Zasvojenost z internetom in igranjem iger: sistematični pregled literature o nevroznanstvenih študijah (2012)

Brain Sci. 2012, 2(3), 347-374; doi:10.3390 / brainsci2030347
 
Daria J. Kuss* in Mark D. Griffiths
 
Mednarodna enota za raziskave iger na srečo, Univerza Nottingham Trent, Nottingham NG1 4BU, Velika Britanija
 
* Avtor, na katerega mora biti naslovljena korespondenca.
 
Prejeto: 28 junij 2012; v spremenjeni obliki: 24 avgust 2012 / Sprejeto: 28 avgust 2012 / Objavljeno: 5 september 2012
 
(Ta članek spada v posebno izdajo Zasvojenost in nevroadaptacija)

Povzetek:

V zadnjem desetletju so se nabrale raziskave, ki nakazujejo, da lahko pretirana uporaba interneta privede do razvoja vedenjske zasvojenosti. Zasvojenost z internetom velja za resno grožnjo duševnemu zdravju, prekomerna uporaba interneta pa je povezana z različnimi negativnimi psihosocialnimi posledicami. Namen tega pregleda je identificirati vse dosedanje empirične študije, ki so z nevroznanstveno perspektivo osvetlile nastale težave z duševnim zdravjem interneta in igralne odvisnosti.

Neuroimaging študije ponujajo prednost pred tradicionalnimi raziskavami anketiranja in vedenja, saj je s to metodo mogoče razlikovati določena področja možganov, ki so vključena v razvoj in vzdrževanje odvisnosti. Izvedeno je bilo sistematično iskanje literature, ki je identificiralo študije 18. Te študije zagotavljajo prepričljive dokaze o podobnosti med različnimi vrstami zasvojenosti, predvsem odvisnosti od odvisnosti od snovi in ​​internetom ter igranjem na igre na različnih ravneh.

Na molekularni ravni je za zasvojenost z internetom značilno splošno pomanjkanje nagrade, kar pomeni zmanjšano dopaminergično aktivnost.

Na ravni nevronskih vezij so internet in igranje odvisnosti od iger povzročili nevroadaptacijo in strukturne spremembe, ki se pojavijo kot posledica dolgotrajnejše povečane aktivnosti na možganskih območjih, povezanih z odvisnostjo.

Na vedenjski ravni se zdi, da so odvisniki od interneta in iger omejeni zaradi njihovega kognitivnega delovanja na različnih področjih.

V prispevku je razvidno, da bo razumevanje nevronskih korelatov, povezanih z razvojem odvisnosti od interneta in iger, spodbudilo prihodnje raziskave in odprlo pot za razvoj pristopov k zdravljenju odvisnosti.

Ključne besede: internetna odvisnost; igralna odvisnost; nevrografiranje; pregled literature

 

1. Predstavitev

V zadnjem desetletju so se nabrale raziskave, ki kažejo, da lahko pretirana uporaba interneta privede do razvoja vedenjske zasvojenosti (npr. [1,2,3,4]). Klinični dokazi kažejo, da internetni odvisniki doživljajo številne biopsihosocialne simptome in posledice [5]. Sem spadajo simptomi, ki so tradicionalno povezani z odvisnostmi, povezane s snovmi, in sicer izrazitost, sprememba razpoloženja, toleranca, odtegnitveni simptomi, konflikt in ponovitev [6]. Zasvojenost z internetom vključuje raznolik spekter internetnih dejavnosti s potencialno vrednostjo bolezni, kot so igre, nakupovanje, igre na srečo ali družabna omrežja. Igre predstavljajo del postavljenega konstrukta zasvojenosti z internetom, zdi se, da je zasvojenost z igrami najbolj razširjena specifična oblika internetne zasvojenosti do danes [7]. Obsežni predlogi strokovnjakov za duševno zdravje in raziskovalcev o vključitvi internetne zasvojenosti kot duševne motnje v prihodnjo peto izdajo Diagnostičnega in statističnega priročnika duševnih motenj (DSM-V) se bodo uresničili, ko je Ameriško psihiatrično združenje sprejelo vključitev motnje uporabe interneta kot problem duševnega zdravja, vreden nadaljnjih znanstvenih preiskav [8].

Prekomerna uporaba interneta je bila povezana z različnimi negativnimi psihosocialnimi posledicami. Sem spadajo duševne motnje, kot so somatizacija, obsesivno-kompulzivne in druge anksiozne motnje, depresija [9] in disociacija [10], pa tudi osebnostne lastnosti in patologijo, kot sta introverzija in psihotičnost [11]. Ocene razširjenosti segajo od 2% [12] do 15% [13], odvisno od ustreznega sociokulturnega konteksta, uporabljenih vzorcev in meril ocenjevanja. Odvisnost od interneta velja za resno grožnjo duševnemu zdravju v azijskih državah z obsežno širokopasovno uporabo, zlasti v Južni Koreji in na Kitajskem [14].

 

 

1.1. Vzpon nevro slikanja

V skladu s kartezijanskim dualizmom je francoski filozof Descartes zagovarjal stališče, da je um entiteta, ki je ločena od telesa [15]. Vendar pa so mu kognitivne nevroznanosti dokazale, da so bile napačne in uskladijo fizično bitje telesa s precej nedostopno entiteto uma [16]. Sodobne tehnike slikanja povezujejo kognitivne procese (tj. Descartesov miselni um) z dejanskim vedenjem (tj. Descartesovo gibajoče se telo) z merjenjem in slikanjem možganske strukture in aktivnosti. Spremenjena aktivnost na področjih možganov, povezana z nagrajevanjem, motivacijo, spominom in kognitivnim nadzorom, je povezana z odvisnostjo [17].

Raziskave so obravnavale nevronske korelate razvoja odvisnosti od drog s klasičnim in operacijskim kondicioniranjem [18,19]. Ugotovljeno je bilo, da se v začetnih fazah prostovoljne in nadzorovane uporabe snovi odločajo o uporabi določenih možganskih področij, in sicer predfrontalni korteks (PFC) in ventralni striatum (VS). Ko se navada uporabe in prisile razvija, se možganska aktivnost spreminja tako, da se hrbtenična področja striatuma (DS) vse bolj aktivirajo z dopaminergično inervacijo (tj. Sproščanjem dopamina) [20]. Dolgotrajna uporaba drog vodi do sprememb v možganskih dopaminergičnih poteh (zlasti na sprednjem cingulatu (AC), v orbitofrontalni skorji (OFC) in v nukleusu), kar lahko privede do zmanjšanja občutljivosti na biološke nagrade in zmanjša posameznikovo nadzor nad iskanjem in sčasoma jemanjem drog. [21,22]. Na molekularni ravni je bila dolgotrajna depresija (LTD; tj. Zmanjšanje) sinaptične aktivnosti povezana s prilagajanjem možganov kot posledica odvisnosti, povezanih s snovmi [23]. Zasvojenci z drogo postanejo preobčutljivi za drogo, ker se med daljšim vnosom poveča sinaptična moč v ventralnem tegmentalnem območju in tako se poveča LTD glutamat v jedru, kar bo povzročilo hrepenenje [24].

Obenem možgani (tj. NAc, OFC, DLPFC) postajajo vse bolj odzivni na opozorilne droge (npr. Razpoložljivost, določen kontekst) s hrepenenjem [21,25]. Hrepenenje po uživanju drog vključuje zapleteno interakcijo med različnimi možganskimi regijami. Dejavnost v jedru jedra po ponavljajočem se vnosu zdravil vodi k učenju povezav med orodji in krepitimi učinki zdravila [26]. Poleg tega orbitofrontalna skorja, pomembna za motivacijo za vedenje, amigdala (AMG) in hipokampus (Hipp), kot glavni možganski regiji, povezani s spominskimi funkcijami, igrajo vlogo pri zastrupitvi in ​​hrepenenju po snovi [17].

Naravne nagrade, kot so hrana, pohvale in / ali uspeh, postopoma izgubljajo hedonsko valenco. Zaradi navad na nagrajevanje vedenja in jemanja drog se razvije značilen simptom odvisnosti (tj. Toleranca). Za doseganje želenega učinka so potrebne večje količine snovi ali povečana vključenost v vsako vedenje. Kot rezultat, sistem nagrad postane pomanjkljiv. To vodi v aktiviranje protireverznega sistema, ki zmanjšuje sposobnost odvisnika za doživljanje bioloških ojačevalcev kot prijetno. Namesto tega potrebuje močnejše okrepitelje, torej njihovo drogo ali vedenje po izbiri, v večjih količinah (tj. Razvija se toleranca), da bo dobil nagrado [27]. Poleg tega pomanjkanje dopamina v mezokortikolimbičnih poteh med abstinenco pojasnjuje značilne odtegnitvene simptome. Te se bodo zoperstavile ponovnemu vnosu drog [17]. Rezultat je ponovitev in razvoj začaranega vedenjskega cikla [28]. Dolgotrajen vnos drog in / ali sodelovanje v obnavljajočem vedenju vodi do sprememb v možganih, vključno z disfunkcijo v predfrontalnih regijah, kot sta OFC in cingulatni girus (CG) [17,29].

Raziskave kažejo, da se spremembe možganske aktivnosti, ki so običajno povezane z odvisnostmi, povezane s snovjo, zgodijo po kompulzivnem vključevanju v vedenja, kot je patološko igranje na srečo [30]. V skladu s tem domnevajo, da so podobni mehanizmi in spremembe vključeni v odvisnost od interneta in iger. Cilj tega pregleda je torej ugotoviti vse dotlej strokovno preverjene empirične študije, ki so z nevroznanstveno perspektivo uporabile nevro-slikarske tehnike, da osvetlijo nastajajoči problem duševnega zdravja interneta in igralne odvisnosti. Neuroimaging na splošno vključuje številne različne tehnike. To so elektroencefalogram (EEG), pozitronska emisijska tomografija (PET), enotna fotonska emisijska tomografija SPECT (SPECT), funkcionalno slikanje z magnetno resonanco (fMRI) in strukturno slikanje z magnetno resonanco (sMRI), kot je morfometrija na osnovi Voxla (VBM) in difuzijsko-tenzorsko slikanje (DTI). To so na kratko pojasnjena pred preučevanjem študij, ki so uporabile te tehnike za študije o internetu in odvisnosti od iger.

 

 

1.2. Vrste nevro-slikanja, ki se uporabljajo za preučevanje odvisne možganske aktivnosti

Elektroencefalogram (EEG): Z EEG lahko merimo nevronsko aktivnost možganske skorje. Številne elektrode so pritrjene na določena območja (tj. Spredaj, zadaj, levo in desno) glave udeleženca. Te elektrode merijo napetostna nihanja (tj. Tokovni tok) med pari elektrod, ki nastanejo z vzbujanjem nevronskih sinaps [31]. Z dogodki povezanih potencialov (ERP) lahko razmerja med možgani in vedenjem merimo z elektrofiziološkim nevronskim odzivom na dražljaj [32].

Pozitronska emisijska tomografija (PET): PET je metoda nevro-slikanja, ki omogoča preučevanje možganskih funkcij na molekularni ravni. V raziskavah PET presnovno aktivnost v možganih merimo s pomočjo fotonov iz pozitronskih emisij (tj. Pozitivno nabitih elektronov). Podvrženi se injicira z radioaktivno raztopino 2-deoksiglukoze (2-DG), ki jo aktivni nevroni prevzamejo v možganih. Količine 2-DG v emisijah nevronov in pozitrona se uporabljajo za količinsko določitev presnovne aktivnosti v možganih. Tako lahko med opravljanjem določene naloge preslikamo nevronsko aktivnost. jazndividualne nevrotransmiterje lahko ločimo s PET, zaradi česar je slednji ugodnejši od MRI tehnik. Lahko natančno izmeri porazdelitev aktivnosti. Omejitve PET vključujejo relativno nizko prostorsko ločljivost, čas, potreben za pregled, pa tudi potencialno tveganje sevanja [33].

Računalniška tomografija z enotno fotonsko emisijo (SPECT): SPECT je podforma PET. Podobno kot PET se radioaktivna snov ("sledilnik") vbrizga v krvni tok, ki hitro potuje v možgane. Čim močnejša je metabolična aktivnost v določenih možganskih regijah, tem močnejša je obogatitev gama žarkov. Izpuščeno sevanje se meri v skladu z možganskimi plastmi, metabolična aktivnost pa se slika s pomočjo računalniških tehnik. Za razliko od PET-ja SPECT omogoča štetje posameznih fotonov, vendar je njegova ločljivost slabša, saj je pri SPECT ločljivost odvisna od bližine gama kamere, ki meri radioaktivnost nevronov [34].

Funkcijsko slikanje z magnetno resonanco (fMRI): S fMRI merimo spremembe ravni kisika v možganih v krvi, ki kažejo na delovanje nevronov. Natančneje se oceni razmerje med oksihemoglobinom (tj. Hemoglobinom, ki vsebuje kisik v krvi), in dezoksihemoglobinom (tj. Hemoglobinom, ki je sprostil kisik) v možganih, ker se pretok krvi na "aktivnih" območjih možganov poveča, da bi prenesli več glukoze, prav tako v bolj oksigeniranih molekulah hemoglobina. Ocena te presnovne aktivnosti v možganih omogoča natančnejše in natančnejše slikanje možganov glede na strukturno MRI. Poleg tega so prednosti fMRI tudi hitrost slikanja možganov, prostorska ločljivost in odsotnost potencialnega tveganja za zdravje glede na PET skeniranje. [35].

Strukturno slikanje z magnetno resonanco (sMRI): sMRI uporablja različne tehnike za prikaz možganske morfologije [36].

  • Ena takih tehnik je morfometrija na osnovi voxla (VBM). VBM se uporablja za primerjavo obsega možganskih območij in gostote sive in bele snovi [37].
  • Druga tehnika sMRI je Difuzijsko-tenzorsko slikanje (DTI). DTI je metoda za slikanje bele snovi. Ocenjuje razprševanje molekul vode v možganih, kar pomaga prepoznati medsebojno povezane možganske strukture z uporabo frakcijske anizotropije (FA). Ta ukrep je pokazatelj gostote vlaknin, aksonskega premera in mielinacije v beli snovi [38].

 

 

2. Metoda

Obsežno iskanje literature je bilo izvedeno s pomočjo baze podatkov Splet znanja. Glede uporabe interneta so bili vneseni naslednji iskalni izrazi (in njihovi derivati): "zasvojenost", "presežek", "težava" in "prisila". Poleg tega so bile ugotovljene dodatne študije iz dodatnih virov, kot je Google Scholar, in te so bile dodane, da bi ustvarili bolj vključujoč pregled literature. Študije so bile izbrane v skladu z naslednjimi merili za vključitev. Študije so morale (i) oceniti odvisnost od interneta ali spletnih iger ali neposredne učinke iger na nevrološko delovanje, (ii) uporabiti nevro-slikanje tehnik, (iii) objaviti v strokovno pregledni reviji in (iv) biti na voljo kot celotno besedilo v Angleški jezik. Za iskanje literature ni bilo določeno nobeno časovno obdobje, ker so nevro-slikarske tehnike razmeroma nove, tako da je bilo pričakovati, da bodo študije nedavno (tj. Skoraj vse objavljene med 2000 in 2012).

3. Rezultati

Skupno je bilo ugotovljenih študij 18, ki so izpolnjevale merila za vključitev. Med njimi je bila metoda zajemanja podatkov fMRI v osmih raziskavah [39,40,41,42,43,44,45,46] in sMRI v dveh študijah [47,48], dve študiji sta uporabili PET skeniranje [49,50], od katerih ga je ena kombinirala z MRI [49], ena uporabljena SPECT [51], in šest študij je uporabljalo EEG [52,53,54,55,56,57]. Prav tako je treba opozoriti, da sta bili dve od teh dejansko enaka študija z eno, objavljeno kot pismo [53] in ena objavljena kot celoten prispevek [54]. Ena študija [57] je izpolnjevala vsa merila, vendar je bila izključena, ker podrobnosti o diagnozi internetne zasvojenosti niso bile dovolj za utemeljene zaključke. Poleg tega dve študiji nista neposredno ocenili odvisnosti od interneta in iger [43,50], vendar so ocenili neposredne učinke iger na nevrološko aktivnost z uporabo eksperimentalne paradigme in so bili zato zadržani v pregledu. Podrobne informacije o vključenih študijah so predstavljene v Tabela 1.

3.1. fMRI študije

Hoeft et al. [43] raziskala razlike med spoloma v mezokortikolimbičnem sistemu med igro z računalniškimi igrami med zdravimi študenti 22 (starostni razpon = 19 – 23 let; ženske 11). Vsi udeleženci so opravili fMRI (optični bralnik signala 3.0-T (General Electric, Milwaukee, WI, ZDA)) izpolnili kontrolni seznam simptomov 90-R [58] in NEO-Osebnostni inventar-R [59]. FMRI je bil izveden med bloki 40 bodisi igre z žogo z 24 s ciljem pridobiti prostor ali podoben pogoj nadzora, ki ni vključeval določenega cilja igre (glede na njegovo strukturno zasnovo). Rezultati kažejo, da je prišlo do aktivacije nevronskih vezij, ki sodelujejo pri nagrajevanju in zasvojenosti v eksperimentalnem stanju (tj. Insula, NAc, DLPFC in OFC). Posledično je prisotnost dejanskega cilja igre (značilnost večine običajnih spletnih iger, ki temeljijo na pravilih in ne zgolj na igrah vlog), spreminjala možganske aktivnosti z vedenjem. Tu je razvidno jasno razmerje vzrokov in posledic, ki ugotovitvam doda moč.

Rezultati so tudi pokazali, da so imeli moški udeleženci večjo aktivacijo (v rNAc, blOFC, rAMG) in funkcionalno povezljivost (lNAc, rAMG) v sistemu mezokortikolimbičnega nagrajevanja v primerjavi z ženskami. Rezultati so nadalje pokazali, da igranje igre aktivira desno izolacijo (rI; signalizira avtonomno vzburjenje), desno dorso-lateralno PFC (maksimiziranje nagrade ali spremembo vedenja), dvostranske premotorne kortikse (blPMC; priprava na nagrado) ter precuneus, lNAc in rOFC (območja, ki sodelujejo pri vizualni obdelavi, vizualno-prostorski pozornosti, motorični funkciji in senzorično-motorični transformaciji) v primerjavi s stanjem počitka [43]. Izola je bila vpletena v zavestno hrepenenje po zasvojenih snoveh, kar je vplivalo na postopke odločanja, ki vključujejo tveganje in nagrajevanje. Disfunkcija insule lahko razloži nevrološke dejavnosti, ki kažejo na ponovitev [60]. Zaradi svoje eksperimentalne narave je ta študija lahko dala vpogled v idiosinkratsko aktivacijo možganov kot posledico iger na srečo pri zdravi (tj. Ne odvisni) populaciji.

TabelaTabela 1. Vključene študije.   

Kliknite tukaj za prikaz tabele

 

Ko et al. [44] poskušali prepoznati nevronske podlage zasvojenosti s spletnimi igrami z oceno možganskih področij, ki sodelujejo v želji po vključitvi v spletne igre med desetimi moškimi odvisniki od spletnih iger (igra World of Warcraft več kot 30 ha na teden) v primerjavi z desetimi moškimi kontrolami (katerih spletna uporaba je bil manj kot dve uri na dan). Vsi udeleženci so izpolnili diagnostična merila za internetno odvisnost za študente (DCIA-C; [74]), Mini-mednarodni nevropsihiatrični intervju [75], Chen lestvica odvisnosti od interneta (CIAS) [71], test prepoznavanja motnje uporabe alkohola (AUDIT) [76] in Fagerstromov test za nikotinsko odvisnost (FTND) [77]. Avtorji so med skeniranjem fMRI (3T MRscanner) predstavili igre, povezane in povezane z igrami, in kontraste BOLD signalov v obeh pogojih analizirali s pomočjo paradigme reaktivnosti iztočnic [25]. Rezultati so pokazali hrepenenje, ki je ponavadi med tistimi, ki so odvisne od snovi. Po igrah odvisnikov od iger je prišlo do različnih možganskih aktivacij po predstavitvi ustreznih igric v primerjavi s kontrolo in v primerjavi s predstavitvijo mozaičnih slik, vključno z rOFC, rNAc, blAC, mFC, rDLPFC in desnim jedrskim jedrom (rCN). Ta aktivacija je bila v korelaciji z igralnim nagonom in priklicem igralne izkušnje. Trdili so, da obstaja podobna biološka osnova različnih odvisnosti, vključno z zasvojenostjo s spletnimi igrami. Kvazieksperimentalna narava te študije, ki je umetno povzročila hrepenenje v eksperimentalnem in nadzorovanem okolju, je avtorjem omogočala, da sklepajo na podlagi skupinskih razlik in s tem povezavo statusa odvisnosti od spletnih iger na aktiviranje možganskih področij, povezanih s simptomi bolj tradicionalnih ( tj. odvisnosti od snovi).

Han in sod. [42] je ocenil razlike v možganski aktivnosti pred in med igranjem video iger pri študentih, ki se igrajo v sedmih tednih. Vsi sodelujoči so zaključili Beck Depression Inventory [78], lestvica odvisnosti od interneta [67] in vizualno analogno lestvico (VAS) s točko 7 za oceno hrepenenja po igranju internetnih video iger. Vzorec je zajemal študente študentov 21 (moški 14; povprečna starost = 24.1 leta, SD = 2.6; uporaba računalnika = 3.6, SD = 1.6 ha dan; povprečna ocena IAS = 38.6, SD = 8.3). Ti so bili nadalje razdeljeni v dve skupini: prekomerna skupina spletnih iger (ki je igrala internetne video igre več kot 60 min na dan v obdobju 42; n = 6) in splošna skupina igralcev (ki je igrala manj kot 60 min a dan v istem obdobju; n = 15). Avtorja sta uporabila 3T krvni kisik, odvisen od koncentracije kisika v krvi (z uporabo Philips Achieva 3.0 Tesla TX skenerja) in poročala, da se je možganska aktivnost v prednjem cingulatu in orbitofrontalni skorji povečala med prekomerno skupino internetnih iger po izpostavitvi internetnih video video iger v primerjavi s splošnimi igralci. Poročali so tudi, da je povečano hrepenenje po internetnih video igrah povezano s povečano aktivnostjo v prednjem cingulatu za vse udeležence. Ta kvazieksperimentalna študija je vpogledna, saj ni le ponudila dokazov za različne možganske aktivnosti pri odvisnikih od spletnih iger v primerjavi s splošno kontrolno skupino igralcev, ampak je tudi razjasnila možgansko aktivacijo, ki se pojavi kot posledica igranja v obeh skupinah. To kaže, da (i) hrepenenje po spletnih igrah spreminja možganske aktivnosti, ne glede na status zasvojenosti, zato jih je mogoče razumeti kot (prodromalni) simptom odvisnosti in da (ii) odvisnike od igralcev spletnih igralcev, ki niso zasvojeni, lahko razlikujemo po drugačnem oblika možganske aktivacije.

Liu in sod. [45] uporabil metodo regionalne homogenosti (ReHo) za analizo encefalnih funkcionalnih značilnosti internetnih odvisnikov v stanju počitka. Vzorec je zajemal študente 19, ki imajo internetno odvisnost in kontrolnike 19. Zasvojenost z internetom je bila ocenjena po kriterijih Bearda in Wolfa [72]. Izveden je bil FMRI z uporabo 3.0T Siemens Tesla Trio Tim skenerja. Regionalna homogenost kaže na časovno homogenost ravni možganskega kisika v možganskih regijah, ki vas zanimajo. Poročalo se je, da so zasvojenci z internetom trpeli zaradi funkcionalnih možganskih sprememb, ki so vodile do nepravilnosti regionalne homogenosti glede na kontrolno skupino, zlasti v zvezi s potmi nagrajevanja, ki so tradicionalno povezane z odvisnostmi od snovi. Med odvisniki od interneta so se povečale možganske regije v ReHo v stanju mirovanja (možganski, možgansko deblo, rCG, dvostranski parahippokampus (blPHipp), desni frontalni reženj, levi nadrejeni čelni gyrus (lSFG), desni spodnji temporalni gyrus (rITG), levi nadrejeni temporalni gyrus. (lSTG) in srednji časovni girus (mTG)), glede na kontrolno skupino. Začasne regije so vključene v slušno obdelavo, razumevanje in verbalni spomin, medtem ko okcipitalne regije skrbijo za vizualno obdelavo. Vrešček uravnava kognitivno aktivnost. Cingulatni girus se nanaša na vključevanje senzoričnih informacij in spremljanje konflikta. Hipokampi so vključeni v možganov mezokortikolimbični sistem, ki je povezan z nagradnimi potmi. Skupaj te ugotovitve kažejo na spremembe v različnih možganskih regijah kot posledica zasvojenosti z internetom. Ker je v tej študiji ocenjena regionalna homogenost v stanju počitka, ni jasno, ali so spremembe v možganih, ki jih opažamo pri spletnih odvisnikih, vzrok ali posledica zasvojenosti. Zato ni mogoče sklepati na kavzalne sklepe.

Yuan in sod. [46] raziskala učinke internetne zasvojenosti na mikrostrukturno celovitost glavnih poti nevronskih vlaken in mikrostrukturne spremembe, povezane s trajanjem internetne zasvojenosti. Njihov vzorec je sestavljal študente 18 z odvisnostjo od interneta (moški 12; povprečna starost = 19.4, SD = 3.1 let; povprečna spletna igra = 10.2 h na dan, SD = 2.6; trajanje internetne zasvojenosti = 34.8 meseci, SD = 8.5) in 18 udeleženci v nadzoru, ki niso odvisni od interneta (povprečna starost = 19.5 let, SD = 2.8). Vsi udeleženci so izpolnili Modificirani diagnostični vprašalnik za zasvojenost z internetom [72], lestvico anksioznosti s samooceno (podrobnosti niso navedene) in lestvico depresije samoocene (podrobnosti niso navedene). Avtorji so uporabili fMRI in uporabili tehniko optimizirane morfometrije na osnovi vokselov (VBM). Analizirali so spremembe frakcijske anizotropije bele snovi s pomočjo difuzijskega tenzorskega slikanja (DTI), da bi ugotovili možganske strukturne spremembe, ki so posledica dolžine internetne zasvojenosti. Rezultati so pokazali, da je zasvojenost z internetom povzročila spremembe v možganski strukturi in da so bile najdene možganske spremembe podobne tistim, ki jih najdemo pri odvisnikih.

Z nadzorovanjem starosti, spola in obsega možganov je bilo ugotovljeno, da se je med odvisniki od interneta zmanjšal volumen sive snovi v dvostranski dorsolateralni predfrontalni skorji (DLPFC), dopolnilnem motoričnem območju (SMA), orbitofrontalni skorji (OFC), možganski levi in ​​levi rostralni ACC (rACC), povečan FA levega zadnjega uda notranje kapsule (PLIC) in zmanjšan FA v beli snovi v desnem parahippocampalnem girusu (PHG). Obstajala je tudi povezava med količino sive snovi v spremembah PLIC v DLPFC, rACC, SMA in beli snovi FA z dolžino časa, ko je oseba zasvojena z internetom. To kaže, da dlje ko je oseba zasvojena z internetom, močnejša atrofija možganov postane. Glede na metodo iz opisa avtorjev ni jasno, kako daleč je njihov vzorec vključeval tiste, ki so bili zasvojeni z internetom ali igranjem spletnih iger. Vključitev posebnega vprašanja o pogostosti in trajanju spletnih iger na srečo (ne pa katera koli druga internetna dejavnost) kaže na to, da so zadevno skupino sestavljali igralci. Poleg tega predstavljeni izsledki ne morejo izključiti nobenega drugega dejavnika, ki bi bil lahko povezan z internetno zasvojenostjo (npr. Depresivno simptomatologijo), ki bi lahko prispeval k večji resnosti možganske atrofije.

Dong et al. [39] pregledali procese nagrajevanja in kazni v odvisnikih od interneta v primerjavi z zdravimi kontrolami. Moški odraslih (n = 14) z odvisnostjo od interneta (povprečna starost = 23.4, SD = 3.3 leta) so primerjali z zdravimi odraslimi moškimi 13 (povprečna starost = 24.1 let, SD = 3.2). Udeleženci so opravili strukturiran psihiatrični intervju [79], Beck-ov popis depresije [78], kitajski preskus za odvisnost od interneta [62,63] in preskus za odvisnost od interneta (IAT; [61]). IAT meri psihološko odvisnost, kompulzivno uporabo, umik, povezane težave v šoli, delu, spanju, družini in upravljanju časa. Udeleženci so morali na IAT doseči več kot 80 (od 100), da so ga razvrstili kot internetnega odvisnika. Poleg tega so vsi zasvojeni z internetnimi odvisniki vsak dan preživeli več kot šest ur na spletu (brez uporabe interneta, povezanih z delom) in to storili več kot tri mesece.

Vsi udeleženci so sodelovali v resničnostno simulirani nalogi ugibanja za pridobitev denarja ali izgubo z uporabo igralnih kart. Udeleženci so bili podvrženi fMRI z dražljaji, predstavljenimi prek monitorja v glavi tuljavi, in njihova aktivacija ravni kisika v krvi (BOLD) je bila izmerjena glede na zmage in poraze pri nalogi. Rezultati so pokazali, da je bila odvisnost od interneta povezana s povečano aktivacijo OFC v preskušanjih dobička in zmanjšano aktivacijo sprednjega cingulata v preskušanjih izgube v primerjavi z običajnimi kontrolami. Internetni odvisniki so pokazali povečano občutljivost za nagrajevanje in zmanjšano občutljivost na izgube v primerjavi s kontrolno skupino [39]. Kvazieksperimentalna narava te študije je omogočila dejansko primerjavo obeh skupin, tako da sta bili izpostavljeni igralnim situacijam in tako umetno sprožili nevronsko reakcijo, ki je bila posledica vključitve v nalogo. Zato je ta študija omogočila izločanje vzročne zveze med izpostavljenostjo igralnim signalom in posledično možgansko aktivacijo. To se lahko šteje kot empirični dokaz za občutljivost nagrad pri odvisnikih od interneta glede na zdrav nadzor.

Han in sod. [40] primerjali regionalne količine sive snovi pri bolnikih z zasvojenostjo s spletnimi igrami in profesionalnimi igralci iger. Avtorji so izvedli fMRI s pomočjo skenerja 1.5 Tesla Espree (Siemens, Erlangen) in izvedli voxlsko primerjavo obsega sive snovi. Vsi udeleženci so opravili strukturirani klinični intervju za DSM-IV [80], Beck-ov popis depresije [78], Barrattova lestvica impulzivnosti v korejski različici (BIS-K9) [81,82] in lestvico odvisnosti od interneta (IAS) [67]. Klasificirani so bili (i) točkovanje nad 50 (izven 100) v IAS, (ii) igranje več kot štiri ure na dan / 30 h na teden in (iii) oslabljeno vedenje ali stiske kot posledica igranja spletnih iger kot odvisniki od spletnih iger. Vzorec je obsegal tri skupine. V prvo skupino so bili vključeni pacienti 20 z zasvojenostjo s spletnimi igrami (povprečna starost = 20.9, SD = 2.0; povprečno trajanje bolezni = 4.9 let, SD = 0.9; povprečni igralni čas = 9.0, SD = 3.7 h / dan; povprečna uporaba interneta = 13.1, SD = 2.9 h / dan; povprečni rezultati IAS = 81.2, SD = 9.8). Drugo skupino so sestavljali profesionalni igralci 17 (povprečna starost = 20.8 leta, SD = 1.5; povprečni čas predvajanja = 9.4, SD = 1.6 h / dan; povprečna uporaba interneta = 11.6, SD = 2.1 h / dan; povprečna ocena IAS = 40.8, SD = 15.4). Tretja skupina je vključevala zdrave kontrolnike 18 (povprečna starost = 12.1, SD = 1.1 leta; povprečna igranje = 1.0, SD = 0.7 h / dan; povprečna uporaba interneta = 2.8, SD = 1.1 h / dan; povprečna ocena IAS = 41.6, SD = 10.6).

Rezultati so pokazali, da so imeli odvisniki od igralcev večjo impulzivnost, vztrajnostne napake, povečali volumen leve sive talamusne snovi in ​​zmanjšali količino sive snovi v ITG, desni srednji okcipitalni girus (rmOG) in levi inferiorni okcipitalni girus (lIOG) glede na kontrolno skupino . Profesionalni igralci so povečali količino sive snovi v lCG in zmanjšali sivo snov v lmOG in rITG glede na kontrolno skupino, povečali sivo snov v lCG in zmanjšali sivo snov levega talamusa v primerjavi s problematičnimi spletnimi igralci. Glavne razlike med odvisniki od iger na srečo in profesionalnimi igralci iger so v povečanem obsegu sive snovi profesionalnih igralcev v lCG (pomemben za izvršilno funkcijo, izrazitost in vizualno prostorsko pozornost) in levem talamu odvisnikov od iger (pomembno pri okrepitvi in ​​opozarjanju) [40]. Glede na neeksperimentalno naravo študije je težko pripisati ugotovljenim razlikam v možganski strukturi po skupinah dejanski status zasvojenosti. Možne zmede spremenljivk ni mogoče izključiti, ki bi lahko prispevale k ugotovljenim razlikam.

Han in sod. [41] preizkusili učinke zdravljenja z vzdržljivim sproščanjem bupropiona na možgansko aktivnost med odvisniki od spletnih iger in zdravimi kontrolami. Vsi udeleženci so opravili strukturirani klinični intervju za DSM-IV [80], Beck-ov popis depresije [78], lestvica odvisnosti od interneta [61], igranje internetnih video iger pa je bilo ocenjeno z vizualno analogno lestvico v 7 točki. Tisti udeleženci, ki so se ukvarjali z internetnimi igrami več kot štiri ure na dan, so v IAS-u dosegli več kot 50 (od 100-a) in imeli oslabljeno vedenje in / ali stisko, razvrščeni kot odvisniki od spletnih iger. Vzorec je obsegal 11 odvisnike od spletnih iger (povprečna starost = 21.5, SD = 5.6 leta; povprečna ocena hrepenenja = 5.5, SD = 1.0; povprečni čas predvajanja = 6.5, SD = 2.5 h / dan; povprečna ocena IAS = 71.2, SD = 9.4 ) in zdrave kontrole 8 (povprečna starost = 11.8, SD = 2.1 leta; povprečna ocena hrepenenja = 3.9, SD = 1.1; povprečna uporaba interneta = 1.9, SD = 0.6 h / dan; povprečna ocena IAS = 27.1, SD = 5.3) . Med izpostavljenostjo igricam so imeli zasvojenci z internetnimi igrami večjo možgansko aktivacijo v levem okcipitalnem kunusu cuneusa, levi dorsolateralni predfrontalni skorji in levem parahippocampalnem girusu glede na kontrolno skupino. Udeleženci z zasvojenostjo z internetnimi igrami so bili v šestih tednih zdravljenja z bupropionom podvrženi sproščanju (150 mg / dan prvi teden in 300 mg / dan zatem). Možganska aktivnost je bila izmerjena na začetni ravni in po zdravljenju z uporabo 1.5 Tesla Espree fMRI skenerja. Avtorji so poročali, da zdravljenje z bupropionom za odvisnike od spletnih iger deluje podobno kot pri bolnikih z odvisnostjo od snovi. Po zdravljenju se je med odvisniki od spletnih iger zmanjšalo hrepenenje, čas igre in možganske aktivnosti, ki jih povzroči iztočnica. Vzdolžni značaj te študije omogoča določitev vzroka in posledice, kar poudarja veljavnost in zanesljivost predstavljenih ugotovitev.

 

 

3.2. sMRI študije

Lin in sod. [48] raziskala celovitost bele snovi pri mladostnikih z odvisnostjo od interneta. Vsi udeleženci so opravili spremenjeno različico internetnega testa zasvojenosti [72], inventar predaje v Edinburghu [83], Mini mednarodni nevropsihiatrični intervju za otroke in mladostnike (MINI-KID) [84], lestvica razporejanja časa s časom [85], Barrattova lestvica impulzivnosti [86], zaslon za otrokove čustvene motnje, povezane z anksioznostjo (SCARED) [87] in družinsko ocenjevalno napravo (FAD) [88]. Vzorec je obsegal internetne odvisnike 17 (moški 14; starostni razpon = 14 – 24 leta; povprečna ocena IAS = 37.0, SD = 10.6) in zdrave kontrolne skupine 16 (moški 14; starostni razpon = 16 – 24 let; povprečna ocena IAS = 64.7 , SD = 12.6). Avtorji so izvedli celotno možgansko voksalno analizo frakcijske anizotropije (FA) s prostorsko statistiko na osnovi trakta (TBSS), obseg zanimanja pa smo izvedli z uporabo difuzijskega tenzorskega slikanja (DTI) s pomočjo medicinskega skenerja 3.0-Tesla Phillips Achieva. .

Rezultati so pokazali, da je OFC povezan s čustvenimi procesi in pojavi, povezanimi z odvisnostjo (npr. Hrepenenje, kompulzivno vedenje, slabo sprejemajoče odločanje). Nenormalna celovitost bele snovi v skorji prednjega cingulata je bila povezana z različnimi odvisnostmi in je kazala na motnjo kognitivnega nadzora. Avtorji so poročali tudi o oslabljeni povezanosti vlaken v žlebu korpusa, ki ga običajno najdemo pri osebah, odvisnih od snovi. Internetni odvisniki so pokazali nižjo vrednost FA v možganih (orbito-frontalna bela snov, corpus callosum, cingulum, inferior fronto-occipital fasciculus, koronsko sevanje, notranje in zunanje kapsule) glede na kontrolne skupine, med levem genusu korpusa pa je obstajala negativna korelacija. kalozuma in čustvenih motenj ter FA v levi zunanji kapsuli in odvisnosti od interneta. Na splošno so imeli odvisniki od interneta nenormalno celovitost bele snovi v možganskih regijah, povezano s čustveno obdelavo, pozornostjo izvršitelja, odločanjem in kognitivnim nadzorom v primerjavi s kontrolno skupino. Avtorja sta izpostavila podobnost v možganskih strukturah med internetnimi odvisniki in odvisniki od snovi [48]. Glede na neeksperimentalno in presečno naravo študije ni mogoče izključiti alternativnih razlag za spremembe možganov, razen odvisnosti.

Zhou et al. [47] raziskali spremembe gostote možganske sive snovi (GMD) pri mladostnikih z odvisnostjo od interneta z uporabo morfometrije na osnovi vokselov (VBM) na slikah z visoko ločljivostjo T1-tehtanih strukturnih slik z magnetno resonanco. Njihov vzorec je vseboval mladostnike 18 z zasvojenostjo z internetom (moški 16; povprečna starost = 17.2 leta, SD = 2.6) in zdrave udeležence v zdravstvu 15 brez zgodovine psihiatričnih bolezni (moški 13; povprečna starost = 17.8 let, SD = 2.6). Vsi udeleženci so opravili spremenjen preskus za odvisnost od interneta [72]. Avtorji so uporabili visoko ločljivo T1 tehtano MRI, opravljeno na 3T MR skenerju (3T Achieva Philips), skenirali zaporedje pulzov MPRAGE za kontraste sive in bele snovi, za primerjavo GMD med skupinami pa so uporabili VBM analizo. Rezultati so pokazali, da so imeli odvisniki od interneta nižji GMD v lACC (potreben za nadzor motorja, kognicijo, motivacijo), lPCC (samonavajanje), levo izolacijo (posebej povezano s hrepenenjem in motivacijo) in levo jezikovno giruso (tj. Področja, ki so povezane z regulacijo čustvenega vedenja in s tem povezane s čustvenimi težavami internetnih odvisnikov). Avtorji navajajo, da je njihova študija zagotovila nevrobiološke dokaze za strukturne možganske spremembe pri mladostnikih z zasvojenostjo z internetom in da njihove ugotovitve vplivajo na razvoj psihopatije zasvojenosti. Kljub razlikam med skupinami ugotovitev ni mogoče izključno pripisati statusu odvisnosti ene od skupin. Morebitne zmede spremenljivk so lahko vplivale na možganske spremembe. Poleg tega usmerjenosti razmerja v tem primeru ni mogoče z gotovostjo razložiti.

 

 

3.3. EEG študije

Dong et al. [53] raziskovali inhibicijo odziva med internetnimi odvisniki nevrološko. Posnetke možganskega potenciala (ERP-jev) prek EEG-a smo pregledali pri spletnih odvisnikih 12 moški (povprečna starost = 20.5 leta, SD = 4.1) in primerjali s študenti študentov zdravstvenega nadzora 12 (povprečna starost = 20.2, SD = 4.5), medtem ko opraviti nalogo go / NoGo. Udeleženci so opravili psihološke teste (tj. Lestvico simptomov-90 in lestvico 16 Personal Factors [89]) in internetni preizkus zasvojenosti [65]. Rezultati so pokazali, da so imeli odvisniki od interneta nižje amplitude NoGo-N2 (ki predstavljajo zaviranje odziva - spremljanje konfliktov), ​​višje amplitude NoGo-P3 (zaviralni procesi - ocena odziva) in daljše zaostajanje vrhov NoGo-P3 v primerjavi s kontrolo. Avtorji so sklenili, da so v primerjavi s kontrolno skupino internetni odvisniki (i) v fazi odkrivanja konfliktov imeli nižjo aktivacijo, (ii) uporabili več kognitivnih virov za dokončanje poznejše faze naloge zaviranja, (iii) so bili manj učinkoviti pri obdelavi informacij, in (iv) so imeli nižji nadzor impulzov.

Dong et al. [52] so med EEG-om primerjali internetne odvisnike in zdrave kontrole potencialov, povezanih z dogodki (ERP), medtem ko so izvajali nalogo Stroop z barvno besedo. Moški udeleženci (n = 17; povprečna starost = 21.1 leta, SD = 3.1) in 17 moški zdravi študentje (povprečna starost = 20.8 leta, SD = 3.5) so opravili psihološke teste (tj. Kontrolni seznam simptomov-90 in osebni dejavniki 16) lestvica [89]) in internetni preizkus zasvojenosti [64]. Ta različica IAT je vključevala osem postavk (preokupacija, toleranca, neuspešna abstinenca, umik, izguba nadzora, zanimanja, prevara, motivacija za eskapizem) in predmeti so bili ocenjeni dihotomno. Tisti udeleženci, ki so potrdili štiri ali več predmetov, so bili uvrščeni med internetne odvisnike. Rezultati so pokazali, da so imeli odvisniki od interneta daljši reakcijski čas in več odzivnih napak v neskladnih pogojih v primerjavi s kontrolami. Avtorja sta poročala tudi o zmanjšanju odklona čelne čelne negativnosti (MFN) v nezdružljivih pogojih kot pri kontrolah. Njihove ugotovitve kažejo, da so odvisniki od interneta v primerjavi s kontrolami oslabili sposobnost izvajalskega nadzora.

Ge et al. [55] raziskala povezavo med komponento P300 in motnjo odvisnosti od interneta med udeleženci 86. Od teh so bili 38 bolniki z odvisnostjo od interneta (moški 21; povprečna starost = 32.5, SD = 3.2 leta) in 48 so bili zdravi študenti (študentje 25; povprečna starost = 31.3, SD = 10.5 leta). V študiji EEG smo P300 ERP izmerili s standardno nalogo slušnega oddbalja z ameriškim instrumentom Nicolet BRAVO. Vsi udeleženci so opravili strukturirani klinični diagnostični razgovor za duševne motnje [80] in preskus za odvisnost od interneta [64]. Tisti, ki so podprli pet ali več (od osmih predmetov), ​​so bili uvrščeni med internetne odvisnike. Študija je pokazala, da imajo internetni odvisniki daljše P300 latencije glede na kontrolno skupino in da imajo internetni odvisniki podobne profile v primerjavi z drugimi odvisniki, odvisnimi od substanc (tj. Alkohola, opioidov, kokaina) v podobnih študijah. Vendar rezultati niso kazali, da so imeli odvisniki od interneta pomanjkanje hitrosti dojemanja in obdelave slušnih dražljajev. To kaže, da odvisnost od interneta namesto da bi škodila hitrosti dojemanja in obdelavi slušnih dražljajev, ne vpliva na te posebne možganske funkcije. Avtorja sta poročala tudi o tem, da se lahko kognitivne disfunkcije, povezane z zasvojenostjo z internetom, izboljšajo s kognitivno-vedenjsko terapijo in da tisti, ki so tri mesece sodelovali v kognitivno-vedenjski terapiji, zmanjšajo svoje P300 latencije. Končni vzdolžni rezultat je še posebej pregleden, saj je ocenil razvoj skozi čas, ki ga lahko pripišemo koristnim učinkom terapije.

Little et al. [56] raziskali obdelavo napak in zaviranje odzivov pri prekomernih igralcih. Vsi udeleženci so opravili test za zasvojenost z videoigro (DDV) [73], nizozemska različica Eysenckovega vprašalnika o impulzivnosti [90,91] in indeks spremenljivosti količine in pogostosti za uživanje alkohola [92]. Vzorec je sestavljal študente 52, ki so razvrščeni v dve skupini 25 prekomernih igralcev (moški 23; dosegajo več kot 2.5 DDV; povprečna starost = 20.5, SD = 3.0 let; povprečna ocena DDV = 3.1, SD = 0.4; povprečna igranje = 4.7 ha dan , SD = 2.3) in kontrole 27 (moški 10; povprečna starost = 21.4, SD = 2.6; povprečna ocena Vat = 1.1, SD = 0.2; povprečna igra = 0.5 ha dan, SD = 1.2). Avtorji so uporabili paradigmo Go / NoGo z uporabo EEG in ERP posnetkov. Njihove ugotovitve so pokazale podobnost z odvisnostjo od snovi in ​​motnjami nadzora impulzov v povezavi s slabim inhibicijo in visoko impulzivnostjo pri prekomernih igralcih glede na kontrolno skupino. Poročali so tudi, da so pretirani igralci zmanjšali amplitude fronto-centralne ERN po napačnih preskusih v primerjavi s pravilnimi preizkusi in da je to privedlo do slabe obdelave napak. Prekomerni igralci so pokazali tudi manj zaviranja tako glede samoporočanja kot tudi vedenjskih ukrepov. Moč te študije vključuje kvazi eksperimentalno naravo in preverjanje samoporočil s podatki o vedenju. Zato se povečujeta veljavnost in zanesljivost ugotovitev.

 

 

3.4. Študije SPECT

Hou in sod. [51] pregledali ravni nagrad za prenos dopamina v odvisnikih od interneta v primerjavi s kontrolno skupino. Od odvisnikov od interneta je bilo pet moških (povprečna starost = 20.4, SD = 2.3), katerih povprečna vsakodnevna uporaba interneta je bila 10.2 h (SD = 1.5) in je več kot šest let trpela zaradi internetne zasvojenosti. Kontrolna skupina, ki se ujema s starostjo, je obsegala devet moških (povprečna starost = 20.4, SD = 1.1 let), katerih povprečna dnevna uporaba je bila 3.8 h (SD = 0.8 h). Avtorji so opravili 99mTc-TRODAT-1 računalniško tomografijo z enim fotonskim emisijam (SPECT) s pomočjo skeniranja možganov Siemens Diacam / e.cam / icon SPECT. Poročali so, da zmanjšani prenašalci dopamina kažejo na zasvojenost in da obstajajo podobne nevrobiološke nepravilnosti kot pri drugih vedenjskih odvisnostih. Poročali so tudi, da se je raven strijatalnega dopamina (DAT) med odvisniki od interneta zmanjšal (kar je potrebno za uravnavanje ravni stpamarnega dopamina) in da so količnik, teža in vnosno razmerje korpusnega striatuma zmanjšali glede na kontrole. Poročalo se je, da je raven dopamina podobna ljudem z zasvojenostjo s snovmi, internetna zasvojenost pa "lahko povzroči resne poškodbe možganov" ([51], str. 1). Tega zaključka ne moremo razumeti kot popolnoma natančnega, saj z uporabljeno metodo ni mogoče ugotoviti usmerjenosti poročanega učinka.

 

 

3.5. Študije PET

Koepp in sod. [50] so bile prva raziskovalna skupina, ki je predložila dokaze o strijnem dopaminu med igranjem video iger (tj. igro, ki pluje v rezervoarju za denarno spodbudo). V svoji raziskavi je osem moških predvajalnikov video iger (starostni razpon = 36 – 46 let) med igranjem video iger in v stanju počitka opravilo pozitronsko emisijsko tomografijo (PET). V PET pregledih je bila uporabljena kamera 953B-Siemens / CTIPET in bila je opravljena analiza območja zanimanja (ROI). Izvencelične ravni dopamina so bile izmerjene z razlikami v [11C] RAC-vezni potencial za dopamin D2 receptorjev v ventralnih in dorzalnih strijah. Rezultati so pokazali, da so ventralna in dorzalna strija povezana s ciljno usmerjenim vedenjem. Avtorja sta poročala tudi, da je bila sprememba vezanega potenciala med predvajanjem videoigre podobna spremembi po injekcijah amfetamina ali metilfenidata. Glede na to je bila v ta pregled vključena najzgodnejša študija [50] je že lahko izpostavil spremembe v nevrokemični aktivnosti kot posledica igranja na srečo v primerjavi s kontrolo mirovanja. Ta ugotovitev je neizmernega pomena, saj jasno kaže, da se lahko igra na srečo v resnici primerja z uporabo psihoaktivnih snovi, če jih gledamo z biokemičnega nivoja.

Kim in sod. [49] preizkusila, ali je odvisnost od interneta povezana z zmanjšano stopnjo razpoložljivosti dopaminergičnih receptorjev v striatumu. Vsi udeleženci so opravili strukturirani klinični intervju za DSM-IV [80], Beck-ov popis depresije [93], korejska Wechslerjeva lestvica inteligence za odrasle [94], internetni preizkus zasvojenosti [69] in internetna diagnostična merila za zasvojenost z motnjami interneta (IADDC; [68]). Od odvisnosti od interneta so bili opredeljeni tisti udeleženci, ki so na IAT dosegli več kot 50 (od 100) in potrdili tri ali več od sedmih meril na IADDC.

Njihov vzorec je obsegal pet moških internetnih odvisnikov (povprečna starost = 22.6, SD = 1.2 let; povprečna ocena IAT = 68.2, SD = 3.7; povprečne dnevne internetne ure = 7.8, SD = 1.5) in sedem moških kontrol (povprečna starost = 23.1, SD = 0.7 let; povprečna ocena IAT = 32.9, SD = 5.3; povprečne dnevne internetne ure = 2.1, SD = 0.5). Avtorji so izvedli raziskavo PET in uporabili radioaktivno označen ligand [11C] rakloprid in pozitronska emisijska tomografija s skenerjem ECAT EXACT za testiranje dopamina D2 potencial za vezavo receptorjev. Izvedli so tudi fMRI z uporabo opcijskega optičnega bralnika General Electric Signa 1.5T. Metoda za oceno D2 analizo razpoložljivosti receptorjev pregledali področja zanimivih regij (ROI) v ventralnem striatumu, dorzalnem kaudatu, dorzalnem vzorcu. Avtorja sta poročala, da je bilo ugotovljeno, da je zasvojenost z internetom povezana z nevrobiološkimi nepravilnostmi v dopaminergičnem sistemu, kot jih najdemo pri odvisnostih, povezanih s snovmi. Poročalo se je tudi, da so odvisniki od interneta zmanjšali dopamin D2 razpoložljivost receptorjev v striatumu (tj. dvostranski dorzalni kaudat, desni moški) glede na kontrolne skupine in da je obstajala negativna povezava razpoložljivosti dopaminskih receptorjev z resnostjo internetne odvisnosti [49]. Vendar iz te študije ni jasno, v kolikšni meri je internetna odvisnost morda povzročila razlike v nevrokemiji glede na katero koli drugo zmedeno spremenljivko in podobno, ali je lahko drugačna nevrokemija povzročila patogenezo.

 

 

4. Diskusija

Rezultati raziskav fMRI kažejo, da se možganske regije, povezane z nagrajevanjem, odvisnostjo, hrepenenjem in čustvi, vse bolj aktivirajo med igro in predstavitvijo igralnih namigov, zlasti za zasvojene internetne uporabnike in igralce, vključno z NAc, AMG, AC, DLPFC, IC, rCN, rOFC, insula, PMC, precuneus [42,43]. Igralni napisi so se pojavili kot močni napovedovalci hrepenenja pri moških odvisnikih od spletnih iger [44]. Poleg tega se je pokazalo, da se lahko pridruženi simptomi, kot so hrepenenje, možganska aktivnost, ki jih povzroči igranje, in kognitivne disfunkcije, zmanjšajo po psihofarmakološkem ali kognitivno-vedenjskem zdravljenju [41,55].

Poleg tega so se pri odvisnikih od interneta pokazale strukturne spremembe glede kontrol, vključno z možganom, možganskim deblom, rCG, blPHipp, desnim čelnim režnjam, lSFG, rITG, lSTG in mTG. Zdi se, da so bile te regije povečane in umerjene, kar kaže na to, da se pri spletnih odvisnikih zgodi nevroadaptacija, ki sinhronizira različna področja možganov. Mednje spadajo, vendar niso omejeni na, široko poročani sistem mezokortikolimb, ki sodeluje pri nagrajevanju in zasvojenosti. Poleg tega se zdi, da so možgani internetnih odvisnikov sposobni bolje vključevati senzimotorne in zaznavne informacije [45]. To je mogoče razložiti s pogostim sodelovanjem z internetnimi aplikacijami, kot so igre, za katere je potrebna močnejša povezava med možganskimi regijami, da se lahko naučeno vedenje in reakcije na zasvojenost pojavijo samodejno.

Poleg tega so v primerjavi s kontrolami ugotovili, da so zasvojenci z internetom zmanjšali količino sive snovi v blDLPFC, SMA, OFC, možganski kapi, ACC, lPCC, povečali FA lPLIC in zmanjšali FA v beli snovi v PHG [46]. LACC je potreben za nadzor motorja, kognicijo in motivacijo, njegova manjša aktivacija pa je povezana z odvisnostjo od kokaina [95]. OFC je vključen v procesiranje čustev in ima vlogo pri hrepenenju, neprilagojenih procesih odločanja, pa tudi pri vključevanju v kompulzivno vedenje, od katerih je vsaka sestavina odvisnosti [96]. Poleg tega je trajanje odvisnosti od interneta povezano s spremembami DLPFC, rACC, SMA in PLIC, kar priča o povečanju resnosti možganske atrofije sčasoma [46]. DLPFC, rACC, ACC in PHG so povezani s samokontrolo [22,25,44], ker SMA posreduje kognitivni nadzor [97]. Atrofija v teh regijah lahko razloži izgubo nadzora odvisnika od izkušenj glede drog ali dejavnosti, ki jih izbere. Po drugi strani je PCC pomemben pri posredovanju čustvenih procesov in spomina [98], zmanjšanje gostote sive snovi pa lahko kaže na nepravilnosti, povezane s temi funkcijami.

Povečanje notranje kapsule je povezano s funkcijo motorja roke in motoričnimi slikami [99,100], in je mogoče razložiti s pogostim ukvarjanjem z računalniškimi igrami, ki zahteva in bistveno izboljšuje usklajevanje oči in roke [101]. Poleg tega so pri internih odvisnikih v primerjavi z zdravimi kontrolami ugotovili zmanjšano gostoto vlaknin in mielinacijo bele snovi, merjeno s FA, v sprednjem delu notranje kapsule, zunanji kapsuli, koronskem sevanju, slabšem sprednjem okcipitalnem fascikulu in precentralnem girusu [48]. O podobnih nepravilnostih bele snovi so poročali tudi pri drugih odvisnostih, povezanih s snovjo [102,103]. Podobno je bilo ugotovljeno, da je povezava z vlakninami v korpusnem telesu zmanjšana pri odvisnikih od interneta v primerjavi z zdravimi kontrolami, kar kaže na to, da ima lahko zasvojenost z internetom podobne degenerativne posledice glede povezav med polobli. Te ugotovitve so v skladu s tistimi, ki jih poročajo o odvisnostih, povezanih s snovjo [104].

Poleg tega so se pojavile razlike med spoloma pri aktivaciji tako, da so bile pri moških aktiviranje in povezljivost možganskih regij, povezanih z mezokortikolimbičnim sistemom nagrajevanja, močnejše glede na ženske. To lahko razloži bistveno večjo ranljivost moških za razvoj zasvojenosti z igrami na srečo in medmrežje, o katerih so poročali v pregledih empirične literature (tj. [7,105]).

Poleg ugotovitev MRI, dosedanje študije EEG, ki ocenjujejo internet in igranje odvisnosti od iger, ponujajo številne pomembne ugotovitve, ki lahko pomagajo pri razumevanju vedenjskih in funkcionalnih korelatov te nastajajoče psihopatologije. Poleg tega eksperimentalna narava vseh vključenih EEG študij omogoča določitev vzročne zveze med ocenjenimi spremenljivkami. Pokazalo se je, da so v primerjavi s kontrolami odvisniki od interneta zmanjšali amplitude P300 in povečali zakasnitev P300. Običajno ta amplituda odraža razporeditev pozornosti. Razlike v amplitudi med internetnimi odvisniki in kontrolami kažejo, da imajo bodisi internetni odvisniki oslabljeno sposobnost pozornosti ali pa niso sposobni ustrezno razporediti pozornosti [55,57]. Majhne amplitude P300 so bile v metaanalizi povezane z genetsko ranljivostjo za alkoholizem [106]. Poleg tega je bilo ugotovljeno, da se zmanjšana latenca P300 razlikuje med težjimi družabniki od nizkih socialnih pivcev [107]. V skladu s tem se zdi, da je pri ljudeh, zasvojenih s snovmi, pogosto prišlo do sprememb v nihanjih napetosti nevronov pri osebah, odvisnih od snovi, in do uporabe interneta v primerjavi z ljudmi, ki niso zasvojeni. V skladu s tem se zdi, da internetna odvisnost vpliva na nevroelektrično delovanje, podobno odvisnosti od snovi. Na splošno se zdi, da so možgani spletnih odvisnikov manj učinkoviti pri obdelavi informacij in zaviranju odzivanja v primerjavi z možgani zdravih udeležencev nadzora [54,56]. To kaže, da je odvisnost od interneta povezana z nizkim nadzorom impulzov in uporabo povečane količine kognitivnih virov za dokončanje določenih nalog [53]. Poleg tega se zdi, da imajo zasvojenci z internetom oslabljene izvršilne sposobnosti glede nadzora [56,53]. Ti rezultati so v skladu z zmanjšano zmožnostjo izvajalskega nadzora, ki jo najdemo pri odvisnikih od kokaina, kar pomeni zmanjšano aktivnost v pred in srednjih možganskih regijah, ki bi omogočile impulzne ukrepe [108].

Z biokemijskega vidika rezultati PET raziskav zagotavljajo dokaze o sproščanju strip dopamina med igranjem iger [50]. Pokazalo se je, da pogoste igre in uporaba interneta znižujejo raven dopamina (zaradi zmanjšane razpoložljivosti dopaminskih prenašalcev) in vodijo do nevrobioloških motenj v dopaminergičnem sistemu pri internetnih odvisnikih [49,51]. Zmanjšana dostopnost je bila povezana z resnostjo odvisnosti od interneta [49]. V času zasvojenosti so znova in znova poročali o znižani ravni dopamina [26,109,110]. Poleg tega so poročali o strukturnih nepravilnostih corpus striatum [51]. Škode na corpus striatumu so bile povezane z odvisnostjo od heroina [111].

Študije, vključene v ta pregled literature, kažejo, da zagotavljajo prepričljive dokaze o podobnosti med različnimi vrstami zasvojenosti, zlasti odvisnosti od odvisnosti od snovi in ​​internetne zasvojenosti, na različnih ravneh. Na molekularni ravni se je pokazalo, da je za odvisnost od interneta značilno splošno pomanjkanje nagrad, za katero je značilno zmanjšanje dopaminergične aktivnosti. Smer tega odnosa še ni treba raziskati. Večina študij ni mogla izključiti, da se zasvojenost razvije kot posledica pomanjkljivega sistema nagrajevanja in ne obratno. Možnost, da primanjkljaji v sistemu nagrajevanja določene osebe nagovarjajo k razvoju drog ali vedenjske odvisnosti, kakršna je internetna odvisnost, lahko posameznika ogrozi zaradi psihopatologije. Pri odvisnikih od interneta lahko negativno naklonjenost štejemo za izhodiščno stanje, kjer je odvisnik preokupiran z uporabo interneta in igranjem za spreminjanje svojega razpoloženja. To je posledica aktiviranja antireward sistema. Zaradi prekomerne uporabe interneta in spletnih iger se zdi, da se sprožijo nasprotni procesi, ki odvisnika hitro navadijo na sodelovanje z internetom, kar vodi v strpnost in, če je uporaba prekinjena, umik [27]. V skladu s tem je lahko zmanjšan nevronski dopamin, ki se pojavlja v odvisnosti od interneta, povezan s pogosto prijavljenimi sočasnimi boleznimi z afektivnimi motnjami, kot je depresija [112], bipolarna motnja [113] in mejne osebnostne motnje [10].

Na ravni nevronskega vezja se nevroadaptacija pojavi kot posledica povečane možganske aktivnosti na možganskih območjih, povezanih z odvisnostjo in strukturnih sprememb, ki so posledica internetne in igralske zasvojenosti. Navedene študije zagotavljajo jasno sliko patogeneze odvisnosti od interneta in igralnih iger ter poudarjajo, kako se ohranjajo neustrezni vedenjski vzorci, ki kažejo na zasvojenost. Možgani se prilagodijo pogosti uporabi drog ali vključevanju v zasvojenost z vedenjem, tako da postanejo občutljivi na naravne ojačevalce. Pomembno je, da se spremeni delovanje in struktura OFC in cingulatskih girusov, kar povzroči povečano vidnost drog ali vedenja in izgubo nadzora nad vedenjem. Mehanizmi učenja in večja motivacija za porabo / angažiranost povzročajo kompulzivno vedenje [114].

Na vedenjski ravni se zdi, da so odvisniki od interneta in iger omejeni zaradi nadzora nad impulzi, vedenjskih zaviranj, izvršnega nadzora delovanja, pozornosti in splošnega kognitivnega delovanja. Po drugi strani se določene veščine razvijejo in izboljšajo, kar je posledica pogostega ukvarjanja s tehnologijo, kot sta vključevanje zaznavnih informacij v možgane prek čutil in usklajevanje z roko in očmi. Kaže, da pretirano ukvarjanje s tehnologijo ima za igralce in uporabnike interneta številne prednosti, vendar na škodo temeljnega kognitivnega delovanja.

Skupaj raziskave, predstavljene v tem pregledu, utemeljujejo model sindroma odvisnosti, saj se zdi, da obstajajo nevrobiološke skupnosti pri različnih odvisnostih [115]. Po tem modelu nevrobiologija in psihosocialni kontekst povečujeta tveganje za zasvojenost. Izpostavljenost drogi ali obnašanju odvisnosti in specifičnim negativnim dogodkom in / ali nadaljnja uporaba snovi in ​​vpletenost v vedenje vodi v spremembo vedenja. Posledica tega je razvoj celovitih odvisnosti, ki se med seboj izražajo različno (npr. Kokain, internet in igre na srečo), vendar so podobne v simptomatologiji [115], tj. sprememba razpoloženja, vidljivost, strpnost, umik, konflikt in ponovitev [6].

Ne glede na poročene vpogledne rezultate je treba obravnavati številne omejitve. Najprej se pojavljajo metodološke težave, ki lahko zmanjšajo trdnost poročanih empiričnih ugotovitev. Poročane možganske spremembe, povezane z odvisnostjo od interneta in spletnih iger, opisane v tem pregledu, je mogoče razložiti na dva različna načina. Po eni strani bi lahko trdili, da odvisnost od interneta vodi do sprememb v možganih glede na nadzor. Po drugi strani so ljudje z nenavadnimi možganskimi strukturami (kot so jih opazili v tej študiji) še posebej nagnjeni k razvoju zasvojenega vedenja. Samo eksperimentalne študije bodo omogočile določitev vzročno-posledičnih razmerij. Glede na občutljivo naravo te raziskave, ki v bistvu ocenjuje potencialno psihopatologijo, bodo etični premisleki omejili možnosti eksperimentalnih raziskav na tem področju. Da bi odpravili to težavo, bi morali prihodnji raziskovalci večkrat oceniti možgansko aktivnost in spremembe možganov v življenju osebe. To bi omogočilo pridobivanje neprecenljivih informacij v zvezi s povezavami patogeneze in z njimi povezanimi možganskimi spremembami na bolj natančen in, kar je pomembno, vzročen način.

Drugič, ta pregled je vključeval študije nevrografiranja tako odvisnikov od interneta kot odvisnikov od spletnih iger. Na podlagi zbranih dokazov se zdi težko sklepati o posebnih dejavnostih odvisnikov, ki se ukvarjajo s spletom, razen nekaterih avtorjev, ki se posebej ukvarjajo z zasvojenostjo s spletnimi igrami. Drugi pa so uporabili kategoriji zasvojenosti z internetom in zasvojenost z internetnimi igrami skoraj zamenljivo, kar ne omogoča nobenih sklepov glede razlik in podobnosti med njimi. Glede na to raziskovalcem svetujemo, da jasno presodijo dejansko vedenje, ki se ukvarja s spletom, in po potrebi razširijo pojem igre na druga potencialno problematična spletna vedenja. Navsezadnje ljudje ne postanejo zasvojeni s spletom interneta na posamezne načine, ampak so dejavnosti, ki se jih lotijo, lahko problematične in lahko privedejo do zasvojenega vedenja na spletu.

 

 

 

   

5. Sklepi

Ta pregled je bil namenjen ugotavljanju vseh dosedanjih empiričnih raziskav, ki so uporabljale tehnike neobjavljanja slik, da bi prepoznale nevronske korelate internetne in igralske zasvojenosti. Študijev je relativno malo (n = 19), zato je ključnega pomena, da se izvedejo dodatne študije, da se ponovijo ugotovitve že izvedenih. Doslej so bile uporabljene strukturne in funkcionalne paradigme. Uporaba vsake od teh paradigem omogoča pridobivanje informacij, ki so ključnega pomena za določitev spremenjene nevronske aktivnosti in morfologije, ki jo povzročijo internet in igranje odvisnosti od iger. Študije na splošno kažejo, da sta zasvojenost z internetom in igrami povezana tako s spremembami v funkciji kot tudi v zgradbi možganov. Zato ne samo, da ta vedenjska odvisnost poveča aktivnost v možganskih regijah, ki so običajno povezane z odvisnostmi, povezane s snovmi, ampak se zdi, da vodi v nevroadaptacijo tako, da se možgani dejansko spremenijo kot posledica pretiranega sodelovanja z internetom in igranjem .

Kar zadeva metodo, študije nevrografiranja ponujajo prednost pred tradicionalnimi raziskavami in raziskavami vedenja, saj je s pomočjo teh tehnik mogoče razlikovati določena področja možganov, ki sodelujejo pri razvoju in vzdrževanju odvisnosti. Meritve povečane glutamatergične in električne aktivnosti dajejo vpogled v delovanje možganov, medtem ko ukrepi možganske geometrije in difuzije vode kažejo na možgansko strukturo. Pokazalo se je, da je vsaka od njih doživela pomembne spremembe kot posledica zasvojenosti z internetom in igrami.

Za zaključek bo razumevanje nevronskih korelatov, povezanih z razvojem odvisniškega vedenja, povezano z uporabo interneta in igranjem spletnih iger, spodbudilo prihodnje raziskave in odprlo pot za razvoj pristopov zdravljenja odvisnosti. Kar zadeva klinično prakso, je za razvoj specifičnih in učinkovitih načinov zdravljenja ključnega pomena povečanje našega znanja o patogenezi in vzdrževanju interneta in igralnih odvisnosti. Sem spadajo psihofarmakološki pristopi, ki se osredotočajo na internet in igranje odvisnosti od iger, zlasti na ravni biokemije in nevrocircuitryja, ter psihološke strategije, katerih namen je spremeniti naučene slabo prilagojene kognitivne in vedenjske vzorce.

 

 

 

   

Navzkrižje interesov

Avtorji ne izražajo navzkrižja interesov.

 

 

 

   

Reference

  1. Young, K. Odvisnost od interneta skozi desetletje: osebni pogled nazaj. Svetovna psihiatrija 2010, 9, 91. [Google Scholar]
  2. Tao, R .; Huang, XQ; Wang, JN; Zhang, HM; Zhang, Y .; Li, MC Predlagana diagnostična merila za zasvojenost z internetom. Zasvojenost 2010, 105, 556 – 564. [Google Scholar]
  3. Shaw, M .; Black, DW odvisnost od interneta: Opredelitev, ocena, epidemiologija in klinično upravljanje. Droge CNS 2008, 22, 353 – 365. [Google Scholar] [CrossRef]
  4. Müller, KW; Wölfling, K. Računalniške igre in internetna odvisnost: vidiki diagnostike, fenomenologije, patogeneze in terapevtskega posega. Suchttherapie 2011, 12, 57 – 63. [Google Scholar] [CrossRef]
  5. Beutel, ME; Hoch, C; Woelfing, K .; Mueller, KW Klinične značilnosti računalniške igre in odvisnosti od interneta pri osebah, ki iščejo zdravljenje v ambulanti za zasvojenost z računalniškimi igrami. Z. Psihosom. Med. Psihoter. 2011, 57, 77 – 90. [Google Scholar]
  6. Griffiths, MD Model "sestavnih delov" zasvojenosti v biopsihosocialnem okviru. J. Subst. Uporaba 2005, 10, 191 – 197. [Google Scholar] [CrossRef]
  7. Kuss, DJ; Griffiths, MD Odvisnost od spletnih iger na srečo: sistematičen pregled empiričnih raziskav. Int. J. Ment. Zdravstveni odvisnik. 2012, 10, 278 – 296. [Google Scholar] [CrossRef]
  8. Ameriško psihiatrično združenje DSM-5 razvoj. Motnja uporabe interneta. Na voljo na spletu: http://www.dsm5.org/ProposedRevision/Pages/proposedrevision.aspx?rid=573# (dostopno na 31 julij 2012).
  9. Adalier, A. Razmerje med odvisnostjo od interneta in psihološkimi simptomi. Int. J. Glob. Educ. 2012, 1, 42 – 49. [Google Scholar]
  10. Bernardi, S .; Pallanti, S. Internet odvisnost: opisna klinična študija, ki se osredotoča na komorbidnosti in disociativne simptome. Compr. Psihiatrija 2009, 50, 510 – 516. [Google Scholar] [CrossRef]
  11. Xiuqin, H .; Huimin, Z .; Mengchen, L .; Jinan, W .; Ying, Z .; Ran, T. Načini duševnega zdravja, osebnosti in starševske vzgoje mladostnikov z motnjo odvisnosti od interneta. Kiberpsihol. Behav. Soc. Netw. 2010, 13, 401 – 406. [Google Scholar] [CrossRef]
  12. Johansson, A .; Gotestam, KG Internet zasvojenost: Značilnosti vprašalnika in razširjenost v norveški mladini (12-18 let). Skand. J. Psihola. 2004, 45, 223 – 229. [Google Scholar] [CrossRef]
  13. Lin, M.-P .; Ko, H.-C; Wu, JY-W. Razširjenost in psihosocialni dejavniki tveganja, povezani z odvisnostjo od interneta, v nacionalno reprezentativnem vzorcu študentov na Tajvanu. Kiberpsihol. Behav. Soc. Netw. 2011, 14, 741 – 746. [Google Scholar]
  14. Fu, KW; Chan, WSC; Wong, PWC; Yip, odvisnost od spleta PSF: razširjenost, diskriminatorna veljavnost in korelacija med mladostniki v Hong Kongu. Br. J. Psihiatrija 2010, 196, 486 – 492. [Google Scholar] [CrossRef]
  15. Descartes, R. Razprava o človeku; Prometejeve knjige: New York, NY, ZDA, 2003. [Google Scholar]
  16. Repovš, G. Kognitivna nevroznanost in problem duševnosti in telesa. Horiz. Psihola. 2004, 13, 9 – 16. [Google Scholar]
  17. Volkow, ND; Fowler, JS; Wang, GJ Ljudski možgani zasvojeni: Vpogledi v slikovne študije. J. Clin. Naložite. 2003, 111, 1444 – 1451. [Google Scholar]
  18. Pavlov, IP pogojeni refleksi: preiskava fiziološke aktivnosti možganske skorje; Dover: Mineola, NY, ZDA, 2003. [Google Scholar]
  19. Skinner, BF znanost in človeško vedenje; Macmillan: New York, NY, ZDA, 1953. [Google Scholar]
  20. Everitt, BJ; Robbins, TW Nevronski sistemi okrepitve za zasvojenost z drogami: od dejanj do navad do prisile. Nat. Neurosci. 2005, 8, 1481 – 1489. [Google Scholar] [CrossRef]
  21. Kalivas, PW; Volkow, ND Nevronska osnova zasvojenosti: patologija motivacije in izbire. Am. J. Psihiatrija 2005, 162, 1403 – 1413. [Google Scholar] [CrossRef]
  22. Goldstein, RZ; Volkow, ND Zasvojenost z drogami in njena osnovna nevrobiološka podlaga: Neukrasni dokazi za vpletenost čelne skorje. Am. J. Psihiatrija 2002, 159, 1642 – 1652. [Google Scholar] [CrossRef]
  23. Craven, R. Ciljanje nevralnih korelatov odvisnosti. Nat. Rev. Neurosci. 2006, 7. [Google Scholar]
  24. Brebner, K .; Wong, TP; Liu, L .; Liu, Y .; Campsall, P .; Grey, S .; Phelps, L .; Phillips, AG; Wang, YT Nucleus obljublja dolgotrajno depresijo in izražanje vedenjske preobčutljivosti. Znanost 2005, 310, 1340 – 1343. [Google Scholar]
  25. Wilson, SJ; Sayette, MA; Fiez, JA Prefrontalni odzivi na napotke zdravil: Nevrokognitivna analiza. Nat. Nevrosci. 2004, 7, 211 – 214. [Google Scholar]
  26. Di Chiara, G. Nucleus acclumens lupine in jedro dopamina: Diferencialna vloga v vedenju in odvisnosti. Behav. Možgani Res. 2002, 137, 75 – 114. [Google Scholar] [CrossRef]
  27. Koob, GF; Le Moal, M. Zasvojenost in sistem proti možganov proti možganom. Ann Spoštovani psihohol. 2008, 59, 29 – 53. [Google Scholar]
  28. Prochaska, JO; DiClemente, CC; Norcross, JC V iskanju, kako se ljudje spreminjajo. Aplikacije za zasvojenost z vedenjem. Am. Psihola. 1992, 47, 1102 – 1114. [Google Scholar]
  29. Potenza, MN Ali morajo zasvojenostne motnje vključevati stanja, ki niso povezana s snovjo? Zasvojenost 2006, 101, 142 – 151. [Google Scholar] [CrossRef]
  30. Grant, JE; Brewer, JA; Potenza, MN Nevrobiologija snovi in ​​vedenjskih odvisnosti. CNS Spectr. 2006, 11, 924 – 930. [Google Scholar]
  31. Niedermeyer, E .; da Silva, FL Elektroencefalografija: osnovna načela, klinična uporaba in sorodna področja; Lippincot Williams & Wilkins: Philadelphia, PA, ZDA, 2004. [Google Scholar]
  32. Sreča, SJ; Kappenman, ES Priročnik za Oxford o dogodkih povezanih potencialnih komponent; Oxford University Press: New York, NY, ZDA, 2011. [Google Scholar]
  33. Bailey, DL; Townsend, DW; Valk, PE; Maisey, MN Emisijska tomografija pozitrona: Osnovne vede; Springer: Secaucus, NJ, ZDA, 2005. [Google Scholar]
  34. Meikle, SR; Beekman, FJ; Rose, SE Komplementarne tehnologije molekularnega slikanja: SPECT, PET in MRI visoke ločljivosti. Discov drog. Danes Technol. 2006, 3, 187 – 194. [Google Scholar] [CrossRef]
  35. Huettel, SA; Pesem, AW; McCarthy, G. Funkcijsko slikanje z magnetno resonanco, 2nd ed .; Sinauer: Sunderland, MA, ZDA, 2008. [Google Scholar]
  36. Symms, M .; Jäger, HR; Schmierer, K .; Yousry, TA Pregled strukturnih nevrografij z magnetno resonanco. J. Neurol. Nevrosurg. Psihiatrija 2004, 75, 1235 – 1244. [Google Scholar] [CrossRef]
  37. Ashburner, J .; Friston, KJ Voxel morphometry-Metode. NeuroImage 2000, 11, 805 – 821. [Google Scholar] [CrossRef]
  38. Le Bihan, D .; Mangin, JF; Poupn, C; Clark, Kalifornija; Pappata, S .; Molko, N .; Chabriat, H. Difuzijski tenzor: Koncepti in aplikacije. J. Magn. Reson. Slikanje 2001, 13, 534 – 546. [Google Scholar]
  39. Dong, G .; Huang, J .; Du, X. Izboljšana občutljivost za nagrajevanje in zmanjšana občutljivost pri internetnih odvisnikih: študija fMRI med nalogo ugibanja. J. Psychiatr. Res. 2011, 45, 1525 – 1529. [Google Scholar]
  40. Han, DH; Lyoo, IK; Renshaw, PF Diferencialni volumni regionalne sive snovi pri bolnikih z odvisnostjo od spletnih iger in profesionalnimi igralci. J. Psychiatr. Res. 2012, 46, 507 – 515. [Google Scholar] [CrossRef]
  41. Han, DH; Hwang, JW; Renshaw, PF Bupropion s podaljšanim sproščanjem zmanjšuje hrepenenje po video igrah in napotenih možganskih aktivnostih pri bolnikih z odvisnostjo od internetnih video iger. Exp. Clin. Psychopharmacol. 2010, 18, 297 – 304. [Google Scholar]
  42. Han, DH; Kim, YS; Lee, YS; Min, KJ; Renshaw, PF Spreminjanje aktivnosti prefrontalne skorje, ki jo povzroči iztočnica, z igranjem video iger. Kiberpsihol. Behav. Soc. Netw. 2010, 13, 655 – 661. [Google Scholar] [CrossRef]
  43. Hoeft, F .; Watson, CL; Kesler, SR; Bettinger, KE; Reiss, AL Razlike med spoloma v mezokortikolimbičnem sistemu med igranjem računalniških iger. J. Psychiatr. Res. 2008, 42, 253 – 258. [Google Scholar]
  44. Ko, CH; Liu, GC; Hsiao, SM; Jen, JY; Yang, MJ; Lin, WC; Jen, CF; Chen, CS Možganske dejavnosti, povezane z igralnimi željami po zasvojenosti s spletnimi igrami. J. Psychiatr. Res. 2009, 43, 739 – 747. [Google Scholar] [CrossRef]
  45. Liu, J .; Gao, XP; Osunde, I .; Li, X .; Zhou, SK; Zheng, HR; Li, LJ Povečana regionalna homogenost pri motnji zasvojenosti z internetom: Študija slikanja z magnetno resonanco v mirovanju. Brada. Med. J. 2010, 123, 1904 – 1908. [Google Scholar]
  46. Yuan, K .; Qin, W .; Wang, G .; Zeng, F .; Zhao, L .; Yang, X .; Liu, P .; Liu, J .; Sonce, J .; von Deneen, KM; et al. Nenormalnosti mikrostrukture pri mladostnikih z motnjo odvisnosti od interneta. PloS One 2011, 6, e20708. [Google Scholar]
  47. Zhou, Y .; Lin, F.-C; Du, Y.-S .; Qin, L.-D .; Zhao, Z.-M .; Xu, J.-R .; Lei, H. Sive materije v odvisnosti od interneta: Študija morfometrije na osnovi voxlov. EUR. J. Radiol. 2011, 79, 92 – 95. [Google Scholar]
  48. Lin, F .; Zhou, Y .; Du, Y .; Qin, L .; Zhao, Z .; Xu, J .; Lei, H. Nenormalna celovitost bele snovi pri mladostnikih z motnjo odvisnosti od interneta: Študija prostorske statistike na osnovi trakta. PloS One 2012, 7, e30253. [Google Scholar]
  49. Kim, SH; Baik, SH; Park, CS; Kim, SJ; Choi, SW; Kim, SE Zmanjšani receptorji D2 za strijatalni dopamin pri ljudeh z odvisnostjo od interneta. Neuroreport 2011, 22, 407 – 411. [Google Scholar] [CrossRef]
  50. Koepp, MJ; Gunn, RN; Lawrence, AD; Cunningham, VJ; Dagher, A .; Jones, T .; Brooks, DJ; Klop, CJ; Grasby, PM Dokaz za sproščanje dopamina v striatah med igro. Narava 1998, 393, 266 – 268. [Google Scholar]
  51. Hou, H .; Jia, S .; Hu, S .; Fan, R .; Sonce, W .; Sonce, T .; Zhang, H. Zmanjšani strijatalni prenašalci dopamina pri ljudeh z motnjo odvisnosti od interneta. J. Biomed. Biotehnol. 2012, 2012. [Google Scholar]
  52. Dong, G .; Zhou, H .; Zhao, X. Moški internetni odvisniki kažejo oslabljeno sposobnost izvršnega nadzora: Dokazi iz barvne besede Stroop. Neurosci. Lett. 2011, 499, 114 – 118. [Google Scholar] [CrossRef]
  53. Dong, G .; Lu, Q .; Zhou, H .; Zhao, X. Zaviranje impulzov pri ljudeh z motnjo odvisnosti od interneta: Elektrofiziološki dokazi iz študije Go / NoGo. Nevrosci. Lett. 2010, 485, 138 – 142. [Google Scholar] [CrossRef]
  54. Dong, G .; Zhou, H. Ali je pri ljudeh z motnjo odvisnosti od interneta oslabljena sposobnost nadzora impulzov: Elektrofiziološki dokazi iz študij ERP. Int. J. Psihofiziol. 2010, 77, 334 – 335. [Google Scholar] [CrossRef]
  55. Ge, L .; Ge, X .; Xu, Y .; Zhang, K .; Zhao, J .; Kong, X. Sprememba P300 in kognitivno vedenjska terapija pri osebah z motnjo odvisnosti od interneta Nadaljnja študija po mesecih 3. Nevronski regen. Res. 2011, 6, 2037 – 2041. [Google Scholar]
  56. Littel, M .; Luijten, M .; van den Berg, I .; van Rooij, A .; Keemink, L .; Franken, I. Obdelava napak in zaviranje odziva pri prekomernih igralcih računalniških iger: ERP študija. Zasvojenec. Biol. 2012. [Google Scholar]
  57. Yu, H .; Zhao, X .; Li, N .; Wang, M .; Zhou, P. Vpliv prekomerne uporabe interneta na časovno frekvenco, značilno za EEG. Prog. Nat. Sci. 2009, 19, 1383 – 1387. [Google Scholar] [CrossRef]
  58. Derogatis, LR SCL-90-R Priročnik za točkovanje in postopke II; Klinične psihometrične raziskave: Towson, MD, ZDA, 1994. [Google Scholar]
  59. Costa, PT; McCrae, RR Revidiran NEO Osebni inventar (NEO-PI-R) in NEO-petfaktorski popis (NEO-FFI): Strokovni priročnik; Viri za psihološko ocenjevanje: Odessa, FL, ZDA, 1992. [Google Scholar]
  60. Naqvi, NH; Bechara, A. Skriti otok odvisnosti: Insula. Trendi Nevrosci. 2009, 32, 56 – 67. [Google Scholar] [CrossRef]
  61. Young, KS Internet Test of Addiction (IAT). Na voljo na spletu: http://www.netaddiction.com/index.php?option=com_bfquiz&view=onepage&catid=46&Itemid=106 (dostopno na 14 maj 2012).
  62. Tao, R .; Huang, X .; Wang, J .; Liu, C; Zang, H .; Xiao, L. Predlagani kriterij za klinično diagnozo zasvojenosti z internetom. Med. J. Čin. PLA 2008, 33, 1188 – 1191. [Google Scholar]
  63. Wang, W .; Tao, R .; Niu, Y .; Chen, Q .; Jia, J .; Wang, X. Predhodno predlagana diagnostična merila patološke uporabe interneta. Brada. Ment. Zdravje J. 2009, 23, 890 – 894. [Google Scholar]
  64. Young, K. Internet zasvojenost: Pojav nove klinične motnje. Kiberpsihol. Behav. 1998, 3, 237 – 244. [Google Scholar] [CrossRef]
  65. Young, KS; Rogers, RC Razmerje med depresijo in odvisnostjo od interneta. Kiberpsihol. Behav. 1998, 1, 25 – 28. [Google Scholar] [CrossRef]
  66. Johnson, S. NPD Group: Skupna prodaja programske opreme za igre 2010 v primerjavi z 2009. Na voljo na spletu: http://www.g4tv.com/thefeed/blog/post/709764/npd-group-total-2010-game-software-sales-flat-compared-to-2009 (dostop do 3 februarja 2012).
  67. Young, K. Psihologija uporabe računalnika: XL. Zasvojenost z internetom: primer, ki ruši stereotip. Psihola. Rep. 1996, 79, 899 – 902. [Google Scholar] [CrossRef]
  68. Goldberg, I. Diagnostična merila internetne zasvojenosti (IAD). Na voljo na spletu: http://www.psycom.net/iadcriteria.html (dostopno na 23 maj 2012).
  69. Young, K. Ujet v mrežo; Wiley: New York, NY, ZDA, 1998. [Google Scholar]
  70. Bentler, PM Primerjalni indeksi prileganja v strukturnih modelih. Psihola. Bik. 1990, 107, 238 – 246. [Google Scholar] [CrossRef]
  71. Chen, SH; Weng, LC; Su, YJ; Wu, HM; Yang, PF Razvoj kitajske lestvice odvisnosti od interneta in njena psihometrična študija. Brada. J. Psihola. 2003, 45, 279 – 294. [Google Scholar]
  72. Brada, KW; Wolf, EM Spreminjanje predlaganih diagnostičnih meril za zasvojenost z internetom. Kiberpsihol. Behav. 2001, 4, 377 – 383. [Google Scholar] [CrossRef]
  73. Van Rooij, AJ; Schoenmakers, TM; van den Eijnden, RJ; van de Mheen, D. Test zasvojenosti z videoigro (DDV): veljavnost in psihometrične značilnosti. Kiberpsihol. Behav. Soc. Netw. 2012. [Google Scholar]
  74. Ko, CH; Jen, JY; Chen, SH; Yang, MJ; Lin, HC; Yen, CF Predlagana diagnostična merila in orodje za presejanje in diagnosticiranje odvisnosti od interneta pri študentih. Compr. Psihiatrija 2009, 50, 378 – 384. [Google Scholar]
  75. Sheehan, DV; Lecrubier, Y .; Sheehan, KH; Amorim, P .; Janvas, J .; Weiller, E .; Hergueta, T .; Baker, R .; Dunbar, GC Mini-mednarodni nevropsihiatrični intervju (MINI): Razvoj in potrjevanje strukturiranega diagnostičnega psihiatričnega intervjuja za DSM-IV in ICD-10. J. Clin. Psihiatrija 1998, 59, 22 – 33. [Google Scholar]
  76. Tsai, MC; Tsai, YF; Chen, CY; Liu, CY Test prepoznavanja motenj alkohola (AUDIT): Določitev mejnih vrednosti pri hospitaliziranem kitajskem prebivalstvu. Alkohol. Clin. Exp Res. 2005, 29, 53 – 57. [Google Scholar] [CrossRef]
  77. Heatherton, TF; Kozlowski, LT; Frecker, RC; Fagerström, KO Fagerstromov test za nikotinsko odvisnost: revizija vprašalnika o toleranci Fagerstrom. Br. J. odvisnik. 1991, 86, 1119 – 1127. [Google Scholar] [CrossRef]
  78. Beck, A .; Ward, C .; Mendelson, M. Popis za merjenje depresije. Arh. Psihiatrija gene 1961, 4, 561 – 571. [Google Scholar] [CrossRef]
  79. Lebcrubier, Y .; Sheehan, DV; Weiller, E .; Amorim, P .; Bonora, I .; Sheehan, HK; Janavs, J .; Dunbar, GC Mini mednarodni nevropsihiatrični intervju (MINI). Kratek diagnostično strukturiran intervju: Zanesljivost in veljavnost glede na CIDI. EUR. Psihiatrija 1997, 12, 224 – 231. [Google Scholar]
  80. Najprej MB; Gibbon, M .; Spitzer, RL; Williams, strukturirani klinični intervju JBW za motnje osi I DSM-IV: različica klinike (SCID-CV): knjižica za uporabo; Ameriški psihiatrični tisk: Washington, DC, ZDA, 1996. [Google Scholar]
  81. Barratt, ES Faktor analiza nekaterih psihometričnih ukrepov impulzivnosti in tesnobe. Psihola. Rep. 1965, 16, 547 – 554. [Google Scholar] [CrossRef]
  82. Lee, lestvica impulzivnosti HS; Korejska navodila: Seul, Koreja, 1992. [Google Scholar]
  83. Oldfield, RC Ocenjevanje in analiza uporabnosti: Edinburški popis. Nevropsihologija 1971, 9, 97 – 113. [Google Scholar] [CrossRef]
  84. Sheehan, DV; Sheehan, KH; Shyte, RD; Janavs, J .; Bannon, Y .; Rogers, JE; Milo, KM; Zaloga, SL; Wilkinson, B. Zanesljivost in veljavnost Mini mednarodnega neurpsihiatričnega intervjuja za otroke in mladostnike (MINI-KID). J. Clin. Psihiatrija 2010, 71, 313 – 326. [Google Scholar] [CrossRef]
  85. Huang, X .; Zhang, Z. Sestavljanje lestvice razporeditve upravljanja mladostniškega časa. Acta psihohol. Greh 2001, 33, 338 – 343. [Google Scholar]
  86. Patton, JH; Stanford, MS; Barratt, ES Faktorska struktura Barrattove lestvice impulzivnosti. J. Clin. Psihola. 1995, 51, 768 – 774. [Google Scholar] [CrossRef]
  87. Birmaher, B .; Khetarpal, S .; Brent, D .; Cully, M .; Balach, L .; Kaufman, J .; Neer, SM Zaslon za otrokove anksiozne čustvene motnje (POSTOPEN): konstrukcija lestvice in psihometrične značilnosti. J. Am. Acad. Otrok mladostnik. Psihiatrija 1997, 36, 545 – 553. [Google Scholar]
  88. Epstein, NB; Baldwin, LM; Bishop, DS Naprava za oceno družine McMaster. J. Marital Fam. Ther. 1983, 9, 171 – 180. [Google Scholar] [CrossRef]
  89. Yang, CK; Choe, BM; Baity, M .; Lee, JH; Cho, JS SCL-90-R in 16PF profili višjih dijakov s prekomerno uporabo interneta. Lahko. J. Psihiatrija 2005, 50, 407 – 414. [Google Scholar]
  90. Eysenck, SBG; Pearson, PR; Easting, G .; Allsopp, JF Starostne norme za impulzivnost, podvig in empatijo pri odraslih. Pers. Posamezni. Razlika. 1985, 6, 613 – 619. [Google Scholar] [CrossRef]
  91. Lijffijt, M .; Caci, H .; Kenemans, JL Validacija prevoda vprašalnika l7 z nizozemskega prevoda. Pers. Posamezni. Razlika. 2005, 38, 1123 – 1133. [Google Scholar] [CrossRef]
  92. Lemmens, P .; Tan, ES; Knibbe, RA Merjenje količine in pogostosti pitja v splošni raziskavi prebivalstva: Primerjava petih indeksov. J. Stud. Alkohol 1992, 53, 476 – 486. [Google Scholar]
  93. Beck, AT; Steer, R. Priročnik za Beck-ov depresijski popis; Psihološka korporacija: San Antonio, TX, ZDA, 1993. [Google Scholar]
  94. Yi, YS; Kim, JS Veljavnost kratkih oblik korejsko-Wechslerjeve inteligence za odrasle. Korejski J. Clin. Psihola. 1995, 14, 111 – 116. [Google Scholar]
  95. Goldstein, RZ; Alia-Klein, N .; Tomasi, D .; Carrillo, JH; Maloney, T .; Woicik, PA; Wang, R .; Telang, F .; Volkow, ND Hipoaktivacije korteksa prednjega cingulata na čustveno vidno nalogo pri odvisnosti od kokaina. Proc. Natl. Acad. Sci. ZDA 2009, 106, 9453 – 9458. [Google Scholar]
  96. Schoenebaum, G .; Roesch, MR; Stalnaker, TA Orbitofrontalna skorja, odločanje in odvisnost od drog. Trendi Nevrosci. 2006, 29, 116 – 124. [Google Scholar] [CrossRef]
  97. Li, C; Sinha, R. Nadzor inhibicije in uravnavanje čustvenega stresa: dokazi, ki predstavljajo nevro slike, za frontalno-limbično disfunkcijo pri psiho-stimulansni odvisnosti. Nevrosci. Biobehav. Rev. 2008, 32, 581 – 597. [Google Scholar] [CrossRef]
  98. Maddock, RJ; Garrett, AS; Buonocore, MH Aktivacija korteksa posteriornega cingulata s čustvenimi besedami: fMRI dokazi iz valenčne odločitvene naloge. Hum. Možganska karta. 2003, 18, 30 – 41. [Google Scholar] [CrossRef]
  99. Schnitzler, A .; Salenius, S .; Salmelin, R .; Jousmäki, V .; Hari, R. Vključenost primarne motorične skorje v motorične slike: nevromagnetna študija. Neuroimage 1997, 6, 201 – 208. [Google Scholar] [CrossRef]
  100. Schiemanck, S .; Kwakkel, G .; Objava, MWM; Kappelle, JL; Prevo, AJH Vpliv lezij notranjih kapsul na rezultat motorične funkcije roke v enem letu po možganski kapi. J. Rehabil. Med. 2008, 40, 96 – 101. [Google Scholar] [CrossRef]
  101. Rosenberg, BH; Landsittel, D .; Averch, TD Ali se lahko video igre uporabljajo za napovedovanje ali izboljšanje laparoskopskih sposobnosti? J. Endourol. 2005, 19, 372 – 376. [Google Scholar] [CrossRef]
  102. Bora, E .; Yucel, M .; Fornito, A .; Pantelis, C; Harrison, BJ; Cocchi, L .; Pell, G .; Lubman, DI mikrostruktura bele snovi v odvisnosti od opiatov. Zasvojenec. Biol. 2012, 17, 141 – 148. [Google Scholar] [CrossRef]
  103. Yeh, PH; Simpson, K .; Durazzo, TC; Gazdzinski, S .; Meyerhoff, prostorska statistika na osnovi trakta (TBSS) podatkov o difuzijskem tenzorju pri odvisnosti od alkohola: nenormalnosti motivacijske nevrocircuitry. Psihiatrija Res. 2009, 173, 22 – 30. [Google Scholar] [CrossRef]
  104. Arnone, D .; Abou-Saleh, MT; Barrick, TR Difuzijsko tenzorsko slikanje corpus callosum v odvisnosti. Nevuropsibiobiologija 2006, 54, 107 – 113. [Google Scholar] [CrossRef]
  105. Byun, S .; Ruffini, C .; Mlini, JE; Douglas, AC; Niang, M .; Stepchenkova, S .; Lee, SK; Loutfi, J .; Lee, JK; Atallah, M .; et al. Internet zasvojenost: Metasinteza kvantitativnih raziskav 1996 – 2006. Kiberpsihol. Behav. 2009, 12, 203 – 207. [Google Scholar] [CrossRef]
  106. Polih, J .; Pollock, VE; Bloom, FE Metaanaliza amplitude P300 pri samcih, ki jim grozi alkoholizem. Psihola. Bik. 1994, 115, 55 – 73. [Google Scholar] [CrossRef]
  107. Nichols, JM; Martin, F. P300 pri težkih družbenih pivcih: Učinek lorazepama. Alkohol 1993, 10, 269 – 274. [Google Scholar] [CrossRef]
  108. Sokhadze, E .; Stewart, C .; Hollifield, M .; Tasman, A. Potencialna študija potencialnih raziskav izvršilnih disfunkcij pri hitri reakcijski nalogi pri odvisnosti od kokaina. J. Neurother. 2008, 12, 185 – 204. [Google Scholar] [CrossRef]
  109. Thomas, MJ; Kalivas, PW; Shaham, Y. Nevroplastičnost v mesolimbičnem dopaminskem sistemu in odvisnosti od kokaina. Br. J. Pharmacol. 2008, 154, 327 – 342. [Google Scholar]
  110. Volkow, ND; Fowler, JS; Wang, GJ; Swanson, JM Dopamin pri zlorabi drog in odvisnosti: Rezultati slikarskih študij in posledic zdravljenja. Mol. Psihiatrija 2004, 9, 557 – 569. [Google Scholar] [CrossRef]
  111. Jia, SW; Wang, W .; Liu, Y .; Wu, ZM Neuroimaging študije sprememb možganskega korpusa pri bolnikih, odvisnih od heroina, zdravljenih z zeliščnimi zdravili, U'finer kapsula. Zasvojenec. Biol. 2005, 10, 293 – 297. [Google Scholar] [CrossRef]
  112. Morrison, CM; Gore, H. Razmerje med prekomerno uporabo interneta in depresijo: Študija mladih in odraslih, ki temelji na vprašalniku. Psihopatologija 2010, 43, 121 – 126. [Google Scholar] [CrossRef]
  113. Di Nicola, M .; Tedeschi, D .; Mazza, M .; Martinotti, G .; Harnic, D .; Catalano, V .; Bruschi, A .; Pozzi, G .; Bria, P .; Janiri, L. Vedenjske odvisnosti pri bolnikih z bipolarno motnjo: Vloga impulzivnosti in osebnostne dimenzije. J. Učinek. Neskladje. 2010, 125, 82 – 88. [Google Scholar] [CrossRef]
  114. Volkow, ND; Fowler, JS; Wang, GJ Ljudski možgani zasvojeni z vidika slikarskih študij: možganska vezja in strategije zdravljenja. Nevrofarmakologija 2004, 47, 3 – 13. [Google Scholar] [CrossRef]
  115. Shaffer, HJ; LaPlante, DA; LaBrie, RA; Kidman, RC; Donato, AN; Stanton, MV Proti modelu zasvojenosti sindromom: Več izrazov, skupna etiologija. Harv. Rev. psihiatrija 2004, 12, 367 – 374. [Google Scholar] [CrossRef]