YBOP KOMMENTAR: Forskare skapade och testade ett nytt bedömningsverktyg, baserat på Världshälsoorganisationens ICD-11 Gaming Disorder-kriterier. Den är utformad för att bedöma flera specifika störningar av internetanvändning (beteendeberoende online) inklusive "porr-användningsstörning."
Med införandet av spelstörning i ICD-11 infördes diagnostiska kriterier för denna relativt nya störning. Dessa kriterier kan även tillämpas på andra potentiella specifika störningar av internetanvändning, som i ICD-11 kan klassificeras som andra störningar på grund av beroendeframkallande beteenden, som t.ex. online köp-shopping störning, online störning av pornografisk användning, störning av användning av sociala nätverk och störning av onlinespel. [kursivering tillagd]
ICD-11 listar Compulsive Sexual Behaviour Disorder (CSBD), för vilka många antar att problematisk pornografianvändning är ett huvudsakligt beteendesymptom, som en impulskontrollstörning. Tvångsmässigt köp-shoppingstörning listas som ett exempel under kategorin "andra specificerade impulskontrollstörningar" (6C7Y) men utan att skilja mellan online- och offlinevarianter. Denna differentiering görs inte heller i de mest använda frågeformulären som mäter köptvång (Maraz et al., 2015; Müller, Mitchell, Vogel och de Zwaan, 2017). Störning med användning av sociala nätverk har ännu inte beaktats i ICD-11. Det finns dock evidensbaserade argument för att var och en av de tre störningarna snarare klassificeras som beroendeframkallande beteenden (Brand et al., 2020; Gola et al., 2017; Müller et al., 2019; Stark et al., 2018; Wegmann, Müller, Ostendorf, & Brand, 2018). [kursivering tillagd]
Abstrakt
Bakgrund och mål
Med införandet av spelstörning i ICD-11 infördes diagnostiska kriterier för denna relativt nya störning. Dessa kriterier kan även tillämpas på andra potentiella specifika störningar av internetanvändning, som kan klassificeras i ICD-11 som andra störningar på grund av beroendeframkallande beteenden, såsom köpstörning online, störning med användning av pornografi online, användning av sociala nätverk störning och onlinespel störning. På grund av heterogeniteten i befintliga instrument, strävade vi efter att utveckla ett konsekvent och ekonomiskt mått på huvudtyper av (potentiella) specifika störningar av Internetanvändning baserat på ICD-11-kriterier för spelstörningar.
Metoder
Den nya 11-punktsbedömningen av kriterier för specifika störningar av internetanvändning (ACSID-11) mäter fem beteendeberoende med samma uppsättning artiklar genom att följa principerna för WHO:s ASSIST. ACSID-11 administrerades till aktiva internetanvändare (N = 985) tillsammans med en anpassning av Ten-Item Internet Gaming Disorder Test (IGDT-10) och screeners för mental hälsa. Vi använde Confirmatory Factor Analyses för att analysera faktorstrukturen för ACSID-11.
Resultat
Den antagna fyrfaktorsstrukturen bekräftades och var överlägsen den endimensionella lösningen. Detta gällde spelstörningar och de andra specifika störningarna av Internetanvändning. ACSID-11-poäng korrelerade med IGDT-10 såväl som med måtten på psykisk ångest.
Diskussion och slutsatser
ACSID-11 verkar vara lämplig för en konsekvent bedömning av (potentiella) specifika störningar av Internetanvändning baserat på ICD-11 diagnostiska kriterier för spelstörning. ACSID-11 kan vara ett användbart och ekonomiskt instrument för att studera olika beteendeberoende med samma föremål och förbättra jämförbarheten.
Beskrivning
Distributionen av och enkel tillgång till Internet gör onlinetjänsterna särskilt attraktiva och erbjuder många fördelar. Förutom fördelarna för de flesta kan onlinebeteenden ta en okontrollerad beroendeframkallande form hos vissa individer (t.ex. King & Potenza, 2019; Young, 2004). Speciellt spel blir mer och mer ett folkhälsoproblem (Faust & Prochaska, 2018; Rumpf et al., 2018). Efter erkännandet av "Internet gaming disorder" i den femte revisionen av Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders (DSM-5; American Psychiatric Association, 2013) som ett villkor för ytterligare studier har spelstörning nu inkluderats som en officiell diagnos (6C51) i den 11:e revisionen av den internationella klassificeringen av sjukdomar (ICD-11; Världshälsoorganisationen, 2018). Detta är ett viktigt steg för att ta itu med de globala utmaningar som den skadliga användningen av digital teknik (Billieux, Stein, Castro-Calvo, Higushi och King, 2021). Den globala prevalensen av spelstörningar uppskattas till 3.05 %, vilket är jämförbart med andra psykiska störningar såsom missbruksstörningar eller tvångssyndrom (Stevens, Dorstyn, Delfabbro och King, 2021). Prevalensuppskattningarna varierar dock mycket beroende på vilket screeninginstrument som används (Stevens et al., 2021). För närvarande är instrumentlandskapet mångfaldigt. De flesta mått är baserade på DSM-5-kriterier för internetspelstörningar och ingen verkar klart att föredra (King et al., 2020). Liknande gäller andra potentiella beroendeframkallande beteenden på Internet, såsom problematisk användning av onlinepornografi, sociala nätverk eller onlineshopping. Dessa problematiska onlinebeteenden kan uppstå tillsammans med spelstörningar (Burleigh, Griffiths, Sumich, Stavropoulos och Kuss, 2019; Müller et al., 2021), men kan också vara en egen enhet. Nya teoretiska ramverk som Interaction of Person-Affect-Cognition-Execution (I-PACE)-modellen (Brand, Young, Laier, Wölfling, & Potenza, 2016; Brand et al., 2019) antar att liknande psykologiska processer ligger bakom de olika typerna av (online) beroendeframkallande beteenden. Antagandena är i linje med tidigare tillvägagångssätt som kan användas för att förklara likheter mellan beroendesjukdomar, t.ex. när det gäller neuropsykologiska mekanismer (Bechara, 2005; Robinson & Berridge, 1993), genetiska aspekter (Blum et al., 2000), eller vanliga komponenter (Griffiths, 2005). Ett heltäckande screeningverktyg för (potentiella) specifika störningar av Internetanvändning baserat på samma kriterier finns dock för närvarande inte. Enhetliga undersökningar över olika typer av störningar på grund av beroendeframkallande beteenden är viktiga för att fastställa gemensamma drag och skillnader mer giltigt.
I ICD-11 listas spelstörningar utöver spelstörningar i kategorin "störningar på grund av beroendeframkallande beteenden". De föreslagna diagnostiska kriterierna (för båda) är: (1) försämrad kontroll över beteendet (t.ex. debut, frekvens, intensitet, varaktighet, avslutning, sammanhang); (2) ökad prioritet åt beteendet i den utsträckning som beteendet har företräde framför andra intressen och vardagliga aktiviteter; (3) fortsättning eller eskalering av beteendet trots negativa konsekvenser. Även om det inte direkt nämns som ytterligare kriterier, är det obligatoriskt för diagnosen att beteendemönstret leder till (4) funktionsnedsättning inom viktiga områden i det dagliga livet (t.ex. personliga, familje-, utbildnings- eller sociala frågor) och/eller markant nöd (Världshälsoorganisationen, 2018). Därför bör båda komponenterna inkluderas när man studerar potentiella beroendeframkallande beteenden. Sammantaget kan dessa kriterier även tillämpas på kategorin "andra specificerade störningar på grund av beroendeframkallande beteenden" (6C5Y), där köpstörningar, pornografistörningar och störningar i sociala nätverk potentiellt kan kategoriseras (Brand et al., 2020). Onlineköp-shoppingstörning kan definieras av överdrivet, missanpassat onlineköp av konsumtionsvaror som förekommer återkommande trots negativa konsekvenser och därmed kan utgöra en specifik störning av internetanvändning (Müller, Laskowski, et al., 2021). Störning vid användning av pornografi kännetecknas av minskad kontroll över konsumtionen av (online) pornografiskt innehåll, som kan separeras från andra tvångsmässiga sexuella beteenden (Kraus, Martino och Potenza, 2016; Kraus et al., 2018). Störning i användningen av sociala nätverk kan definieras av överdriven användning av sociala nätverk (inklusive webbplatser för sociala nätverk och andra kommunikationsapplikationer online) som kännetecknas av minskad kontroll över användningen, ökad prioritet som ges åt användningen och fortsatt användning av sociala nätverk trots upplever negativa konsekvenser (Andreassen, 2015). Alla tre potentiella beteendeberoende utgör kliniskt relevanta fenomen som visar likheter med andra beroendeframkallande beteenden (t.ex. Brand et al., 2020; Griffiths, Kuss och Demetrovics, 2014; Müller et al., 2019; Stark, Klucken, Potenza, Brand, & Strahler, 2018).
Instrument som bedömer specifika typer av störningar av Internetanvändning är huvudsakligen baserade antingen på tidigare koncept, såsom modifierade versioner av Youngs Internet Addiction Test (t.ex. Laier, Pawlikowski, Pekal, Schulte, & Brand, 2013; Wegmann, Stodt, & Brand, 2015) eller "Bergen"-skalorna baserade på Griffiths beroendekomponenter (t.ex. Andreassen, Torsheim, Brunborg, & Pallesen, 2012; Andreassen et al., 2015), eller så mäter de endimensionella konstruktioner baserat på DSM-5-kriterier för spelstörning (t.ex. Lemmens, Valkenburg, & Gentile, 2015; Van den Eijnden, Lemmens, & Valkenburg, 2016) eller spelstörning (för en recension se Otto et al., 2020). Vissa tidigare åtgärder har antagits från åtgärder för spelstörningar, missbruksstörningar eller har utvecklats ateoretiskt (Laconi, Rodgers och Chabrol, 2014). Många av dessa instrument visar psykometriska svagheter och inkonsekvenser som framhållits i olika recensioner (King, Haagsma, Delfabbro, Gradisar och Griffiths, 2013; Lortie & Guitton, 2013; Petry, Rehbein, Ko och O'Brien, 2015). King et al. (2020) identifierade 32 olika instrument för att bedöma spelstörningar, vilket illustrerar inkonsekvensen inom forskningsfältet. Även de mest citerade och mest använda instrumenten, som Youngs Internet Addiction Test (Young, 1998), inte tillräckligt representerar de diagnostiska kriterierna för spelstörning, varken för DSM-5 eller ICD-11. King et al. (2020) pekar vidare på psykometriska svagheter, till exempel bristande empirisk validering och att de flesta instrument designades utifrån antagandet om en unimodal konstruktion. Det indikerar att summan av de individuella symtomen räknas istället för att titta på frekvens och upplevd intensitet individuellt. The Ten-Item Internet Gaming Disorder Test (IGDT-10; Király et al., 2017) verkar för närvarande på ett adekvat sätt fånga DSM-5-kriterierna men totalt sett verkade inget av instrumenten vara klart att föredra (King et al., 2020). Nyligen introducerades ett antal skalor som första screeninginstrument som fångar ICD-11-kriterierna för spelstörning (Balhara et al., 2020; Higuchi et al., 2021; Jo et al., 2020; Paschke, Austermann och Thomasius, 2020; Pontes et al., 2021) samt för störningar i sociala nätverk (Paschke, Austermann och Thomasius, 2021). Generellt sett kan man anta att inte varje symptom nödvändigtvis upplevs lika, till exempel lika ofta eller lika intensivt. Det förefaller därför önskvärt att screeninginstrument kan fånga både de övergripande symtomupplevelserna och helheten av symtom i sig. Snarare kan ett flerdimensionellt tillvägagångssätt undersöka vilket symptom som på ett avgörande sätt, eller i olika faser, bidrar till utvecklingen och upprätthållandet av ett problematiskt beteende, är förknippat med högre lidande eller om det bara är en fråga om jämn betydelse.
Liknande problem och inkonsekvenser blir uppenbara när man tittar på instrument som bedömer andra typer av potentiella specifika störningar av internetanvändning, nämligen störningar i köp-shopping online, störningar i användning av pornografi på nätet och störningar i användning av sociala nätverk. Dessa potentiella specifika Internetanvändningsstörningar klassificeras inte formellt i ICD-11 i motsats till spel- och spelstörningar. Speciellt när det gäller spelstörningar finns det redan många screeninginstrument, men de flesta av dem saknar tillräckliga bevis (Otto et al., 2020), och varken behandla ICD-11-kriterierna för spelstörning eller fokusera på huvudsakligen onlinespelstörningar (Albrecht, Kirschner och Grüsser, 2007; Dowling et al., 2019). ICD-11 listar Compulsive Sexual Behaviour Disorder (CSBD), för vilka många antar att problematisk pornografianvändning är ett huvudsakligt beteendesymptom, som en impulskontrollstörning. Tvångsmässigt köp-shoppingstörning listas som ett exempel under kategorin "andra specificerade impulskontrollstörningar" (6C7Y) men utan att skilja mellan online- och offlinevarianter. Denna differentiering görs inte heller i de mest använda frågeformulären som mäter köptvång (Maraz et al., 2015; Müller, Mitchell, Vogel och de Zwaan, 2017). Störning med användning av sociala nätverk har ännu inte beaktats i ICD-11. Det finns dock evidensbaserade argument för att var och en av de tre störningarna snarare klassificeras som beroendeframkallande beteenden (Brand et al., 2020; Gola et al., 2017; Müller et al., 2019; Stark et al., 2018; Wegmann, Müller, Ostendorf, & Brand, 2018). Förutom bristande konsensus angående klassificering och definitioner av dessa potentiella specifika Internetanvändningsstörningar, finns det också inkonsekvenser i användningen av screeninginstrument (för recensioner se Andreassen, 2015; Fernandez & Griffiths, 2021; Hussain & Griffiths, 2018; Müller et al., 2017). Till exempel finns det mer än 20 instrument som ska mäta problematisk pornografianvändning (Fernandez & Griffiths, 2021) men ingen täcker tillräckligt ICD-11-kriterierna för störningar på grund av beroendeframkallande beteenden, som ligger mycket nära ICD-11-kriterierna för CSBD.
Dessutom verkar det troligt att vissa specifika störningar av internetanvändningen kommer att inträffa samtidigt, särskilt oordnat spel och användning av sociala nätverk (Burleigh et al., 2019; Müller et al., 2021). Med hjälp av latent profilanalys, Charzyńska, Sussman och Atroszko (2021) identifierade att oordnat socialt nätverkande och shopping samt oordnad spel- och pornografianvändning ofta förekom samtidigt. Profilen inklusive höga nivåer av alla störningar av internetanvändning visade lägst välbefinnande (Charzyńska et al., 2021). Detta understryker också vikten av en heltäckande och enhetlig screening över olika beteenden för Internetanvändning. Det har gjorts försök att använda liknande uppsättningar av föremål över olika störningar av Internetanvändning, såsom Problematic Pornography Consumption Scale (Bőthe et al., 2018), Bergen Social Media Addiction Scale (Andreassen, Pallesen och Griffiths, 2017) eller Online Shopping Addiction Scale (Zhao, Tian och Xin, 2017). Dessa vågar designades dock utifrån komponentmodellen av Griffiths (2005) och täcker inte de nuvarande föreslagna kriterierna för störningar på grund av beroendeframkallande beteenden (jfr. Världshälsoorganisationen, 2018).
Sammanfattningsvis föreslog ICD-11 diagnostiska kriterier för störningar på grund av (främst online) beroendeframkallande beteenden, nämligen spelstörning och spelstörning. Problematisk onlinepornografianvändning, onlineköp-shopping och användning av sociala nätverk kan tilldelas ICD-11-underkategorin "andra specificerade störningar på grund av beroendeframkallande beteenden" för vilka samma kriterier kan tillämpas (Brand et al., 2020). Hittills är landskapet för screeninginstrument för dessa (potentiella) specifika störningar av Internetanvändning mycket inkonsekventa. Konsekvent mätning av de olika konstruktionerna är dock väsentliga för att främja forskning om gemensamma drag och skillnader mellan olika typer av störningar på grund av beroendeframkallande beteenden. Vårt mål var att utveckla ett kort men omfattande screeninginstrument för olika typer av (potentiella) specifika störningar av internetanvändning som täcker ICD-11-kriterierna för spelstörning och spelstörning, för att hjälpa till med tidig identifiering av (potentiella) specifika problematiska onlinebeteenden.
Metoder
Deltagare
Deltagarna rekryterades online via en tjänsteleverantör för åtkomstpaneler genom vilken de fick individuell ersättning. Vi inkluderade aktiva internetanvändare från det tyskspråkiga området. Vi uteslöt ofullständiga datamängder och de som tydde på att de svarade slarvigt. Det sistnämnda identifierades av strategier inom åtgärd (instruerat svarsobjekt och självrapporteringsmått) och post-hoc (svarstid, svarsmönster, Mahalanobis D) (Godinho, Kushnir och Cunningham, 2016; Meade & Craig, 2012). Det slutliga provet bestod av N = 958 deltagare (499 män, 458 kvinnor, 1 dykare) mellan 16 och 69 år (M = 47.60, SD = 14.50). De flesta deltagare var heltidsanställda (46.3 %), i (förtids)pension (20.1 %) eller deltidsanställda (14.3 %). Övriga var studenter, praktikanter, hemmafruar/-män eller inte anställda av andra skäl. Nivån på den högsta yrkesutbildningen fördelade sig på genomförd yrkesinriktad utbildning (33.6 %), högskoleexamen (19.0 %), avslutad yrkesskoleutbildning (14.1 %), examen från masterskola/teknisk akademi (11.8 %) , och yrkeshögskoleexamen (10.1%). De andra var under utbildning/studenter eller hade ingen examen. Det slumpmässiga bekvämlighetsurvalet visade en liknande fördelning av de viktigaste sociodemografiska variablerna som befolkningen av tyska internetanvändare (jfr. Statista, 2021).
åtgärder
Bedömning av kriterier för specifika störningar av Internetanvändning: ACSID-11
Med ACSID-11 hade vi som mål att uppfinna ett verktyg för att bedöma specifika störningar av Internetanvändning på ett kort men omfattande och konsekvent sätt. Den har utvecklats baserat på teori av en expertgrupp av beroendeforskare och kliniker. Punkterna härleddes i flera diskussioner och konsensusmöten baserade på ICD-11-kriterier för störningar på grund av beroendeframkallande beteenden, som de beskrivs för spel och hasardspel, under antagande av en multifaktoriell struktur. Resultaten av en Talk-Haloud-analys användes för att optimera innehållets giltighet och begriplighet för objekten (Schmidt et al., inlämnat).
ACSID-11 består av 11 objekt som fångar ICD-11-kriterierna för störningar på grund av beroendeframkallande beteenden. De tre huvudkriterierna, nedsatt kontroll (IC), ökad prioritet till onlineaktivitet (IP) och fortsättning/eskalering (CE) av internetanvändning trots negativa konsekvenser, representeras av tre poster vardera. Ytterligare två objekt skapades för att bedöma funktionsnedsättning i det dagliga livet (FI) och markant nöd (MD) på grund av onlineaktiviteten. I en förfrågan instruerades deltagarna att ange vilka aktiviteter på Internet de har använt åtminstone ibland under de senaste 12 månaderna. Aktiviteterna (dvs 'spel', 'onlineshopping', 'användning av onlinepornografi', 'användning av sociala nätverk', 'onlinespel' och 'annat') listades med motsvarande definitioner och svarsalternativen 'ja ' eller 'nej'. Deltagare som svarade "ja" endast på det "andra" objektet såldes bort. Alla andra fick ACSID-11-objekten för alla de aktiviteter som besvarades med "ja". Denna multibeteendestrategi är baserad på WHO:s screeningtest för alkohol, rökning och substansinvolvering (ASSIST; WHO ASSIST Working Group, 2002), som undersöker de stora kategorierna av droganvändning och dess negativa konsekvenser samt tecken på beroendeframkallande beteende på ett konsekvent sätt över specifika substanser.
I analogi med ASSIST är varje punkt formulerad på ett sätt så att den kan besvaras direkt för respektive aktivitet. Vi använde ett tvådelat svarsformat (se Fig 1), där deltagarna ska ange per objekt för varje aktivitet hur ofta de hade upplevelsen under de senaste 12 månaderna (0: "aldrig", 1: "sällan", 2: "ibland", 3: "ofta"), och om åtminstone "sällan", hur intensivt varje upplevelse var under de senaste 12 månaderna (0: "inte alls intensiv", 1: "ganska inte intensiv", 2: "ganska intensiv", 3: "intensiv"). Genom att bedöma frekvensen samt intensiteten av varje symtom är det möjligt att undersöka förekomsten av ett symtom, men också att kontrollera hur intensiva symtom som upplevs bortom frekvensen. Föremålen i ACSID-11 (föreslagen engelsk översättning) visas i Tabell 1. De ursprungliga (tyska) objekten inklusive förfrågan och instruktioner finns i bilagan (se Bilaga A).
Exempel på ACSID-11 (föreslagen engelsk översättning av det tyska originalet) som illustrerar mätningen av frekvens (vänster kolumn) och intensitet (höger kolumn) för situationer relaterade till specifika onlineaktiviteter. Anmärkningar. Figuren visar ett exempel på faktorn försvagad kontroll (IC) som visas A) till en individ som använder alla fem onlineaktiviteter som anges i förfrågan (se Bilaga A) och B) till en person som angett att endast använda onlineshopping och sociala nätverk.
Citat: Journal of Behavioral Addictions 2022; 10.1556/2006.2022.00013
Artiklar i ACSID-11 screener för specifika störningar av internetanvändning (föreslagen engelsk översättning).
| Artikel | Fråga |
| IC1 | Har du under de senaste 12 månaderna haft problem med att hålla reda på när du påbörjade aktiviteten, hur länge, hur intensivt eller i vilken situation du gjorde den, eller när du slutade? |
| IC2 | Har du under de senaste 12 månaderna känt en önskan att stoppa eller begränsa aktiviteten för att du märkte att du använde den för mycket? |
| IC3 | Har du under de senaste 12 månaderna försökt stoppa eller begränsa aktiviteten och misslyckats med det? |
| IP1 | Har du under de senaste 12 månaderna gett aktiviteten en allt högre prioritet än andra aktiviteter eller intressen i ditt dagliga liv? |
| IP2 | Har du under de senaste 12 månaderna tappat intresset för andra aktiviteter du brukade tycka om på grund av aktiviteten? |
| IP3 | Har du under de senaste 12 månaderna försummat eller gett upp andra aktiviteter eller intressen som du brukade njuta av på grund av aktiviteten? |
| CE1 | Har du under de senaste 12 månaderna fortsatt eller ökat aktiviteten trots att den har hotat eller fått dig att förlora en relation med någon som är viktig för dig? |
| CE2 | Har du under de senaste 12 månaderna fortsatt eller ökat aktiviteten trots att det har orsakat dig problem i skolan/utbildningen/arbetet? |
| CE3 | Har du under de senaste 12 månaderna fortsatt eller ökat aktiviteten trots att den har orsakat dig fysiska eller psykiska besvär/sjukdomar? |
| FI1 | Om du tänker på alla områden i ditt liv, har ditt liv påverkats märkbart av aktiviteten under de senaste 12 månaderna? |
| MD1 | Om du tänker på alla områden i ditt liv, har aktiviteten orsakat dig lidande under de senaste 12 månaderna? |
Anmärkningar. IC = försämrad kontroll; IP = ökad prioritet; CE = fortsättning/upptrappning; FI = funktionsnedsättning; MD = markerad nöd; De ursprungliga tyska föremålen finns i Bilaga A.
Tio-objekt Internet Gaming Disorder Test: IGDT-10 – ASSIST version
Som ett mått på konvergent validitet använde vi tio-posten IGDT-10 (Király et al., 2017) i en utökad version. IGDT-10 operationaliserar de nio DSM-5-kriterierna för internetspelstörningar (American Psychiatric Association, 2013). I den här studien utökade vi den ursprungliga spelspecifika versionen så att alla former av specifika störningar av internetanvändning utvärderades. För att implementera detta, och för att hålla metoden jämförbar, använde vi också det multibehavioral responsformatet på exemplet ASSIST här. För detta modifierades objekten så att 'spelande' ersattes med 'aktiviteten'. Varje post besvarades sedan för alla onlineaktiviteter som deltagarna tidigare angett att de skulle använda (från ett urval av "spel", "shopping online", "användning av onlinepornografi", "användning av sociala nätverk" och "spel online" ). Varje aktivitet betygsattes på en tregradig Likert-skala (0 = 'aldrig', 1 = 'ibland', 2 = 'ofta'). Poängsättningen var densamma som den ursprungliga versionen av IGDT-10: Varje kriterium fick poängen 0 om svaret var "aldrig" eller "ibland" och ett betyg på 1 om svaret var "ofta". Punkterna 9 och 10 representerar samma kriterium (dvs. "att äventyra eller förlora en betydande relation, jobb eller utbildnings- eller karriärmöjlighet på grund av deltagande i internetspel") och räknar tillsammans en poäng om en eller båda punkterna är uppfyllda. En slutsummapoäng beräknades för varje aktivitet. Det kan variera från 0 till 9 med högre poäng som indikerar högre symtomsvårighet. När det gäller spelstörning indikerar en poäng på fem eller mer klinisk relevans (Király et al., 2017).
Patienthälsa frågeformulär-4: PHQ-4
Patienthälsans frågeformulär-4 (PHQ-4; Kroenke, Spitzer, Williams och Löwe, 2009) är ett kort mått på symtom på depression och ångest. Den består av fyra poster hämtade från skalan Generalized Anxiety Disorder-7 och PHQ-8-modulen för depression. Deltagarna bör ange frekvensen av förekomsten av vissa symtom på en fyragradig Likert-skala som sträcker sig från 0 ('inte alls') till 3 ('nästan varje dag'). Den totala poängen kan variera mellan 0 och 12, vilket indikerar ingen/minimal, mild, måttlig och allvarlig nivå av psykisk ångest med poäng från 0–2, 3–5, 6–8, 9–12, respektive (Kroenke et al., 2009).
Generellt välmående
Allmän tillfredsställelse med livet utvärderades med Life Satisfaction Short Scale (L-1) i den tyska originalversionen (Beierlein, Kovaleva, László, Kemper och Rammstedt, 2015) svarade på en 11-gradig Likert-skala som sträcker sig från 0 ('inte alls nöjd') till 10 ('helt nöjd'). Skalan för enstaka föremål är väl validerad och korrelerar starkt med skalor med flera föremål som bedömer tillfredsställelse med livet (Beierlein et al., 2015). Vi bad dessutom om specifik tillfredsställelse med livet inom området hälsa (H-1): "Allt i beaktande, hur nöjd är du med din hälsa nu för tiden?" svarade på samma 11-gradiga skala (jfr. Beierlein et al., 2015).
Tillvägagångssätt
Studien genomfördes online med hjälp av online-enkätverktyget Limesurvey®. ACSID-11 och IGDT-10 implementerades på ett sådant sätt att endast de aktiviteter som valdes i förfrågan visades för respektive objekt. Deltagarna fick individuella länkar från tjänstepanelleverantören som ledde till den onlineenkät som skapats av oss. Efter slutförandet omdirigerades deltagarna tillbaka till leverantörens webbplats för att få sin ersättning. Data samlades in under perioden 8 april till 14 april 2021.
Statistiska analyser
Vi använde bekräftande faktoranalys (CFA) för att testa dimensionaliteten och konstruktionens giltighet av ACSID-11. Analyserna kördes med Mplus version 8.4 (Muthén & Muthén, 2019) med hjälp av viktade minsta kvadratmedel och variansjusterad (WLSMV) uppskattning. För att utvärdera modellanpassning använde vi flera index, nämligen chi-kvadraten (χ 2) test för exakt passform, Comparative Fit Index (CFI), Tucker-Lewis fit index (TLI), Standardized Root Mean Square Residual (SRMR) och Root Mean Square Error of Approximation (RMSEA). Enligt Hu och Bentler (1999), cutoff-värden för CFI och TLI > 0.95, för SRMR < 0.08 och för RMSEA < 0.06 indikerar god modellanpassning. Dessutom ett chi-kvadratvärde dividerat med frihetsgrader (χ2/df) < 3 är en annan indikator för acceptabel modellpassning (Carmines & McIver, 1981). Cronbachs alfa (α) och Guttman's Lambda-2 (λ 2) användes som mått på tillförlitlighet med koefficienter > 0.8 (> 0.7) vilket indikerar god (acceptabel) intern konsistens (Bortz & Döring, 2006). Korrelationsanalyser (Pearson) användes för att testa konvergent validitet mellan olika mått på samma eller relaterade konstruktioner. Dessa analyser kördes med IBM SPSS statistik (version 26). Enligt Cohen (1988), ett värde av |r| = 0.10, 0.30, 0.50 indikerar en liten, medelstor respektive stor effekt.
Etik
Studieförfarandena genomfördes i enlighet med Helsingforsdeklarationen. Studien godkändes av den etiska kommittén för avdelningen för datavetenskap och tillämpad kognitiv vetenskap vid fakulteten för teknik vid universitetet i Duisburg-Essen. Alla försökspersoner informerades om studien och alla gav informerat samtycke.
Resultat
Inom det aktuella urvalet fördelades de specifika beteendena för internetanvändning enligt följande: Spel indikerades av 440 (45.9 %) individer (ålder: M = 43.59, SD = 14.66; 259 män, 180 kvinnor, 1 dykare), 944 (98.5%) av individerna ägnade sig åt onlineshopping (ålder: M = 47.58, SD = 14.49; 491 män, 452 kvinnor, 1 dykare), 340 (35.5%) av individerna använde onlinepornografi (ålder: M = 44.80, SD = 14.96; 263 män, 76 kvinnor, 1 dykare), 854 (89.1%) av individerna använde sociala nätverk (ålder: M = 46.52, SD = 14.66; 425 män, 428 kvinnor, 1 dykare och 200 (20.9 %) individer ägnade sig åt hasardspel online (ålder: M = 46.91, SD = 13.67; 125 hanar, 75 kvinnor, 0 dykare). Minoriteten av deltagarna (n = 61; 6.3 %) angav att endast använda en aktivitet. De flesta deltagare (n = 841; 87.8 %) använde åtminstone onlineshopping tillsammans med sociala nätverk och 409 (42.7 %) av dem angav också att de skulle spela onlinespel. Sextioåtta (7.1 %) av deltagarna angav att de skulle använda alla de nämnda onlineaktiviteterna.
Med tanke på att spel- och spelstörningar är de två typerna av störningar på grund av beroendeframkallande beteenden som är officiellt erkända och med tanke på att antalet individer i vårt urval som rapporterade att de spelade onlinespel var ganska begränsat, kommer vi först att koncentrera oss på resultaten angående bedömningen kriterier för spelstörning med ACSID-11.
Beskrivande statistik
När det gäller spelstörning har alla ACSID-11-objekt betyg mellan 0 och 3, vilket återspeglar det maximala intervallet av möjliga värden (se Tabell 2). Samtliga poster visar relativt låga medelvärden och en höger-sned fördelning som förväntat i ett icke-kliniskt urval. Svårighetsgraden är högst för objekten fortsättning/upptrappning och markerad nöd medan försämrad kontroll (särskilt IC1) och ökad prioritet har lägst svårighetsgrad. Kurtosis är särskilt hög för den första punkten av fortsättning/upptrappning (CE1) och Marked Distress-posten (MD1).
Beskrivande statistik över ACSID-11-objekten som mäter spelstörningar.
| Nej. | Artikel | Min | Max | M | (SD) | skevhet | Kurtosis | Svårighet |
| a) | Frekvensskala | |||||||
| 01 | IC1 | 0 | 3 | 0.827 | (0.956) | 0.808 | -0.521 | 27.58 |
| 02 | IC2 | 0 | 3 | 0.602 | (0.907) | 1.237 | 0.249 | 20.08 |
| 03 | IC3 | 0 | 3 | 0.332 | (0.723) | 2.163 | 3.724 | 11.06 |
| 04 | IP1 | 0 | 3 | 0.623 | (0.895) | 1.180 | 0.189 | 20.76 |
| 05 | IP2 | 0 | 3 | 0.405 | (0.784) | 1.913 | 2.698 | 13.48 |
| 06 | IP3 | 0 | 3 | 0.400 | (0.784) | 1.903 | 2.597 | 13.33 |
| 07 | CE1 | 0 | 3 | 0.170 | (0.549) | 3.561 | 12.718 | 5.68 |
| 08 | CE2 | 0 | 3 | 0.223 | (0.626) | 3.038 | 8.797 | 7.42 |
| 09 | CE3 | 0 | 3 | 0.227 | (0.632) | 2.933 | 7.998 | 7.58 |
| 10 | FI1 | 0 | 3 | 0.352 | (0.712) | 1.997 | 3.108 | 11.74 |
| 11 | MD1 | 0 | 3 | 0.155 | (0.526) | 3.647 | 13.107 | 5.15 |
| b) | Intensitetsskala | |||||||
| 01b | IC1 | 0 | 3 | 0.593 | (0.773) | 1.173 | 0.732 | 19.77 |
| 02b | IC2 | 0 | 3 | 0.455 | (0.780) | 1.700 | 2.090 | 15.15 |
| 03b | IC3 | 0 | 3 | 0.248 | (0.592) | 2.642 | 6.981 | 8.26 |
| 04b | IP1 | 0 | 3 | 0.505 | (0.827) | 1.529 | 1.329 | 16.82 |
| 05b | IP2 | 0 | 3 | 0.330 | (0.703) | 2.199 | 4.123 | 10.98 |
| 06b | IP3 | 0 | 3 | 0.302 | (0.673) | 2.302 | 4.633 | 10.08 |
| 07b | CE1 | 0 | 3 | 0.150 | (0.505) | 3.867 | 15.672 | 5.00 |
| 08b | CE2 | 0 | 3 | 0.216 | (0.623) | 3.159 | 9.623 | 7.20 |
| 09b | CE3 | 0 | 3 | 0.207 | (0.608) | 3.225 | 10.122 | 6.89 |
| 10b | FI1 | 0 | 3 | 0.284 | (0.654) | 2.534 | 6.172 | 9.47 |
| 11b | MD1 | 0 | 3 | 0.139 | (0.483) | 3.997 | 16.858 | 4.62 |
Anmärkningar. N = 440. IC = försämrad kontroll; IP = ökad prioritet; CE = fortsättning/upptrappning; FI = funktionsnedsättning; MD = markerad nöd.
När det gäller mental hälsa, det övergripande urvalet (N = 958) har ett medelvärde för PHQ-4 på 3.03 (SD = 2.82) och visar måttliga nivåer av tillfredsställelse med livet (L-1: M = 6.31, SD = 2.39) och hälsa (H-1: M = 6.05, SD = 2.68). I spelundergruppen (n = 440), 13 individer (3.0%) når IGDT-10 cutoff för kliniskt relevanta fall av spelstörning. Medelvärdet för IGDT-10 varierar mellan 0.51 för köpstörningar och 0.77 för störningar i sociala nätverk (se Tabell 5).
Bekräftande faktoranalys
Antagen fyrfaktorsmodell
Vi testade den antagna fyrfaktorsstrukturen för ACSID-11 med hjälp av flera CFA:er, en per specifik Internetanvändningsstörning och separat för frekvens- och intensitetsklassificeringar. Faktorerna (1) Försämrad kontroll, (2) Ökad prioritet och (3) Fortsättning/Eskalering bildades av respektive tre poster. De två ytterligare objekten som mäter funktionsnedsättning i det dagliga livet och markant besvär på grund av onlineaktiviteten utgjorde den ytterligare faktorn (4) Funktionsnedsättning. ACSID-11:s fyrfaktorsstruktur stöds av data. Passningsindexen indikerar en god passform mellan modellerna och data för alla typer av specifika störningar av internetanvändning som bedömts av ACSID-11, nämligen spelstörning, köpstörning online och störning i sociala nätverk, användning av pornografi online. störning och onlinespel störning (se Tabell 3). När det gäller störningar av användning av pornografi online och störningar i onlinespel kan TLI och RMSEA vara partiska på grund av små urvalsstorlekar (Hu & Bentler, 1999). Faktorladdningarna och kvarvarande kovarianserna för CFA som tillämpar en fyrfaktorsmodell visas i Fig 2. Notera att vissa av modellerna visar singulära anomala värden (dvs. negativ restvarians för en latent variabel eller korrelationer lika med eller större än 1).
Passningsindex för fyrfaktors-, endimensionella och andra ordningens CFA-modeller för specifika (potentiella) störningar av internetanvändning mätt med ACSID-11.
| Spelstörning | |||||||||||
| Frekvens | Intensitet | ||||||||||
| Modell | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| Fyrfaktorsmodell | 38 | 0.991 | 0.987 | 0.031 | 0.051 | 2.13 | 0.993 | 0.990 | 0.029 | 0.043 | 1.81 |
| Unidimensionell modell | 27 | 0.969 | 0.961 | 0.048 | 0.087 | 4.32 | 0.970 | 0.963 | 0.047 | 0.082 | 3.99 |
| Andra ordningens faktormodell | 40 | 0.992 | 0.988 | 0.031 | 0.047 | 1.99 | 0.992 | 0.989 | 0.032 | 0.045 | 1.89 |
| Online köp-shopping störning | |||||||||||
| Frekvens | Intensitet | ||||||||||
| Modell | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| Fyrfaktorsmodell | 38 | 0.996 | 0.994 | 0.019 | 0.034 | 2.07 | 0.995 | 0.992 | 0.020 | 0.037 | 2.30 |
| Unidimensionell modell | 27 | 0.981 | 0.976 | 0.037 | 0.070 | 5.58 | 0.986 | 0.982 | 0.031 | 0.056 | 3.98 |
| Andra ordningens faktormodell | 40 | 0.996 | 0.994 | 0.021 | 0.036 | 2.19 | 0.994 | 0.992 | 0.023 | 0.038 | 2.40 |
| Störning med användning av pornografi online | |||||||||||
| Frekvens | Intensitet | ||||||||||
| Modell | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| Fyrfaktorsmodell | 38 | 0.993 | 0.989 | 0.034 | 0.054 | 1.99 | 0.987 | 0.981 | 0.038 | 0.065 | 2.43 |
| Unidimensionell modell | 27 | 0.984 | 0.979 | 0.044 | 0.075 | 2.91 | 0.976 | 0.970 | 0.046 | 0.082 | 3.27 |
| Andra ordningens faktormodell | 40 | 0.993 | 0.991 | 0.033 | 0.049 | 1.83 | 0.984 | 0.979 | 0.039 | 0.068 | 2.59 |
| Störning i sociala nätverk | |||||||||||
| Frekvens | Intensitet | ||||||||||
| Modell | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| Fyrfaktorsmodell | 38 | 0.993 | 0.990 | 0.023 | 0.049 | 3.03 | 0.993 | 0.989 | 0.023 | 0.052 | 3.31 |
| Unidimensionell modell | 27 | 0.970 | 0.963 | 0.048 | 0.096 | 8.89 | 0.977 | 0.972 | 0.039 | 0.085 | 7.13 |
| Andra ordningens faktormodell | 40 | 0.992 | 0.989 | 0.027 | 0.053 | 3.39 | 0.991 | 0.988 | 0.025 | 0.056 | 3.64 |
| Onlinespel störning | |||||||||||
| Frekvens | Intensitet | ||||||||||
| Modell | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| Fyrfaktorsmodell | 38 | 0.997 | 0.996 | 0.027 | 0.059 | 1.70 | 0.997 | 0.996 | 0.026 | 0.049 | 1.47 |
| Unidimensionell modell | 27 | 0.994 | 0.992 | 0.040 | 0.078 | 2.20 | 0.991 | 0.989 | 0.039 | 0.080 | 2.28 |
| Andra ordningens faktormodell | 40 | 0.997 | 0.996 | 0.029 | 0.054 | 1.58 | 0.997 | 0.995 | 0.029 | 0.053 | 1.55 |
Anmärkningar. Provstorlekar varierade för spel (n = 440), online shopping (n = 944), användning av pornografi online (n = 340), användning av sociala nätverk (n = 854), och hasardspel online (n = 200); ACSID-11 = Bedömning av kriterier för specifika störningar av Internetanvändning, 11 artiklar.
Faktorladdningar och kvarvarande kovarianser för fyrafaktormodellerna av ACSID-11 (frekvens) för (A) spelstörning, (B) onlinespelstörning, (C) onlineköp-shoppingstörning, (D) störning med användning av pornografi online , och (E) störning i sociala nätverk. Anmärkningar. Provstorlekar varierade för spel (n = 440), online shopping (n = 944), användning av pornografi online (n = 340), användning av sociala nätverk (n = 854), och hasardspel online (n = 200); Intensitetsskalan för ACSID-11 visade liknande resultat. ACSID-11 = Bedömning av kriterier för specifika störningar av Internetanvändning, 11 artiklar; Värdena representerar standardiserade faktorladdningar, faktorkovarianser och kvarvarande kovarianser. Alla uppskattningar var betydande kl p <0.001.
Citat: Journal of Behavioral Addictions 2022; 10.1556/2006.2022.00013
Unidimensionell modell
På grund av höga interkorrelationer mellan de olika faktorerna testade vi dessutom endimensionella lösningar med alla artiklar laddade på en faktor, som implementerat t.ex. i IGDT-10. De endimensionella modellerna av ACSID-11 visade acceptabel passform, men med RMSEA och/eller χ2/df ligger över de föreslagna cutoffs. För alla beteenden är modellpassningen för fyrfaktorsmodellerna bättre jämfört med respektive endimensionella modeller (se Tabell 3). Följaktligen verkar fyrfaktorlösningen vara överlägsen den endimensionella lösningen.
Andra ordningens faktormodell och bifaktormodell
Ett alternativ för att ta hänsyn till de höga interkorrelationerna är att inkludera en generell faktor som representerar den allmänna konstruktionen, som består av relaterade underdomäner. Detta kan implementeras via andra ordningens faktormodell och bifaktormodell. I andra ordningens faktormodell modelleras en generell (andra ordningens) faktor i ett försök att förklara korrelationerna mellan första ordningens faktorer. I bifaktormodellen antas det att den allmänna faktorn står för likheten mellan de relaterade domänerna och att det dessutom finns flera specifika faktorer, som var och en har unika effekter på och bortom den allmänna faktorn. Detta modelleras så att varje artikel tillåts ladda på den allmänna faktorn såväl som på sin specifika faktor där alla faktorer (inklusive korrelationer mellan generell faktor och specifika faktorer) specificeras att vara ortogonala. Andra ordningens faktormodell är mer begränsad än bifaktormodellen och är kapslad i bifaktormodellen (Yung, Thissen och McLeod, 1999). I våra prover visar andra ordningens faktormodeller liknande god passform som fyrfaktorsmodellerna (se Tabell 3). För alla beteenden belastar de fyra (första ordningens) faktorerna högt på den (andra ordningens) allmänna faktorn (se Bilaga B), vilket motiverar användningen av en totalpoäng. Precis som med fyrfaktorsmodellerna visar vissa av andra ordningens faktormodeller enstaka anomala värden (dvs negativ restvarians för en latent variabel eller korrelationer lika med eller större än 1). Vi testade också komplementära bifaktormodeller som visade jämförbart överlägsen passform, men inte för alla beteenden kunde en modell identifieras (se Bilaga C).
Pålitlighet
Baserat på den identifierade fyrfaktorsstrukturen, beräknade vi faktorpoäng för ACSID-11 från medelvärdena för respektive objekt såväl som övergripande medelpoäng för varje specifik (potentiell) störning av internetanvändning. Vi tittade på tillförlitligheten hos IGDT-10 när vi använde multibeteendevarianten efter exemplet med ASSIST (utvärdering av flera specifika Internetanvändningsstörningar) för första gången. Resultaten indikerar hög intern konsistens hos ACSID-11 och lägre men också acceptabel tillförlitlighet hos IGDT-10 (se Tabell 4).
Tillförlitlighetsmått för ACSID-11 och IGDT-10 som mäter specifika störningar av Internetanvändning.
| ACSID-11 | IGDT-10 | |||||
| Frekvens | Intensitet | (ASSIST version) | ||||
| Typ av störning | α | λ2 | α | λ2 | α | λ2 |
| Gaming | 0.900 | 0.903 | 0.894 | 0.897 | 0.841 | 0.845 |
| Köp-shopping online | 0.910 | 0.913 | 0.915 | 0.917 | 0.858 | 0.864 |
| Användning av pornografi online | 0.907 | 0.911 | 0.896 | 0.901 | 0.793 | 0.802 |
| Användning av sociala nätverk | 0.906 | 0.912 | 0.915 | 0.921 | 0.855 | 0.861 |
| Onlinespel | 0.947 | 0.950 | 0.944 | 0.946 | 0.910 | 0.912 |
Anmärkningar. α = Cronbachs alfa; λ 2 = Guttmans lambda-2; ACSID-11 = Bedömning av kriterier för specifika störningar av Internetanvändning, 11 poster; IGDT-10 = Test av störningsstörning på internet med tio artiklar; Provstorlekar varierade för spel (n = 440), onlineköp-shopping (n = 944), användning av pornografi online (n = 340), användning av sociala nätverk (n = 854), och hasardspel online (n =
Tabell 5 visar den beskrivande statistiken för ACSID-11 och IGDT-10 poäng. För alla beteenden är medelvärdena för ACSID-11-faktorerna Fortsättning/Eskalering och Funktionsnedsättning de lägsta jämfört med de andra faktorerna. Faktorn Nedsatt kontroll visar högsta medelvärden för både frekvens och intensitet. ACSID-11-totalpoängen är högst för störningar i användningen av sociala nätverk, följt av störning av hasardspel online och spelstörning, störning av användning av pornografi på nätet och störning i köp och shopping online. IGDT-10 summapoäng visar en liknande bild (se Tabell 5).
Beskrivande statistik över faktorn och totalpoängen för ACSID-11 och IGDT-10 (ASSIST-version) för specifika störningar i Internetanvändning.
| Spel (n = 440) | Köp-shopping online (n = 944) | Användning av pornografi online (n = 340) | Användning av sociala nätverk (n = 854) | Onlinespel (n = 200) | ||||||||||||||||
| Variabel | Min | Max | M | (SD) | Min | Max | M | (SD) | Min | Max | M | (SD) | Min | Max | M | (SD) | Min | Max | M | (SD) |
| Frekvens | ||||||||||||||||||||
| ACSID-11_IC | 0 | 3 | 0.59 | (0.71) | 0 | 3 | 0.46 | (0.67) | 0 | 3 | 0.58 | (0.71) | 0 | 3 | 0.78 | (0.88) | 0 | 3 | 0.59 | (0.82) |
| ACSID-11_IP | 0 | 3 | 0.48 | (0.69) | 0 | 3 | 0.28 | (0.56) | 0 | 3 | 0.31 | (0.59) | 0 | 3 | 0.48 | (0.71) | 0 | 3 | 0.38 | (0.74) |
| ACSID-11_CE | 0 | 3 | 0.21 | (0.51) | 0 | 3 | 0.13 | (0.43) | 0 | 3 | 0.16 | (0.45) | 0 | 3 | 0.22 | (0.50) | 0 | 3 | 0.24 | (0.60) |
| ACSID-11_FI | 0 | 3 | 0.25 | (0.53) | 0 | 3 | 0.18 | (0.48) | 0 | 2.5 | 0.19 | (0.47) | 0 | 3 | 0.33 | (0.61) | 0 | 3 | 0.33 | (0.68) |
| ACSID-11_total | 0 | 3 | 0.39 | (0.53) | 0 | 3 | 0.27 | (0.47) | 0 | 2.6 | 0.32 | (0.49) | 0 | 3 | 0.46 | (0.59) | 0 | 2.7 | 0.39 | (0.64) |
| Intensitet | ||||||||||||||||||||
| ACSID-11_IC | 0 | 3 | 0.43 | (0.58) | 0 | 3 | 0.34 | (0.56) | 0 | 3 | 0.45 | (0.63) | 0 | 3 | 0.60 | (0.76) | 0 | 3 | 0.47 | (0.73) |
| ACSID-11_IP | 0 | 3 | 0.38 | (0.62) | 0 | 3 | 0.22 | (0.51) | 0 | 3 | 0.25 | (0.51) | 0 | 3 | 0.40 | (0.67) | 0 | 3 | 0.35 | (0.69) |
| ACSID-11_CE | 0 | 3 | 0.19 | (0.48) | 0 | 3 | 0.11 | (0.39) | 0 | 2.7 | 0.15 | (0.41) | 0 | 3 | 0.19 | (0.45) | 0 | 3 | 0.23 | (0.58) |
| ACSID-11_FI | 0 | 3 | 0.21 | (0.50) | 0 | 3 | 0.15 | (0.45) | 0 | 2.5 | 0.18 | (0.43) | 0 | 3 | 0.28 | (0.57) | 0 | 3 | 0.29 | (0.61) |
| ACSID-11_total | 0 | 3 | 0.31 | (0.46) | 0 | 3 | 0.21 | (0.42) | 0 | 2.6 | 0.26 | (0.43) | 0 | 3 | 0.37 | (0.54) | 0 | 3 | 0.34 | (0.59) |
| IGDT-10_summa | 0 | 9 | 0.69 | (1.37) | 0 | 9 | 0.51 | (1.23) | 0 | 7 | 0.61 | (1.06) | 0 | 9 | 0.77 | (1.47) | 0 | 9 | 0.61 | (1.41) |
Anmärkningar. ACSID-11 = Bedömning av kriterier för specifika störningar av Internetanvändning, 11 artiklar; IC = försämrad kontroll; IP = ökad prioritet; CE = fortsättning/upptrappning; FI = funktionsnedsättning; IGDT-10 = Test av störningsstörning på internet med tio artiklar.
Korrelationsanalys
Som ett mått på konstruktionsvaliditet analyserade vi korrelationer mellan ACSID-11, IGDT-10 och mått på allmänt välbefinnande. Korrelationerna visas i Tabell 6. ACSID-11 totalpoäng korrelerar positivt med IGDT-10 poäng med medelstora till stora effektstorlekar, där korrelationerna mellan poängen för samma beteenden är högst. Dessutom korrelerar ACSID-11-poäng positivt med PHQ-4, med en liknande effekt som IGDT-10 och PHQ-4 gör. Korrelationsmönster med mått på tillfredsställelse med livet (L-1) och hälsotillfredsställelse (H-1) är mycket lika mellan symtomens svårighetsgrad bedömd med ACSID-11 och den med IGDT-10. Interkorrelationer mellan ACSID-11 totalpoäng för de olika beteendena har stor effekt. Korrelationer mellan faktorpoängen och IGDT-10 finns i tilläggsmaterialet.
Korrelationer mellan ACSID-11 (frekvens), IGDT-10 och mått på psykiskt välbefinnande
| 1) | 2) | 3) | 4) | 5) | 6) | 7) | 8) | 9) | 10) | 11) | 12) | |||
| ACSID-11_total | ||||||||||||||
| 1) | Gaming | 1 | ||||||||||||
| 2) | Köp-shopping online | r | 0.703** | 1 | ||||||||||
| (n) | (434) | (944) | ||||||||||||
| 3) | Användning av pornografi online | r | 0.659** | 0.655** | 1 | |||||||||
| (n) | (202) | (337) | (340) | |||||||||||
| 4) | Användning av sociala nätverk | r | 0.579** | 0.720** | 0.665** | 1 | ||||||||
| (n) | (415) | (841) | (306) | 854 | ||||||||||
| 5) | Onlinespel | r | 0.718** | 0.716** | 0.661** | 0.708** | 1 | |||||||
| (n) | (123) | (197) | (97) | (192) | (200) | |||||||||
| IGDT-10_summa | ||||||||||||||
| 6) | Gaming | r | 0.596** | 0.398** | 0.434** | 0.373** | 0.359** | 1 | ||||||
| (n) | (440) | (434) | (202) | (415) | (123) | (440) | ||||||||
| 7) | Köp-shopping online | r | 0.407** | 0.632** | 0.408** | 0.449** | 0.404** | 0.498** | 1 | |||||
| (n) | (434) | (944) | (337) | (841) | (197) | (434) | (944) | |||||||
| 8) | Användning av pornografi online | r | 0.285** | 0.238** | 0.484** | 0.271** | 0.392** | 0.423** | 0.418** | 1 | ||||
| (n) | (202) | (337) | (340) | (306) | (97) | (202) | (337) | (340) | ||||||
| 9) | Användning av sociala nätverk | r | 0.255** | 0.459** | 0.404** | 0.591** | 0.417** | 0.364** | 0.661** | 0.459** | 1 | |||
| (n) | (415) | (841) | (306) | (854) | (192) | (415) | (841) | (306) | (854) | |||||
| 10) | Onlinespel | r | 0.322** | 0.323** | 0.346** | 0.423** | 0.625** | 0.299** | 0.480** | 0.481** | 0.525** | 1 | ||
| (n) | (123) | (197) | (97) | (192) | (200) | (123) | (197) | (97) | (192) | (200) | ||||
| 11) | PHQ-4 | r | 0.292** | 0.273** | 0.255** | 0.350** | 0.326** | 0.208** | 0.204** | 0.146** | 0.245** | 0.236** | 1 | |
| (n) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (958) | |||
| 12) | L-1 | r | -0.069 | -0.080* | -0.006 | -0.147** | -0.179* | -0.130** | -0.077* | -0.018 | -0.140** | -0.170* | -0.542** | 1 |
| (n) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (958) | (958) | ||
| 13) | ^ H-1 | r | -0.083 | -0.051 | 0.062 | -0.014 | 0.002 | -0.078 | -0.021 | 0.069 | 0.027 | -0.034 | -0.409** | 0.530** |
| (n) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (958) | (958) | ||
Anmärkningar. ** p <0.01; * p < 0.05. ACSID-11 = Bedömning av kriterier för specifika störningar av Internetanvändning, 11 artiklar; IGDT-10 = Test av störningsstörning på internet med tio artiklar; PHQ-4 = Patient Health Questionnaire-4; Korrelationer med ACSID-11 intensitetsskalan låg inom ett liknande område.
Diskussion och slutsatser
Denna rapport introducerade ACSID-11 som ett nytt verktyg för enkel och heltäckande screening av huvudtyper av specifika störningar i Internetanvändning. Resultaten av studien indikerar att ACSID-11 är lämplig för att fånga ICD-11-kriterierna för spelstörning i en mångfacetterad struktur. Positiva korrelationer med ett DSM-5-baserat bedömningsverktyg (IGDT-10) indikerade ytterligare konstruktionsvaliditet.
Den antagna multifaktoriella strukturen för ACSID-11 bekräftades av resultaten från CFA. Posterna passar bra med en fyrfaktorsmodell som representerar ICD-11-kriterierna (1) nedsatt kontroll, (2) ökad prioritet, (3) fortsättning/upptrappning trots negativa konsekvenser, samt de ytterligare komponenterna (4) funktionsnedsättning och markant nöd för att betraktas som relevant för beroendeframkallande beteenden. Fyrfaktorlösningen visade överlägsen passform jämfört med den endimensionella lösningen. Vågens multidimensionalitet är en unik egenskap jämfört med andra skalor som täcker ICD-11-kriterier för spelstörning (jfr. King et al., 2020; Pontes et al., 2021). Dessutom indikerar den lika överlägsna anpassningen av andra ordningens faktormodell (och delvis bifaktormodell) att objekten som bedömer de fyra relaterade kriterierna utgör en allmän "störning"-konstruktion och motiverar användningen av en övergripande poäng. Resultaten var liknande för onlinespelstörningar och andra potentiella specifika störningar av internetanvändning mätt med ACSID-11 i multibeteendeformatet på exemplet med ASSIST, nämligen onlineköp-shoppingstörning, onlinepornografi-användningsstörning, sociala nätverk- användningsstörning. För de senare finns det knappast några instrument baserade på WHO:s kriterier för störningar på grund av beroendeframkallande beteenden, även om forskare rekommenderar denna klassificering för var och en av dem (Brand et al., 2020; Müller et al., 2019; Stark et al., 2018). Nya omfattande åtgärder, såsom ACSID-11, kan bidra till att övervinna metodsvårigheterna och möjliggöra systematiska analyser av likheter och skillnader mellan dessa olika typer av (potentiella) beroendeframkallande beteenden.
Tillförlitligheten hos ACSID-11 är hög. För spelstörningar är den interna konsistensen jämförbar eller högre än den för de flesta andra instrument (jfr. King et al., 2020). Tillförlitlighet när det gäller intern konsistens är också bra för de andra specifika Internetanvändningsstörningar som mäts med både ACSID-11 och IGDT-10. Av detta kan vi dra slutsatsen att ett integrerat svarsformat, såsom det för ASSIST (WHO ASSIST Working Group, 2002) lämpar sig för en gemensam bedömning av olika typer av beteendeberoende. I det aktuella urvalet var totalpoängen ACSID-11 högst för störningar i sociala nätverk. Detta stämmer överens med den relativt höga förekomsten av detta fenomen som för närvarande uppskattas till 14 % för individualistiska länder och 31 % för kollektivistiska länder (Cheng, Lau, Chan och Luk, 2021).
Konvergent validitet indikeras av medelstora till stora positiva korrelationer mellan ACSID-11 och IGDT-10 poäng trots olika poängformat. Dessutom stöder de måttliga positiva korrelationerna mellan ACSID-11-poäng och PHQ-4-mätande symtom på depression och ångest kriteriets giltighet för det nya bedömningsverktyget. Resultaten överensstämmer med tidigare rön om samband mellan (komorbida) psykiska problem och specifika störningar av internetanvändning inklusive spelstörningar (Mihara & Higuchi, 2017; men se; Kallare Carras, Shi, Hard, & Saldanha, 2020), pornografisk användningsstörning (Duffy, Dawson och Das Nair, 2016), köpstörning (Kyrios et al., 2018), störning i sociala nätverk (Andreassen, 2015) och spelstörning (Dowling et al., 2015). Dessutom var ACSID-11 (särskilt onlinespelstörning och sociala nätverksanvändningsstörning) omvänt korrelerad med måttet på livstillfredsställelse. Detta resultat överensstämmer med tidigare rön om samband mellan nedsatt välbefinnande och symtomsvårighet av specifika störningar av internetanvändning (Cheng, Cheung och Wang, 2018; Duffy et al., 2016; Duradoni, Innocenti och Guazzini, 2020). Studier tyder på att välbefinnandet är särskilt försämrat när flera specifika störningar av internetanvändning uppstår samtidigt (Charzyńska et al., 2021). Den gemensamma förekomsten av specifika störningar av internetanvändning är inte sällsynta (t.ex. Burleigh et al., 2019; Müller et al., 2021) vilket delvis kan förklara de relativt höga interkorrelationerna mellan störningarna som mäts med ACSID-11 respektive IGDT-10. Detta understryker vikten av ett enhetligt screeningverktyg för att på ett mer giltigt sätt fastställa gemensamma drag och skillnader mellan olika typer av störningar på grund av beroendeframkallande beteenden.
En huvudsaklig begränsning av den aktuella studien är det icke-kliniska, relativt lilla och icke-representativa urvalet. Med denna studie kan vi alltså inte visa om ACSID-11 är lämpligt som ett diagnostiskt verktyg, eftersom vi inte kan ge tydliga cutoff-poäng ännu. Dessutom tillät inte tvärsnittsdesignen att dra slutsatser om test-retest-tillförlitlighet eller orsakssamband mellan ACSID-11 och de validerande variablerna. Instrumentet behöver ytterligare validering för att verifiera dess tillförlitlighet och lämplighet. Resultaten från denna första studie tyder dock på att det är ett lovande verktyg som kan vara värt att testa vidare. För att notera behövs en större databas inte bara för detta instrument, utan för hela forskningsfältet för att avgöra vilket av dessa beteenden som kan betraktas som diagnostiska enheter (jfr. Grant & Chamberlain, 2016). Strukturen hos ACSID-11 verkar fungera bra, vilket bekräftas av resultaten från den aktuella studien. De fyra specifika faktorerna och den allmänna domänen var tillräckligt representerade över de olika beteendena, även om varje punkt besvarades för alla angivna onlineaktiviteter som utförts åtminstone ibland under de senaste tolv månaderna. Vi har redan diskuterat att specifika störningar av Internetanvändning sannolikt kommer att inträffa samtidigt, men detta måste bekräftas i uppföljningsstudier som orsaken till de måttliga till höga korrelationerna mellan ACSID-11-poäng över beteenden. Dessutom kan enstaka avvikande värden indikera att för vissa beteenden behöver modellspecifikationen optimeras. Kriterierna som används är inte nödvändigtvis lika relevanta för alla de inkluderade typerna av potentiella störningar. Det kan vara möjligt att ACSID-11 inte på ett adekvat sätt kan täcka störningsspecifika egenskaper i symtommanifestationer. Mätinvarians mellan de olika versionerna bör testas med nya oberoende urval inklusive patienter med diagnostiserade specifika störningar i Internetanvändning. Dessutom är resultaten inte representativa för den allmänna befolkningen. Uppgifterna representerar ungefär internetanvändare i Tyskland och det fanns ingen låsning vid tidpunkten för datainsamlingen; trots det har covid-19-pandemin en potentiell inverkan på stressnivåer och (problematisk) internetanvändning (Király et al., 2020). Även om L-1-skalan för enstaka objekt är väl validerad (Beierlein et al., 2015), (domänspecifik) livstillfredsställelse skulle kunna fångas mer heltäckande i framtida studier med hjälp av ACSID-11.
Sammanfattningsvis visade sig ACSID-11 vara lämplig för en omfattande, konsekvent och ekonomisk bedömning av symtom på (potentiella) specifika störningar av internetanvändning, inklusive spelstörningar, köpstörningar online, störningar med användning av pornografi online, sociala nätverk -Användningsstörning och onlinespelstörning baserad på ICD-11 diagnostiska kriterier för spelstörning. Ytterligare utvärdering av bedömningsverktyget bör genomföras. Vi hoppas att ACSID-11 kan bidra till en mer konsekvent bedömning av beroendeframkallande beteenden i forskning och att den kan bli användbar även i klinisk praxis i framtiden.
Hitta källor
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, German Research Foundation) – 411232260.
Författarnas bidrag
SMM: Metodik, Formell analys, Skrivande – Originalutkast; EW: konceptualisering, metodik, skrivande – granskning och redigering; AO: Metodik, Formell analys; RS: Konceptualisering, metodik; AM: Konceptualisering, metodik; CM: Konceptualisering, metodik; KW: Konceptualisering, metodik; HJR: Konceptualisering, metodik; MB: Konceptualisering, metodik, skrivande – granskning & redigering, handledning.
Intressekonflikt
Författarna rapporterar inga ekonomiska eller andra intressekonflikter som är relevanta för ämnet för denna artikel.
Tack
Arbetet med denna artikel utfördes inom ramen för forskningsenheten ACSID, FOR2974, finansierad av Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, German Research Foundation) – 411232260.
Extramaterial
Tilläggsuppgifter till den här artikeln finns online på https://doi.org/10.1556/2006.2022.00013.
;
