Berl.) 229 345–355. 10.1007/s00213-013-3113-x [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Garavan H., Hester R., Murphy K., Fassbender C., Kelly C. (2006). Posamezne razlike v funkcionalni nevroanatomiji zaviralne kontrole. Brain Res. 1105 130 – 142. 10.1016 / j.brainres.2006.03.029 [PubMed] [Cross Ref]
  • Gorini A., Lucchiari C., Russell-Edu W., Pravettoni G. (2014). Modulacija tveganih odločitev pri nedavno odvisnih uživalcih kokaina: transkranialna stimulacija enosmernega toka. Spredaj. Hum. Neurosci. 8: 661 10.3389 / fnhum.2014.00661 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Gowin JL, Mackey S., Paulus MP (2013). Spremenjena obdelava, povezana s tveganjem pri uživalcih snovi: neravnovesje bolečine in povečanja. Od alkohola odvisni. 132 13 – 21. 10.1016 / j.drugalcdep.2013.03.019 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Grant JE, Potenza MN, Weinstein A., Gorelick DA (2010). Uvod v vedenjske odvisnosti. Am. J. Zloraba alkohola 36 233 – 241. 10.3109 / 00952990.2010.491884 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Griffiths MD (2008). Zasvojenost z videoigro: nadaljnja razmišljanja in opažanja. Int. J. odvisnik od duševnega zdravja. 6 182–185. 10.1007/s11469-007-9128-y [Cross Ref]
  • Hastie R. (2001). Težave presoje in odločanja. Annu. Rev. Psychol. 52 653 – 683. 10.1146 / annurev.psych.52.1.653 [PubMed] [Cross Ref]
  • Helfinstein SM, Schonberg T., Congdon E., Karlsgodt KH, Mumford JA, Sabb FW in sod. (2014). Napovedovanje tveganih odločitev iz vzorcev možganske aktivnosti. Proc. Natl. Acad. Sci. ZDA 111 2470 – 2475. 10.1073 / pnas.1321728111 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Karim R., Chaudhri P. (2012). Odvisnosti o vedenju: pregled. J. Psihoaktivne droge 44 5 – 17. 10.1080 / 02791072.2012.662859 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ko CH, Hsiao S., Liu GC, Yen JY, Yang MJ, Yen CF (2010). Značilnosti odločanja, potencial za tveganje in osebnost študentov z odvisnostjo od interneta. Psihiatrija Res. 175 121 – 125. 10.1016 / j.psychres.2008.10.004 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ko CH, Hsieh TJ, Chen CY, Yen CF, Chen CS, Yen JY in sod. (2014). Spremenjena možganska aktivacija med zaviranjem odziva in obdelavo napak pri osebah z motnjo internetnih iger: funkcionalna študija magnetnega slikanja. EUR. Arh. Klinika za psihiatrijo. Nevrosci. 264 661–672. 10.1007/s00406-013-0483-3 [PubMed] [Cross Ref]
  • Ko CH, Liu GC, Yen JY, Chen CY, Yen CF, Chen CS (2013). Možganski korelati hrepenenja po spletnih igrah pod izpostavljenostjo iztočnic pri osebah z odvisnostjo od spletnih iger in pri prepuščenih osebah. Addict. Biol. 18 559 – 569. 10.1111 / j.1369-1600.2011.00405.x [PubMed] [Cross Ref]
  • Kohno M., Ghahremani DG, Morales AM, Robertson CL, Ishibashi K., Morgan AT, et al. (2015). Obnašanje tveganja: dopaminski receptorji d2 / d3, povratne informacije in frontolimbična aktivnost. Cereb. Cortex 25 236 – 245. 10.1093 / cercor / bht218 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Kohno M., Morales AM, Ghahremani DG, Hellemann G., London ED (2014). Tvegano odločanje, prefrontalna skorja in mezokortikolimbična funkcionalna povezanost pri odvisnosti od metamfetamina. JAMA psihiatrija 71 812 – 820. 10.1001 / jamapsihiatrija.2014.399 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Krain AL, Wilson AM, Arbuckle R., Castellanos FX, Milham MP (2006). Razločni nevronski mehanizmi tveganja in dvoumnosti: metaanaliza odločanja. Neuroimage 32 477 – 484. 10.1016 / j.neuroimage.2006.02.047 [PubMed] [Cross Ref]
  • Kräplin A., Dshemuchadse M., Behrendt S., Scherbaum S., Goschke T., Bühringer G. (2014). Disfunkcionalno odločanje v patološkem igranju na srečo: specifičnost vzorca in vloga impulzivnosti. Psihiatrija Res. 215 675 – 682. 10.1016 / j.psychres.2013.12.041 [PubMed] [Cross Ref]
  • Kühn S., Romanowski A., Schilling C., Mobascher A., ​​Warbrick T., Winterer G. et al. (2012). Pomanjkanje možganske sive snovi pri kadilcih: osredotočite se na možgan. Struktura možganov. Funct. 217 517–522. 10.1007/s00429-011-0346-5 [PubMed] [Cross Ref]
  • Kuss DJ (2013). Odvisnost od spletnih iger: trenutne perspektive. Psihol. Res. Behav. Manag. 6 125 – 137. 10.2147 / PRBM.S39476 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Lejuez CW, preberite JP, Kahler CW, Richards JB, Ramsey SE, Stuart GL in sod. (2002). Vrednotenje vedenjskega ukrepa za prevzemanje tveganja: analogna balonska naloga (BART). J. Exp. Psihol. Appl. 8 75–84. 10.1037//1076-898X.8.2.75 [PubMed] [Cross Ref]
  • Lin X., Zhou H., Dong G., Du X. (2015). Oslabljeno ocenjevanje tveganja pri ljudeh z motnjo internetnih iger: fMRI dokazi iz naloge za diskontiranje verjetnosti. Prog. Neuro-Psychopharmacol. Biol. Psihiatrija 56 142 – 148. 10.1016 / j.pnpbp.2014.08.016 [PubMed] [Cross Ref]
  • Liu GC, Yen JY, Chen CY, Yen CF, Chen CS, Lin WC, idr. (2014). Aktivacija možganov za zaviranje odziva v primeru motenj igralnih iztočnic v motnji internetnih iger. Kaohsiung J. Med. Sci. 30 43 – 51. 10.1016 / j.kjms.2013.08.005 [PubMed] [Cross Ref]
  • Macoveanu J., Rowe JB, Hornboll B., Elliott R., Paulson OB, Knudsen GM in sod. (2013). Zagotoviti varno, vendar vseeno izgubiti - serotonergično signaliziranje negativnih izidov v dorsomedialnem prefrontalnem korteksu v kontekstu odklonosti do tveganja. EUR. Neuropsihofarmakol. 23 919 – 930. 10.1016 / j.euroneuro.2012.09.006 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Metcalf O., Pammer K. (2014). Impulzivnost in z njimi povezane nevropsihološke značilnosti pri rednem in zasvojenem igranju prvega strelca. Cyberpsychol. Behav. Soc. Netw. 17 147 – 152. 10.1089 / cyber.2013.0024 [PubMed] [Cross Ref]
  • Miedl SF, Peters J., Büchel C. (2012). Spremenjene reprezentacije nevronskih nagrad pri patoloških igralcih, razkrite z zamudo in diskontno verjetnostjo. Arch. Psihiatrija 69 177 – 186. 10.1001 / archgenpsychiatry.2011.1552 [PubMed] [Cross Ref]
  • Moeller SJ, Froböse MI, Konova AB, Misyrlis M., Parvaz MA, Goldstein RZ in sod. (2014). Pogosti in izraziti nevralni korelati zaviralne disregulacije: stroop fMRI študija odvisnosti od kokaina in moteča eksplozivna motnja. J. Psychiatr. Res. 58 55 – 62. 10.1016 / j.jpsychires.2014.07.016 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Moreno-López L., Perales JC, Van Son D., Albein-Urios N., Soriano-Mas C., Martinez-Gonzalez JM in sod. (2015). Resnost uživanja kokaina in možgansko sive snovi sta povezana s preobratnim pomanjkanjem učenja pri posameznikih, odvisnih od kokaina. Addict. Biol. 20 546 – 556. 10.1111 / adb.12143 [PubMed] [Cross Ref]
  • Moulton EA, Elman I., Becerra LR, Goldstein RZ, Borsook D. (2014). Vretenca in zasvojenost: vpogledi, pridobljeni z nevro-slikanjem raziskav. Addict. Biol. 19 317 – 331. 10.1111 / adb.12101 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Nakata H., Sakamoto K., Ferretti A., Gianni Perrucci M., Del Gratta C., Kakigi R. et al. (2008a). Somato-motorična zaviralna predelava pri ljudeh: z dogodkom povezana funkcionalna MRI študija. Neuroimage 39 1858 – 1866. 10.1016 / j.neuroimage.2007.10.041 [PubMed] [Cross Ref]
  • Nakata H., Sakamoto K., Ferretti A., Gianni Perrucci M., Del Gratta C., Kakigi R. et al. (2008b). Izvršilne funkcije z različnimi motornimi izhodi pri somatosenzornih nalogah Go / Nogo: funkcionalna študija MRI, povezana z dogodki. Možgani Res. Bik. 77 197 – 205. 10.1016 / j.brainresbull.2008.07.008 [PubMed] [Cross Ref]
  • Patton JH, Stanford MS, Barratt ES (1995). Faktorska struktura barrattove lestvice impulzivnosti. J. Clin. Psihol. 51 768 – 774. [PubMed]
  • Pawlikowski M., Blagovna znamka M. (2011). Prekomerno igranje spletnih iger in odločanje: ali imajo pretirani igralci World of Warcraft težave pri odločanju v tveganih pogojih? Psihiatrija Res. 188 428 – 433. 10.1016 / j.psychres.2011.05.017 [PubMed] [Cross Ref]
  • Probst CC, van Eimeren T. (2013). Funkcionalna anatomija motenj nadzora impulzov. Curr Nevrol. Nevrosci. Rep. 13:386 10.1007/s11910-013-0386-8 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Rao H., Korczykowski M., Pluta J., Hoang A., Detre JA (2008). Nevronski korelati prostovoljnega in neprostovoljnega prevzema tveganja v človeških možganih: fMRI študija naloge analoškega tveganja balona (BART). NeuroImage 42 902 – 910. 10.1016 / j.neuroimage.2008.05.046 [PubMed] [Cross Ref]
  • Rao H., Mamikonyan E., Detre JA, Siderowf AD, Stern MB, Potenza MN in sod. (2010). Zmanjšana ventralna strijatalna aktivnost z motnjami nadzora impulza pri Parkinsonovi bolezni. Mov Nesklad. 25 1660 – 1669. 10.1002 / mds.23147 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Rao LL, Zhou Y., Liang ZY, Rao H., Zheng R., Sun Y. et al. (2014). Zmanjšanje ventromedijalne predfrontalne deaktivacije možganske skorje pri tveganem odločanju po simulirani mikrogravitaciji: učinki -6 stopinj nagibnega ležišča. Spredaj. Behav. Neurosci. 8: 187 10.3389 / fnbeh.2014.00187 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Rosenbloom MH, Schmahmann JD, cena BH (2012). Funkcionalna nevroanatomija odločanja. J. Neuropsychiatry Clin. Neurosci. 24 266 – 277. 10.1176 / appi.neuropsych.11060139 [PubMed] [Cross Ref]
  • Sakagami M., Pan X., Uttl B. ​​(2006). Inhibicija vedenja in prefrontalna skorja pri odločanju. Nevronska mreža. 19 1255 – 1265. 10.1016 / j.neunet.2006.05.040 [PubMed] [Cross Ref]
  • Schiebener J., Wegmann E., Pawlikowski M., Brand M. (2012). Sidrni učinki pri sprejemanju odločitev se lahko zmanjšajo z interakcijo med spremljanjem ciljev in stopnjo izvršilnih funkcij odločevalca. Znan. Proces. 13 321–332. 10.1007/s10339-012-0522-4 [PubMed] [Cross Ref]
  • Schonberg T., Fox CR, Mumford JA, Congdon E., Trepel C., Poldrack RA (2012). Zmanjševanje ventromedialne prefrontalne možganske skorje med zaporednim sprejemanjem tveganja: fMRI preiskava naloge analognega tveganja balona. Spredaj. Nevrosci. 6: 80 10.3389 / fnins.2012.00080 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Tang J., Yu Y., Du Y., Ma Y., Zhang D., Wang J. (2014). Razširjenost internetne zasvojenosti in povezanost s stresnimi življenjskimi dogodki in psihološkimi simptomi pri mladostniških internetnih uporabnikih. Addict. Behav. 39 744 – 747. 10.1016 / j.addbeh.2013.12.010 [PubMed] [Cross Ref]
  • Telzer EH, Fuligni AJ, Lieberman MD, Galván A. (2013a). Učinki slabe kakovosti spanja na delovanje možganov in tveganje v adolescenci. Neuroimage 71 275 – 283. 10.1016 / j.neuroimage.2013.01.025 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Telzer EH, Fuligni AJ, Lieberman MD, Galván A. (2013b). Smiselni družinski odnosi: nevrokognitivni blažilniki mladostniških tveganj. J. Cogn. Nevrosci. 25 374 – 387. 10.1162 / jocn_a_00331 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Trepel C., Fox CR, Poldrack RA (2005). Teorija perspektive o možganih? Kognitivni nevroznanosti odločitve v nevarnosti. Možgani Res. Znan. Možgani Res. 23 34 – 50. 10.1016 / j.cogbrainres.2005.01.016 [PubMed] [Cross Ref]
  • Wang H., Jin C., Yuan K., Shakir TM, Mao C., Niu X. et al. (2015). Sprememba obsega sive snovi in ​​kognitivni nadzor pri mladostnikih z motnjo spletnih iger. Spredaj. Behav. Neurosci. 9: 64 10.3389 / fnbeh.2015.00064 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Wu X., Chen X., Han J., Meng H., Luo J., Nydegger L. in sod. (2013). Razširjenost in dejavniki zasvojenosti z internetom pri mladostnikih v Wuhanu na Kitajskem: interakcije starševskega odnosa s starostjo in hiperaktivnostjo-impulzivnostjo. PLoS ONE 8: e61782 10.1371 / journal.pone.0061782 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Yao YW, Chen PR, Chen C., Wang LJ, Zhang JT, Xue G. in sod. (2014). Neuporaba povratnih informacij povzroči primanjkljaj odločanja med prekomernimi internetnimi igralci. Psihiatrija Res. 219 583 – 588. 10.1016 / j.psychres.2014.06.033 [PubMed] [Cross Ref]
  • Yao YW, Chen PR, Li S., Wang LJ, Zhang JT, Yip SW in sod. (2015). Odločanje za tvegane dobičke in izgube študentov z motnjo internetnih iger. PLoS ONE 10: e0116471 10.1371 / journal.pone.0116471 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Mladi K. (1998). Zasvojenost z internetom: pojav nove klinične motnje. CyberPsychol. Behav. 1 237 – 244. 10.1089 / cpb.1998.1.237 [Cross Ref]
  • Young, KS, Internet Test zasvojenosti [IAT] (2009). Dostopno na: http://netaddiction.com/index.php?option5combfquiz&view5onepage&catid546&Itemid5106
  • Yuan K., Qin W., Wang G., Zeng F., Zhao L., Yang X. et al. (2011). Nenormalnosti mikrostrukture pri mladostnikih z motnjo zasvojenosti z internetom. PLoS ONE 6: e20708 10.1371 / journal.pone.0020708 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Yuan P., Raz N. (2014). Prefrontalna možganska skorja in izvršilne funkcije pri zdravih odraslih: metaanaliza strukturnih študij nevrografiranja. Neurosci. Biobehav. Rev. 42 180 – 192. 10.1016 / j.neubiorev.2014.02.005 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]
  • Zhou Z., Yuan G., Yao J. (2012). Kognitivne pristranskosti do slik, povezanih z internetnimi igrami, in izvršilni primanjkljaj pri osebah z zasvojenostjo z internetnimi igrami. PLoS ONE 7: e48961 10.1371 / journal.pone.0048961 [PMC brez članka] [PubMed] [Cross Ref]