การประเมินเกณฑ์สำหรับความผิดปกติในการใช้อินเทอร์เน็ตเฉพาะ (ACSID-11): การแนะนำเครื่องมือคัดกรองแบบใหม่ที่รวบรวมเกณฑ์ ICD-11 สำหรับความผิดปกติของการเล่นเกมและความผิดปกติอื่น ๆ ที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้อินเทอร์เน็ต (2022)

โลโก้สำหรับวารสารพฤติกรรมเสพติด

ความคิดเห็น YBOP: นักวิจัยได้สร้างและทดสอบเครื่องมือประเมินใหม่ โดยอิงตามเกณฑ์ความผิดปกติของการเล่นเกม ICD-11 ขององค์การอนามัยโลก ออกแบบมาเพื่อประเมินความผิดปกติของการใช้อินเทอร์เน็ตที่เฉพาะเจาะจงหลายอย่าง (การเสพติดพฤติกรรมออนไลน์) รวมถึง “ความผิดปกติในการใช้สื่อลามก”

นักวิจัยซึ่งรวมหนึ่งในผู้เชี่ยวชาญชั้นนำของโลกเกี่ยวกับพฤติกรรมทางเพศบังคับ/การเสพติดสื่อลามก แบรนด์แมทเธียสชเสนอแนะหลายครั้งว่า “ความผิดปกติในการใช้สื่อลามก” อาจจัดเป็น 6C5Y ความผิดปกติที่ระบุอื่น ๆ อันเนื่องมาจากพฤติกรรมเสพติด ใน ICD-11
 
ด้วยการรวมความผิดปกติของการเล่นเกมใน ICD-11 เกณฑ์การวินิจฉัยถูกนำมาใช้สำหรับความผิดปกติที่ค่อนข้างใหม่นี้ เกณฑ์เหล่านี้อาจนำไปใช้กับความผิดปกติอื่นๆ ที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้อินเทอร์เน็ต ซึ่งอาจจัดอยู่ใน ICD-11 เป็นความผิดปกติอื่นๆ อันเนื่องมาจากพฤติกรรมเสพติด เช่น ความผิดปกติของการซื้อ-ขายของออนไลน์ ออนไลน์ ความผิดปกติในการใช้ภาพอนาจาร, ความผิดปกติของการใช้เครือข่ายสังคม และ ความผิดปกติของการพนันออนไลน์ [เน้นเพิ่ม]
 
นักวิจัยชี้ให้เห็นว่าหลักฐานที่มีอยู่สนับสนุนการจำแนกความผิดปกติของพฤติกรรมทางเพศที่บีบบังคับเป็นการติดพฤติกรรมมากกว่าการจำแนกประเภทปัจจุบันของความผิดปกติของการควบคุมแรงกระตุ้น:
 
ICD-11 แสดงรายการความผิดปกติของพฤติกรรมทางเพศที่บีบบังคับ (CSBD) ซึ่งหลายคนคิดว่าการใช้ภาพลามกอนาจารที่เป็นปัญหาเป็นอาการทางพฤติกรรมหลักเป็นความผิดปกติของการควบคุมแรงกระตุ้น ความผิดปกติในการซื้อ - ช็อปปิ้งที่บีบบังคับแสดงเป็นตัวอย่างภายใต้หมวดหมู่ 'ความผิดปกติในการควบคุมแรงกระตุ้นที่ระบุอื่น' (6C7Y) แต่ไม่มีการแยกความแตกต่างระหว่างรูปแบบออนไลน์และออฟไลน์ ความแตกต่างนี้ไม่ได้ทำในแบบสอบถามที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุดเพื่อวัดการซื้อโดยบังคับ (Maraz et al., 2015Müller, Mitchell, Vogel และ de Zwaan, 2017). ความผิดปกติในการใช้เครือข่ายสังคมออนไลน์ยังไม่ได้รับการพิจารณาใน ICD-11 อย่างไรก็ตาม มีข้อโต้แย้งตามหลักฐานสำหรับความผิดปกติทั้งสามประเภทที่ค่อนข้างจัดว่าเป็นพฤติกรรมเสพติด (ยี่ห้อและคณะ, 2020Gola และคณะ, 2017Müllerและคณะ 2019สตาร์กและอัล 2018Wegmann, Müller, Ostendorf และแบรนด์ 2018). [เน้นเพิ่ม]
 
สำหรับข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการวินิจฉัยพฤติกรรมทางเพศบังคับ ICD-11 ขององค์การอนามัยโลก ดูหน้านี้

 

นามธรรม

ความเป็นมาและจุดมุ่งหมาย

ด้วยการรวมความผิดปกติของการเล่นเกมใน ICD-11 เกณฑ์การวินิจฉัยถูกนำมาใช้สำหรับความผิดปกติที่ค่อนข้างใหม่นี้ เกณฑ์เหล่านี้อาจนำไปใช้กับความผิดปกติอื่นๆ ที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้อินเทอร์เน็ต ซึ่งอาจจัดอยู่ใน ICD-11 เป็นความผิดปกติอื่นๆ อันเนื่องมาจากพฤติกรรมเสพติด เช่น ความผิดปกติของการซื้อ-ซื้อสินค้าออนไลน์ ความผิดปกติในการใช้ภาพลามกอนาจารออนไลน์ การใช้เครือข่ายทางสังคม ความผิดปกติและความผิดปกติของการพนันออนไลน์ เนื่องจากความแตกต่างในเครื่องมือที่มีอยู่ เราจึงมุ่งเป้าที่จะพัฒนาการวัดผลที่สม่ำเสมอและประหยัดสำหรับประเภทหลัก (ที่อาจเกิดขึ้น) ความผิดปกติในการใช้งานอินเทอร์เน็ตโดยเฉพาะตามเกณฑ์ ICD-11 สำหรับความผิดปกติในการเล่นเกม

วิธีการ

การประเมิน 11 รายการใหม่ของเกณฑ์สำหรับความผิดปกติในการใช้อินเทอร์เน็ตเฉพาะ (ACSID-11) วัดการเสพติดทางพฤติกรรมห้ารายการด้วยรายการชุดเดียวกันโดยปฏิบัติตามหลักการของ WHO's ASSIST ACSID-11 ถูกจัดการให้กับผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่ใช้งานอยู่ (N = 985) ร่วมกับการดัดแปลงการทดสอบความผิดปกติของการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตสิบรายการ (IGDT-10) และตัวคัดกรองสุขภาพจิต เราใช้ Confirmatory Factor Analyzes เพื่อวิเคราะห์โครงสร้างปัจจัยของ ACSID-11

Results

โครงสร้างสี่แฟคทอเรียลที่สันนิษฐานไว้ได้รับการยืนยันและเหนือกว่าสารละลายที่มีมิติเดียว สิ่งนี้นำไปใช้กับความผิดปกติในการเล่นเกมและความผิดปกติอื่น ๆ ในการใช้อินเทอร์เน็ต คะแนน ACSID-11 มีความสัมพันธ์กับ IGDT-10 เช่นเดียวกับการวัดความทุกข์ทางจิตใจ

การอภิปรายและสรุปผล

ดูเหมือนว่า ACSID-11 จะเหมาะสมสำหรับการประเมิน (ที่อาจเกิดขึ้น) ความผิดปกติในการใช้อินเทอร์เน็ตที่เฉพาะเจาะจงโดยอิงตามเกณฑ์การวินิจฉัยของ ICD-11 สำหรับความผิดปกติของการเล่นเกม ACSID-11 อาจเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์และประหยัดสำหรับการศึกษาพฤติกรรมการเสพติดต่างๆ ที่มีรายการเดียวกันและปรับปรุงการเปรียบเทียบ

บทนำ

การแจกจ่ายและการเข้าถึงอินเทอร์เน็ตอย่างง่ายดายทำให้บริการออนไลน์มีความน่าสนใจเป็นพิเศษและมีข้อดีหลายประการ นอกจากประโยชน์สำหรับคนส่วนใหญ่แล้ว พฤติกรรมออนไลน์อาจใช้รูปแบบการเสพติดที่ไม่สามารถควบคุมได้ในบางบุคคล (เช่น King & Potenza, 2019หนุ่ม 2004). โดยเฉพาะการเล่นเกมกลายเป็นปัญหาด้านสาธารณสุขมากขึ้นเรื่อยๆ (Faust & Prochaska, 2018Rumpf และคณะ, 2018). หลังจากการรับรู้ 'ความผิดปกติของการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ต' ในการแก้ไขครั้งที่ห้าของคู่มือการวินิจฉัยและสถิติของความผิดปกติทางจิต (DSM-5; สมาคมจิตแพทย์อเมริกัน 2013) ตามเงื่อนไขของการศึกษาเพิ่มเติม ความผิดปกติในการเล่นเกมได้รวมอยู่ในการวินิจฉัยอย่างเป็นทางการ (6C51) ในการแก้ไขการจำแนกประเภทโรคระหว่างประเทศ (ICD-11) ครั้งที่ 11; องค์การอนามัยโลก 2018). นี่เป็นขั้นตอนสำคัญในการจัดการกับความท้าทายระดับโลกที่เกิดจากการใช้เทคโนโลยีดิจิทัลที่เป็นอันตราย (Billieux, Stein, Castro-Calvo, Higushi, & King, 2021). ความชุกของความผิดปกติในการเล่นเกมทั่วโลกอยู่ที่ประมาณ 3.05% ซึ่งเทียบได้กับความผิดปกติทางจิตอื่นๆ เช่น ความผิดปกติจากการใช้สารเสพติดหรือโรคย้ำคิดย้ำทำStevens, Dorstyn, Delfabbro และ King, 2021). อย่างไรก็ตาม การประมาณการความชุกจะแตกต่างกันอย่างมากขึ้นอยู่กับเครื่องมือคัดกรองที่ใช้ (Stevens และคณะ, 2021). ปัจจุบันภูมิทัศน์ของเครื่องดนตรีมีความหลากหลาย มาตรการส่วนใหญ่ใช้เกณฑ์ DSM-5 สำหรับความผิดปกติในการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตและไม่มีใครชอบอย่างชัดเจน (King และคณะ, 2020). ความคล้ายคลึงกันนี้ใช้กับพฤติกรรมเสพติดอื่นๆ ที่อาจเกิดขึ้นบนอินเทอร์เน็ต เช่น การใช้ภาพลามกอนาจารออนไลน์ โซเชียลเน็ตเวิร์ก หรือการช็อปปิ้งออนไลน์ที่เป็นปัญหา พฤติกรรมออนไลน์ที่เป็นปัญหาเหล่านี้อาจเกิดขึ้นพร้อมกับความผิดปกติในการเล่นเกม (Burleigh, Griffiths, Sumich, Stavropoulos, & Kuss, 2019Müllerและคณะ 2021) แต่อาจเป็นเอนทิตีของตัวเองก็ได้ กรอบทฤษฎีล่าสุด เช่น โมเดลปฏิสัมพันธ์ระหว่างบุคคล-ผลกระทบ-การรับรู้-การดำเนินการ (I-PACE) (Brand, Young, Laier, Wölflingและ Potenza, 2016ยี่ห้อและคณะ, 2019) ถือว่ากระบวนการทางจิตวิทยาที่คล้ายคลึงกันรองรับพฤติกรรมเสพติด (ออนไลน์) ประเภทต่างๆ สมมติฐานนี้สอดคล้องกับแนวทางก่อนหน้านี้ที่สามารถใช้เพื่ออธิบายความคล้ายคลึงกันระหว่างความผิดปกติของการเสพติด เช่น เกี่ยวกับกลไกทางประสาทจิตวิทยา (Bechara, 2005โรบินสันแอนด์เบอร์ริดจ์ 1993) ลักษณะทางพันธุกรรม (Blum และคณะ, 2000) หรือส่วนประกอบทั่วไป (Griffiths, 2005). อย่างไรก็ตาม ปัจจุบันยังไม่มีเครื่องมือคัดกรองที่ครอบคลุมสำหรับ (ที่อาจเกิดขึ้น) ความผิดปกติในการใช้งานอินเทอร์เน็ตโดยอิงตามเกณฑ์เดียวกัน การตรวจคัดกรองความผิดปกติประเภทต่างๆ อย่างสม่ำเสมอเนื่องจากพฤติกรรมเสพติดมีความสำคัญต่อการพิจารณาความเหมือนและความแตกต่างให้ถูกต้องมากขึ้น

ใน ICD-11 ความผิดปกติในการเล่นเกมถูกระบุนอกเหนือจากความผิดปกติของการพนันในหมวดหมู่ 'ความผิดปกติเนื่องจากพฤติกรรมเสพติด' เกณฑ์การวินิจฉัยที่เสนอ (สำหรับทั้งคู่) ได้แก่ (1) การควบคุมพฤติกรรมบกพร่อง (เช่น เริ่มมีอาการ ความถี่ ความรุนแรง ระยะเวลา การสิ้นสุด บริบท); (2) เพิ่มลำดับความสำคัญให้กับพฤติกรรมในขอบเขตที่พฤติกรรมมีความสำคัญเหนือความสนใจอื่น ๆ และกิจกรรมในชีวิตประจำวัน; (3) พฤติกรรมต่อเนื่องหรือเพิ่มขึ้นแม้จะมีผลกระทบเชิงลบก็ตาม แม้ว่าจะไม่ได้กล่าวถึงโดยตรงว่าเป็นเกณฑ์เพิ่มเติม แต่ก็จำเป็นสำหรับการวินิจฉัยว่ารูปแบบพฤติกรรมนำไปสู่ ​​(4) ความบกพร่องในการทำงานในด้านที่สำคัญของชีวิตประจำวัน (เช่น ปัญหาส่วนตัว ครอบครัว การศึกษา หรือสังคม) และ/หรือความทุกข์ทรมาน (องค์การอนามัยโลก 2018). ดังนั้นควรรวมองค์ประกอบทั้งสองไว้ด้วยเมื่อศึกษาพฤติกรรมเสพติดที่อาจเกิดขึ้น โดยรวมแล้ว เกณฑ์เหล่านี้อาจนำไปใช้กับหมวดหมู่ 'ความผิดปกติอื่นๆ ที่ระบุเนื่องจากพฤติกรรมเสพติด' (6C5Y) ซึ่งอาจมีการจัดหมวดหมู่ความผิดปกติของการซื้อ - การซื้อ ความผิดปกติของการใช้ภาพลามกอนาจาร และความผิดปกติของการใช้เครือข่ายสังคม (ยี่ห้อและคณะ, 2020). ความผิดปกติของการซื้อ-ซื้อสินค้าออนไลน์สามารถกำหนดได้โดยการซื้อสินค้าอุปโภคบริโภคทางออนไลน์ที่มากเกินไปและไม่เหมาะสม ซึ่งเกิดขึ้นซ้ำๆ แม้จะมีผลกระทบด้านลบ และอาจก่อให้เกิดความผิดปกติเฉพาะในการใช้อินเทอร์เน็ต (Müller, Laskowski, et al., 2021). ความผิดปกติของการใช้ภาพอนาจารมีลักษณะโดยการควบคุมการบริโภคเนื้อหาลามกอนาจาร (ออนไลน์) ที่ลดลง ซึ่งสามารถแยกออกจากพฤติกรรมทางเพศอื่นๆ ที่บีบบังคับได้ (Kraus, Martino และ Potenza, 2016Kraus et al., 2018). ความผิดปกติของการใช้เครือข่ายสังคมออนไลน์สามารถกำหนดได้โดยการใช้เครือข่ายสังคมออนไลน์มากเกินไป (รวมถึงเว็บไซต์เครือข่ายสังคมและแอปพลิเคชันการสื่อสารออนไลน์อื่น ๆ ) โดยมีลักษณะเฉพาะโดยการควบคุมการใช้งานที่ลดลง เพิ่มลำดับความสำคัญในการใช้งาน และการใช้เครือข่ายสังคมต่อไปแม้ว่า ประสบผลด้านลบ (Andreassen, 2015). การเสพติดทางพฤติกรรมที่อาจเกิดขึ้นทั้งสามเป็นปรากฏการณ์ที่เกี่ยวข้องทางคลินิกซึ่งแสดงความคล้ายคลึงกับพฤติกรรมเสพติดอื่นๆ (เช่น ยี่ห้อและคณะ, 2020Griffiths, Kuss และ Demetrovics, 2014Müllerและคณะ 2019Stark, Klucken, Potenza, Brand, & Strahler, 2018).

เครื่องมือในการประเมินความผิดปกติของการใช้อินเทอร์เน็ตบางประเภทนั้น ส่วนใหญ่จะยึดตามแนวคิดก่อนหน้านี้ เช่น เวอร์ชันดัดแปลงของ Young's Internet Addiction Test (เช่น Laier, Pawlikowski, Pekal, Schulte, & Brand, 2013Wegmann, Stodt, & Brand, 2015) หรือมาตราส่วน "Bergen" ตามองค์ประกอบการเสพติดของ Griffiths (เช่น Andreassen, Torsheim, Brunborg และ Pallesen, 2012Andreassen และคณะ, 2015) หรือวัดโครงสร้างที่มีมิติเดียวตามเกณฑ์ DSM-5 สำหรับความผิดปกติในการเล่นเกม (เช่น Lemmens, Valkenburg, & Gentile, 2015Van den Eijnden, Lemmens, & Valkenburg, 2016) หรือการพนันผิดปกติ (สำหรับรีวิวดู Otto et al., 2020). บางมาตรการก่อนหน้านี้ถูกนำมาใช้จากมาตรการสำหรับความผิดปกติของการพนัน ความผิดปกติของการใช้สารเสพติด หรือได้รับการพัฒนาในทางทฤษฎี (ลาโคนี่, ร็อดเจอร์ส และ ชาโบรล, 2014). เครื่องมือเหล่านี้จำนวนมากแสดงจุดอ่อนและความไม่สอดคล้องกันของไซโครเมทริกตามที่เน้นไว้ในบทวิจารณ์ต่างๆ (King, Haagsma, Delfabbro, Gradisar และ Griffiths, 2013Lortie & Guitton, 2013Petry, Rehbein, Ko, & O'Brien, 2015). King et al. (2020) ระบุเครื่องมือ 32 ชนิดที่แตกต่างกันในการประเมินความผิดปกติของการเล่นเกม ซึ่งแสดงให้เห็นถึงความไม่สอดคล้องกันในด้านการวิจัย แม้แต่เครื่องมือที่อ้างถึงและใช้กันอย่างแพร่หลายเช่น Young's Internet Addiction Test (หนุ่ม 1998) ไม่ได้แสดงถึงเกณฑ์การวินิจฉัยสำหรับความผิดปกติของการเล่นเกมอย่างเพียงพอ ไม่ว่าจะเป็น DSM-5 หรือ ICD-11 King et al. (2020) ชี้ต่อไปที่จุดอ่อนของไซโครเมทริก เช่น ขาดการตรวจสอบเชิงประจักษ์และเครื่องมือส่วนใหญ่ได้รับการออกแบบตามสมมติฐานของโครงสร้างแบบยูนิโมดัล เป็นการบ่งชี้ว่ามีการนับผลรวมของอาการแต่ละอย่างแทนที่จะดูที่ความถี่และความรุนแรงที่ประสบเป็นรายบุคคล การทดสอบความผิดปกติในการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตสิบรายการ (IGDT-10; Király et al., 2017) ขณะนี้ดูเหมือนว่าจะสามารถยึดเกณฑ์ DSM-5 ได้อย่างเพียงพอ แต่โดยรวมแล้วไม่มีเครื่องมือใดที่ดูเหมือนจะเหมาะสมกว่าอย่างชัดเจน (King และคณะ, 2020). เมื่อเร็ว ๆ นี้ มีการแนะนำเครื่องชั่งจำนวนหนึ่งเป็นเครื่องมือคัดกรองครั้งแรกที่รวบรวมเกณฑ์ ICD-11 สำหรับความผิดปกติในการเล่นเกม (Balhara et al., 2020Higuchi et al., 2021Jo et al., 2020Paschke, Austermann และ Thomasius, 2020Pontes et al., 2021) เช่นเดียวกับความผิดปกติของการใช้เครือข่ายสังคม (Paschke, Austermann และ Thomasius, 2021). โดยทั่วไป อาจสันนิษฐานได้ว่าอาการแต่ละอย่างไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์เท่าเทียมกัน เช่น บ่อยเท่ากันหรือรุนแรงเท่ากัน ดังนั้นจึงควรที่เครื่องตรวจคัดกรองสามารถจับได้ทั้งประสบการณ์ของอาการโดยรวม และจำนวนอาการโดยรวม ในทางกลับกัน วิธีการแบบหลายมิติอาจตรวจสอบได้ว่าอาการใดมีส่วนทำให้เกิดการพัฒนาและคงไว้ซึ่งพฤติกรรมที่เป็นปัญหาอย่างชัดเจนหรือในระยะต่างๆ กัน มีความเกี่ยวข้องกับระดับความทุกข์ที่สูงขึ้นหรือไม่ หรือเป็นเพียงเรื่องที่มีนัยสำคัญ

ปัญหาและความไม่สอดคล้องกันที่คล้ายคลึงกันปรากฏขึ้นเมื่อดูเครื่องมือที่ประเมินความผิดปกติเฉพาะในการใช้อินเทอร์เน็ตที่อาจเกิดขึ้น ได้แก่ ความผิดปกติของการซื้อ - การซื้อออนไลน์ ความผิดปกติในการใช้ภาพลามกอนาจารออนไลน์ และความผิดปกติของการใช้เครือข่ายสังคม ความผิดปกติในการใช้งานอินเทอร์เน็ตที่อาจเกิดขึ้นเหล่านี้ไม่ได้จัดประเภทอย่างเป็นทางการใน ICD-11 ตรงกันข้ามกับความผิดปกติของการเล่นเกมและการพนัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกรณีของการพนันที่ไม่เป็นระเบียบมีเครื่องมือคัดกรองจำนวนมากอยู่แล้ว แต่ส่วนใหญ่ขาดหลักฐานเพียงพอ (Otto et al., 2020) และไม่ได้กล่าวถึงเกณฑ์ ICD-11 สำหรับความผิดปกติของการพนันหรือมุ่งเน้นไปที่ความผิดปกติของการพนันออนไลน์อย่างเด่นชัด (Albrecht, Kirschner, & Grüsser, 2007ดาวลิ่งและคณะ 2019). ICD-11 แสดงรายการความผิดปกติของพฤติกรรมทางเพศที่บีบบังคับ (CSBD) ซึ่งหลายคนคิดว่าการใช้ภาพลามกอนาจารที่เป็นปัญหาเป็นอาการทางพฤติกรรมหลักเป็นความผิดปกติของการควบคุมแรงกระตุ้น ความผิดปกติในการซื้อ - ช็อปปิ้งที่บีบบังคับแสดงเป็นตัวอย่างภายใต้หมวดหมู่ 'ความผิดปกติในการควบคุมแรงกระตุ้นที่ระบุอื่น' (6C7Y) แต่ไม่มีการแยกความแตกต่างระหว่างรูปแบบออนไลน์และออฟไลน์ ความแตกต่างนี้ไม่ได้ทำในแบบสอบถามที่ใช้กันอย่างแพร่หลายมากที่สุดเพื่อวัดการซื้อโดยบังคับ (Maraz et al., 2015Müller, Mitchell, Vogel และ de Zwaan, 2017). ความผิดปกติในการใช้เครือข่ายสังคมออนไลน์ยังไม่ได้รับการพิจารณาใน ICD-11 อย่างไรก็ตาม มีข้อโต้แย้งตามหลักฐานสำหรับความผิดปกติทั้งสามประเภทที่จัดประเภทเป็นพฤติกรรมเสพติด (ยี่ห้อและคณะ, 2020Gola และคณะ, 2017Müllerและคณะ 2019สตาร์กและอัล 2018Wegmann, Müller, Ostendorf และแบรนด์ 2018). นอกเหนือจากการขาดฉันทามติเกี่ยวกับการจำแนกประเภทและคำจำกัดความของความผิดปกติที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้อินเทอร์เน็ตโดยเฉพาะแล้ว ยังมีความไม่สอดคล้องกันในการใช้เครื่องมือคัดกรอง (สำหรับการทบทวนดู Andreassen, 2015Fernandez & Griffiths, 2021Hussain & Griffiths, 2018Müllerและคณะ 2017). ตัวอย่างเช่น มีเครื่องมือมากกว่า 20 ชนิดที่ควรวัดการใช้ภาพลามกอนาจารที่เป็นปัญหา (Fernandez & Griffiths, 2021) แต่ไม่มีสิ่งใดที่ครอบคลุมเกณฑ์ ICD-11 สำหรับความผิดปกติอันเนื่องมาจากพฤติกรรมเสพติด ซึ่งใกล้เคียงกับเกณฑ์ ICD-11 สำหรับ CSBD มาก

นอกจากนี้ ความผิดปกติบางอย่างในการใช้อินเทอร์เน็ตบางอย่างดูเหมือนจะเกิดขึ้นร่วมกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งการเล่นเกมที่ไม่เป็นระเบียบและการใช้เครือข่ายสังคม (Burleigh et al., 2019Müllerและคณะ 2021). โดยใช้การวิเคราะห์โปรไฟล์แฝง Charzyńska, Sussman และ Atroszko (2021) ระบุว่าเครือข่ายสังคมออนไลน์และการช็อปปิ้งที่ไม่เป็นระเบียบตลอดจนการเล่นเกมที่ไม่เป็นระเบียบและการใช้ภาพลามกอนาจารมักเกิดขึ้นพร้อมกันตามลำดับ โปรไฟล์รวมถึงความผิดปกติในการใช้อินเทอร์เน็ตในระดับสูงพบว่ามีความผาสุกต่ำสุด (Charzyńska et al., 2021). นอกจากนี้ยังเน้นถึงความสำคัญของการคัดกรองที่ครอบคลุมและสม่ำเสมอสำหรับพฤติกรรมการใช้อินเทอร์เน็ตที่แตกต่างกัน มีการพยายามใช้ชุดรายการที่คล้ายคลึงกันในความผิดปกติต่างๆ ในการใช้อินเทอร์เน็ต เช่น มาตราส่วนการบริโภคภาพอนาจารที่มีปัญหา (Bőthe et al., 2018) มาตราส่วนการเสพติดสื่อสังคมของเบอร์เกน (Andreassen, Pallesen และ Griffiths, 2017) หรือมาตราส่วนการเสพติดการช้อปปิ้งออนไลน์ (Zhao, Tian, ​​& Xin, 2017). อย่างไรก็ตาม เครื่องชั่งเหล่านี้ได้รับการออกแบบบนพื้นฐานของแบบจำลองส่วนประกอบโดย Griffiths (2005) และไม่ครอบคลุมถึงเกณฑ์ที่เสนอในปัจจุบันสำหรับความผิดปกติอันเนื่องมาจากพฤติกรรมเสพติด (cf องค์การอนามัยโลก 2018).

โดยสรุป ICD-11 เสนอเกณฑ์การวินิจฉัยสำหรับความผิดปกติอันเนื่องมาจากพฤติกรรมเสพติด (ส่วนใหญ่ทางออนไลน์) ได้แก่ ความผิดปกติของการพนันและความผิดปกติของการเล่นเกม การใช้ภาพลามกอนาจารออนไลน์ที่มีปัญหา การซื้อของออนไลน์ และการใช้โซเชียลเน็ตเวิร์กอาจถูกกำหนดให้กับหมวดหมู่ย่อยของ ICD-11 'ความผิดปกติอื่นๆ ที่ระบุเนื่องจากพฤติกรรมเสพติด' ซึ่งสามารถใช้เกณฑ์เดียวกันได้ (ยี่ห้อและคณะ, 2020). จนถึงปัจจุบัน ภาพรวมของเครื่องมือคัดกรองสำหรับ (ที่อาจ) ความผิดปกติในการใช้งานอินเทอร์เน็ตที่เฉพาะเจาะจงเหล่านี้มีความไม่สอดคล้องกันอย่างมาก อย่างไรก็ตาม การวัดโครงสร้างที่แตกต่างกันอย่างสม่ำเสมอเป็นสิ่งสำคัญในการวิจัยล่วงหน้าเกี่ยวกับความเหมือนปกติและความแตกต่างในความผิดปกติประเภทต่างๆ อันเนื่องมาจากพฤติกรรมเสพติด เป้าหมายของเราคือการพัฒนาเครื่องมือคัดกรองที่สั้นแต่ครอบคลุมสำหรับความผิดปกติในการใช้งานอินเทอร์เน็ตที่เฉพาะเจาะจงประเภทต่างๆ (ที่อาจเกิดขึ้น) ซึ่งครอบคลุมเกณฑ์ ICD-11 สำหรับความผิดปกติของการเล่นเกมและความผิดปกติของการพนัน เพื่อช่วยในการระบุ (ที่อาจ) พฤติกรรมออนไลน์ที่เป็นปัญหาเฉพาะ

วิธีการ

ผู้เข้าร่วมกิจกรรม

ผู้เข้าร่วมได้รับการคัดเลือกทางออนไลน์ผ่านผู้ให้บริการแผงการเข้าถึงซึ่งพวกเขาจะได้รับค่าตอบแทนเป็นรายบุคคล เรารวมผู้ใช้อินเทอร์เน็ตที่ใช้งานอยู่จากพื้นที่ที่พูดภาษาเยอรมัน เราไม่รวมชุดข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์และชุดข้อมูลที่ระบุว่ามีการตอบสนองที่ไม่ระมัดระวัง สิ่งหลังถูกระบุโดยภายในมาตรการ (รายการตอบสนองที่มีคำสั่งและมาตรการการรายงานตนเอง) และกลยุทธ์หลังเฉพาะกิจ (เวลาตอบสนอง รูปแบบการตอบสนอง Mahalanobis D) (Godinho, Kushnir และ Cunningham, 2016มี้ด & เคร็ก, 2012). ตัวอย่างสุดท้ายประกอบด้วย N = ผู้เข้าร่วม 958 คน (ชาย 499 คน หญิง 458 คน นักดำน้ำ 1 คน) อายุระหว่าง 16 ถึง 69 ปี (M = 47.60, SD = 14.50) ผู้เข้าร่วมส่วนใหญ่เป็นงานเต็มเวลา (46.3%) เกษียณ (ก่อนกำหนด) (20.1%) หรือทำงานนอกเวลา (14.3%) ส่วนคนอื่นๆ เป็นนักเรียน นักศึกษาฝึกงาน แม่บ้าน/สามี หรือไม่ได้ทำงานด้วยเหตุผลอื่น ระดับอาชีวศึกษาสูงสุดมีการกระจายจากการฝึกอบรมระดับอาชีวศึกษาในองค์กรที่สำเร็จการศึกษา (33.6%) ระดับมหาวิทยาลัย (19.0%) การฝึกอบรมระดับอาชีวศึกษาที่สำเร็จแล้ว (14.1%) สำเร็จการศึกษาระดับปริญญาโท / วิทยาลัยเทคนิค (11.8%) และปริญญาสารพัดช่าง (10.1%) ส่วนคนอื่นๆ อยู่ในการศึกษา/นักศึกษา หรือไม่ได้รับปริญญา ตัวอย่างความสะดวกแบบสุ่มแสดงให้เห็นการกระจายตัวของตัวแปรทางสังคมและประชากรหลักที่คล้ายคลึงกันกับประชากรของผู้ใช้อินเทอร์เน็ตในเยอรมนี (cf Statista, 2021).

มาตรการ

การประเมินเกณฑ์สำหรับความผิดปกติในการใช้อินเทอร์เน็ตโดยเฉพาะ: ACSID-11

ด้วย ACSID-11 เรามุ่งหวังที่จะประดิษฐ์เครื่องมือสำหรับประเมินความผิดปกติเฉพาะของการใช้อินเทอร์เน็ตในลักษณะที่สั้นแต่ครอบคลุมและสม่ำเสมอ ได้รับการพัฒนาบนพื้นฐานของทฤษฎีโดยกลุ่มผู้เชี่ยวชาญของนักวิจัยและแพทย์ผู้ติดยาเสพติด รายการเหล่านี้ได้มาจากการอภิปรายและการประชุมฉันทามติหลายครั้งโดยอิงตามเกณฑ์ ICD-11 สำหรับความผิดปกติอันเนื่องมาจากพฤติกรรมเสพติด ตามที่อธิบายไว้สำหรับการเล่นเกมและการพนัน โดยใช้โครงสร้างพหุปัจจัย ผลการวิเคราะห์ Talk-Aloud ถูกนำมาใช้เพื่อปรับปรุงความถูกต้องของเนื้อหาและความเข้าใจของรายการ (Schmidt et al., ส่งแล้ว).

ACSID-11 ประกอบด้วย 11 รายการที่จับเกณฑ์ ICD-11 สำหรับความผิดปกติอันเนื่องมาจากพฤติกรรมเสพติด เกณฑ์หลักสามประการ ได้แก่ การควบคุมที่บกพร่อง (IC) การเพิ่มลำดับความสำคัญให้กับกิจกรรมออนไลน์ (IP) และความต่อเนื่อง/การยกระดับ (CE) ของการใช้อินเทอร์เน็ตแม้จะมีผลกระทบด้านลบ แต่ละรายการแสดงด้วยสามรายการ มีการสร้างรายการเพิ่มเติมสองรายการเพื่อประเมินความบกพร่องในการทำงานในชีวิตประจำวัน (FI) และความทุกข์ที่ทำเครื่องหมายไว้ (MD) เนื่องจากกิจกรรมออนไลน์ ในการสอบถามล่วงหน้า ผู้เข้าร่วมจะได้รับคำแนะนำให้ระบุกิจกรรมบนอินเทอร์เน็ตที่พวกเขาใช้อย่างน้อยเป็นครั้งคราวในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา กิจกรรม (เช่น 'การเล่นเกม', 'การซื้อของออนไลน์', 'การใช้ภาพอนาจารออนไลน์', 'การใช้เครือข่ายโซเชียล', 'การพนันออนไลน์' และ 'อื่นๆ') ถูกระบุไว้ด้วยคำจำกัดความที่เกี่ยวข้องและตัวเลือกการตอบกลับ 'ใช่ ' หรือไม่'. ผู้เข้าร่วมที่ตอบว่า 'ใช่' เฉพาะกับ 'อื่นๆ' เท่านั้น จะถูกคัดออก คนอื่นๆ ทั้งหมดได้รับรายการ ACSID-11 สำหรับกิจกรรมทั้งหมดที่ตอบว่า 'ใช่' แนวทางพหุพฤติกรรมนี้อิงจากการทดสอบคัดกรองแอลกอฮอล์ การสูบบุหรี่ และสารเสพติดของ WHO (ASSIST; คณะทำงานช่วยเหลือ WHO พ.ศ. 2002) ซึ่งจะคัดกรองการใช้สารประเภทหลักและผลเสียที่ตามมาตลอดจนสัญญาณของพฤติกรรมเสพติดในลักษณะที่สอดคล้องกันในสารบางชนิด

ในการเปรียบเทียบกับ ASSIST ทุกรายการมีการกำหนดวิธีเพื่อให้สามารถตอบได้โดยตรงสำหรับกิจกรรมที่เกี่ยวข้อง เราใช้รูปแบบการตอบสนองสองส่วน (ดู มะเดื่อ. 1) ซึ่งผู้เข้าร่วมควรระบุต่อรายการสำหรับแต่ละกิจกรรม บ่อยแค่ไหน พวกเขามีประสบการณ์ในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา (0: 'ไม่เคย', 1: 'ไม่ค่อย', 2: 'บางครั้ง', 3: 'บ่อยครั้ง') และถ้าอย่างน้อย "ไม่ค่อย" เข้มข้นแค่ไหน แต่ละประสบการณ์อยู่ในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา (0: 'ไม่เข้มข้นเลย', 1: 'ค่อนข้างไม่เข้มข้น', 2: 'ค่อนข้างเข้มข้น', 3: 'เข้มข้น') การประเมินความถี่และความรุนแรงของอาการแต่ละอย่าง สามารถตรวจสอบการเกิดขึ้นของอาการได้ และยังควบคุมการรับรู้ถึงอาการที่รุนแรงเกินกว่าความถี่ได้ด้วย รายการของ ACSID-11 (แปลภาษาอังกฤษที่เสนอ) แสดงอยู่ใน 1 ตาราง. รายการดั้งเดิม (ภาษาเยอรมัน) รวมทั้งการสอบถามล่วงหน้าและคำแนะนำมีอยู่ในภาคผนวก (ดู ภาคผนวก A).

มะเดื่อ. 1
 
มะเดื่อ. 1

รายการที่เป็นแบบอย่างของ ACSID-11 (เสนอการแปลเป็นภาษาอังกฤษของรายการต้นฉบับภาษาเยอรมัน) ที่แสดงการวัดความถี่ (คอลัมน์ซ้าย) และความเข้มข้น (คอลัมน์ขวา) ของสถานการณ์ที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมออนไลน์ที่เฉพาะเจาะจง หมายเหตุ. รูปแสดงรายการที่เป็นแบบอย่างของปัจจัยควบคุมความบกพร่อง (IC) ตามที่แสดง ก) แก่บุคคลที่ใช้กิจกรรมออนไลน์ทั้งห้าตามที่ระบุไว้ในแบบสอบถามล่วงหน้า (ดู ภาคผนวก A) และ B) ให้กับบุคคลที่ระบุว่าใช้การช้อปปิ้งออนไลน์และเครือข่ายสังคมออนไลน์เท่านั้น

การอ้างอิง: วารสารพฤติกรรมเสพติด 2022; 10.1556 / 2006.2022.00013

1 ตาราง

รายการของตัวคัดกรอง ACSID-11 สำหรับความผิดปกติในการใช้อินเทอร์เน็ตโดยเฉพาะ (เสนอการแปลภาษาอังกฤษ)

ชิ้นคำถาม
IC1ในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา คุณมีปัญหาในการติดตามว่าเริ่มกิจกรรมเมื่อใด นานแค่ไหน เข้มข้นแค่ไหน หรือทำในสถานการณ์ใด หรือหยุดเมื่อใด
IC2ในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา คุณรู้สึกอยากจะหยุดหรือจำกัดกิจกรรมเพราะสังเกตว่าคุณใช้มากเกินไปหรือไม่?
IC3ในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา คุณพยายามหยุดหรือจำกัดกิจกรรมแล้วล้มเหลวหรือไม่?
IP1ในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา คุณให้ความสำคัญกับกิจกรรมมากกว่ากิจกรรมหรือความสนใจในชีวิตประจำวันของคุณหรือไม่?
IP2ในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา คุณหมดความสนใจในกิจกรรมอื่น ๆ ที่คุณเคยสนุกเพราะกิจกรรมนี้หรือไม่?
IP3ในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา คุณละเลยหรือละทิ้งกิจกรรมหรือความสนใจอื่น ๆ ที่คุณเคยชอบเพราะกิจกรรมนั้นหรือไม่?
CE1ในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา คุณได้ดำเนินกิจกรรมต่อไปหรือเพิ่มขึ้นแม้ว่าจะคุกคามหรือทำให้คุณสูญเสียความสัมพันธ์กับคนที่สำคัญกับคุณหรือไม่?
CE2ในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา คุณได้ทำกิจกรรมต่อหรือเพิ่มขึ้นทั้งๆ ที่ทำให้คุณมีปัญหาในการเรียน/การฝึกอบรม/การทำงานหรือไม่?
CE3ในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมา คุณได้ดำเนินกิจกรรมต่อหรือเพิ่มขึ้นทั้งๆ ที่มันทำให้คุณมีปัญหา/โรคทางร่างกายหรือจิตใจหรือไม่?
FI1เมื่อนึกถึงทุกด้านในชีวิตของคุณ ชีวิตของคุณได้รับผลกระทบอย่างเห็นได้ชัดจากกิจกรรมในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมาหรือไม่?
MD1คิดถึงทุกด้านของชีวิต กิจกรรมนี้ทำให้คุณทุกข์ทรมานในช่วง 12 เดือนที่ผ่านมาหรือไม่?

หมายเหตุ. IC = การควบคุมที่บกพร่อง; IP = ลำดับความสำคัญที่เพิ่มขึ้น; CE = ความต่อเนื่อง/การยกระดับ; FI = การด้อยค่าในการทำงาน; MD = ความทุกข์ที่ทำเครื่องหมายไว้; สินค้าเยอรมันดั้งเดิมสามารถพบได้ใน ภาคผนวก A.

การทดสอบความผิดปกติในการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตสิบรายการ: IGDT-10 – เวอร์ชัน ASSIST

เราใช้ IGDT-10 (Király et al., 2017) ในเวอร์ชันขยาย IGDT-10 ดำเนินการตามเกณฑ์ DSM-5 เก้าข้อสำหรับความผิดปกติในการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ต (สมาคมจิตแพทย์อเมริกัน 2013). ในการศึกษานี้ เราได้ขยายเวอร์ชันเฉพาะสำหรับการเล่นเกมที่เป็นต้นฉบับ เพื่อให้มีการประเมินความผิดปกติในการใช้งานอินเทอร์เน็ตทุกรูปแบบ เพื่อใช้สิ่งนี้ และเพื่อให้วิธีการนี้เปรียบเทียบได้ เรายังใช้รูปแบบการตอบสนองแบบพหุพฤติกรรมในตัวอย่างของ ASSIST ที่นี่ สำหรับสิ่งนี้ รายการได้รับการแก้ไขเพื่อให้ 'เกม' ถูกแทนที่ด้วย 'กิจกรรม' จากนั้นทุกรายการจะได้รับคำตอบสำหรับกิจกรรมออนไลน์ทั้งหมดที่ผู้เข้าร่วมเคยระบุว่าจะใช้ (จากการเลือก 'การเล่นเกม', 'การซื้อของออนไลน์', 'การใช้ภาพอนาจารออนไลน์', 'การใช้เครือข่ายสังคมออนไลน์' และ 'การพนันออนไลน์' ). แต่ละรายการ แต่ละกิจกรรมได้รับการจัดอันดับในระดับ Likert สามจุด (0 = 'ไม่เคย', 1 = 'บางครั้ง', 2 = 'บ่อยครั้ง') การให้คะแนนเหมือนกับเวอร์ชันดั้งเดิมของ IGDT-10: แต่ละเกณฑ์จะได้รับคะแนนเป็น 0 หากคำตอบคือ 'ไม่เคย' หรือ 'บางครั้ง' และให้ 1 คะแนน หากคำตอบคือ 'บ่อยครั้ง' รายการที่ 9 และ 10 แสดงถึงเกณฑ์เดียวกัน (เช่น 'อันตรายหรือสูญเสียความสัมพันธ์ที่สำคัญ งานหรือโอกาสทางการศึกษาหรืออาชีพเนื่องจากการเข้าร่วมในเกมอินเทอร์เน็ต') และนับรวมหนึ่งจุดหากตรงตามรายการหนึ่งหรือทั้งสองรายการ คะแนนรวมสุดท้ายคำนวณสำหรับแต่ละกิจกรรม อาจมีตั้งแต่ 0 ถึง 9 โดยมีคะแนนสูงกว่าซึ่งบ่งชี้ถึงความรุนแรงของอาการที่สูงขึ้น เกี่ยวกับความผิดปกติในการเล่นเกม คะแนนตั้งแต่ห้าคะแนนขึ้นไปแสดงถึงความเกี่ยวข้องทางคลินิก (Király et al., 2017).

แบบสอบถามสุขภาพผู้ป่วย-4: PHQ-4

แบบสอบถามสุขภาพของผู้ป่วย-4 (PHQ-4; Kroenke, Spitzer, Williams และ Löwe, 2009) เป็นการวัดสั้นๆ ของอาการซึมเศร้าและวิตกกังวล ประกอบด้วยสี่รายการที่นำมาจากมาตราส่วนโรควิตกกังวลทั่วไป-7 และโมดูล PHQ-8 สำหรับภาวะซึมเศร้า ผู้เข้าร่วมควรระบุความถี่ของการเกิดอาการบางอย่างในระดับ Likert สี่จุดตั้งแต่ 0 ('ไม่เลย') ถึง 3 ('เกือบทุกวัน') คะแนนรวมสามารถอยู่ในช่วงระหว่าง 0 ถึง 12 ซึ่งบ่งชี้ว่าไม่มีความทุกข์ทางจิตใจเลย/น้อยที่สุด ไม่รุนแรง ปานกลาง และรุนแรง โดยมีคะแนนตั้งแต่ 0–2, 3–5, 6–8, 9–12 ตามลำดับ (Kroenke et al., 2009).

ความเป็นอยู่ทั่วไป

ความพึงพอใจในชีวิตทั่วไปได้รับการประเมินโดยใช้มาตรวัดความพึงพอใจในชีวิต (L-1) ในเวอร์ชันดั้งเดิมของเยอรมัน (Beierlein, Kovaleva, László, Kemper, & Rammstedt, 2015) ตอบในระดับ Likert 11 จุดตั้งแต่ 0 ('ไม่พอใจเลย') ถึง 10 ('พอใจอย่างสมบูรณ์') มาตราส่วนรายการเดียวได้รับการตรวจสอบอย่างดีและมีความสัมพันธ์อย่างมากกับมาตราส่วนหลายรายการประเมินความพึงพอใจในชีวิต (Beierlein et al., 2015 โดย). นอกจากนี้เรายังถามถึงความพึงพอใจในชีวิตที่เฉพาะเจาะจงในขอบเขตของสุขภาพ (H-1): 'เมื่อพิจารณาจากทั้งหมดแล้ว วันนี้คุณพอใจกับสุขภาพมากแค่ไหน' ตอบด้วยมาตราส่วน 11 จุดเดียวกัน (cf. Beierlein et al., 2015 โดย).

ขั้นตอน

การศึกษาดำเนินการทางออนไลน์โดยใช้เครื่องมือสำรวจออนไลน์ Limesurvey® ACSID-11 และ IGDT-10 ถูกนำไปใช้ในลักษณะที่แสดงเฉพาะกิจกรรมที่เลือกในการสืบค้นล่วงหน้าเท่านั้นสำหรับรายการที่เกี่ยวข้อง ผู้เข้าร่วมจะได้รับลิงก์ที่เป็นรายบุคคลจากผู้ให้บริการแผงบริการซึ่งนำไปสู่การสำรวจออนไลน์ที่เราสร้างขึ้น หลังจากเสร็จสิ้น ผู้เข้าร่วมจะถูกเปลี่ยนเส้นทางกลับไปที่เว็บไซต์ของผู้ให้บริการเพื่อรับค่าตอบแทน ข้อมูลถูกรวบรวมในช่วงเวลาตั้งแต่ 8 เมษายนถึง 14 เมษายนในปี 2021

การวิเคราะห์ทางสถิติ

เราใช้การวิเคราะห์ปัจจัยยืนยัน (CFA) เพื่อทดสอบมิติและสร้างความถูกต้องของ ACSID-11 การวิเคราะห์ดำเนินการด้วย Mplus เวอร์ชัน 8.4 (มูเตนแอนด์มูเธน, 2019) โดยใช้ค่าเฉลี่ยกำลังสองน้อยที่สุดและการประมาณค่าความแปรปรวน (WLSMV) ในการประเมินความเหมาะสมของแบบจำลอง เราใช้ดัชนีหลายตัว กล่าวคือ ไคสแควร์ (χ 2) ทดสอบความพอดีที่แน่นอน, ดัชนีความพอดีเปรียบเทียบ (CFI), ดัชนีความพอดีของทัคเกอร์-ลูอิส (TLI), ค่ามาตรฐานรูตเฉลี่ยที่เหลือ (SRMR) และค่าความผิดพลาดเฉลี่ยรูตเฉลี่ยของการประมาณค่า (RMSEA) ตาม Hu และ Bentler (1999)ค่าคัทออฟสำหรับ CFI และ TLI > 0.95 สำหรับ SRMR < 0.08 และสำหรับ RMSEA < 0.06 แสดงถึงรูปแบบที่ดี นอกจากนี้ ค่าไคสแควร์หารด้วยองศาอิสระ (χ2/df) < 3 เป็นตัวบ่งชี้อีกตัวหนึ่งสำหรับความพอดีของรุ่นที่ยอมรับได้ (Carmines & McIver, 1981). อัลฟ่าของครอนบัค (α) และ Lambda-2 ของกัตต์แมน (λ 2) ถูกใช้เป็นตัววัดความเชื่อถือได้โดยมีค่าสัมประสิทธิ์ > 0.8 (> 0.7) แสดงว่ามีความสอดคล้องภายในที่ดี (ยอมรับได้) (Bortz & Doring, 2006). การวิเคราะห์สหสัมพันธ์ (เพียร์สัน) ถูกใช้เพื่อทดสอบความถูกต้องของการลู่เข้าระหว่างการวัดที่แตกต่างกันของโครงสร้างที่เหมือนกันหรือที่เกี่ยวข้อง การวิเคราะห์เหล่านี้รันด้วย IBM สถิติ SPSS (เวอร์ชัน 26) ตาม โคเฮน (1988), ค่าของ |r| = 0.10, 0.30, 0.50 หมายถึงเอฟเฟกต์ขนาดเล็ก กลาง ใหญ่ ตามลำดับ

จริยธรรม

ขั้นตอนการศึกษาได้ดำเนินการตามปฏิญญาเฮลซิงกิ การศึกษาได้รับการอนุมัติโดยคณะกรรมการจริยธรรมของแผนกวิทยาการคอมพิวเตอร์และวิทยาศาสตร์ทางปัญญาประยุกต์ที่คณะวิศวกรรมศาสตร์ของมหาวิทยาลัย Duisburg-Essen อาสาสมัครทุกคนได้รับแจ้งเกี่ยวกับการศึกษาและให้ความยินยอมทั้งหมด

Results

ภายในตัวอย่างปัจจุบัน พฤติกรรมการใช้อินเทอร์เน็ตที่เฉพาะเจาะจงมีการกระจายดังนี้: การเล่นเกมถูกระบุโดยบุคคล 440 (45.9%) (อายุ: M = 43.59, SD = 14.66; ชาย 259 คน หญิง 180 คน นักดำน้ำ 1 คน) 944 คน (98.5%) ของบุคคลที่มีส่วนร่วมในการช็อปปิ้งออนไลน์ (อายุ: M = 47.58, SD = 14.49; ชาย 491 คน หญิง 452 คน นักดำน้ำ 1 คน) 340 คน (35.5%) ของบุคคลที่ใช้ภาพอนาจารออนไลน์ (อายุ: M = 44.80, SD = 14.96; ชาย 263 คน หญิง 76 คน นักดำน้ำ 1 คน) 854 คน (89.1%) ของผู้ใช้โซเชียลเน็ตเวิร์ก (อายุ: M = 46.52, SD = 14.66; ชาย 425 คน หญิง 428 คน นักดำน้ำ 1 คน) และบุคคล 200 คน (20.9%) ที่เล่นการพนันออนไลน์ (อายุ: M = 46.91, SD = 13.67; 125 ชาย 75 หญิง 0 นักดำน้ำ) ผู้เข้าร่วมส่วนน้อย (n = 61; 6.3%) ระบุว่าใช้กิจกรรมเดียวเท่านั้น ผู้เข้าร่วมส่วนใหญ่ (n = 841; 87.8% ซื้อสินค้าออนไลน์ร่วมกับโซเชียลเน็ตเวิร์กเป็นอย่างน้อย และ 409 (42.7%) ระบุว่าเล่นเกมออนไลน์ ผู้เข้าร่วมหกสิบแปด (7.1%) ระบุว่าใช้กิจกรรมออนไลน์ที่กล่าวถึงทั้งหมด

เนื่องจากความผิดปกติของการเล่นเกมและการพนันเป็นความผิดปกติสองประเภทเนื่องจากพฤติกรรมเสพติดที่ได้รับการยอมรับอย่างเป็นทางการและเนื่องจากจำนวนบุคคลในกลุ่มตัวอย่างของเราที่รายงานว่าเล่นการพนันออนไลน์ค่อนข้างจำกัด อันดับแรกเราจะเน้นที่ผลการประเมิน ของเกณฑ์สำหรับความผิดปกติในการเล่นเกมด้วย ACSID-11

สถิติเชิงพรรณนา

เกี่ยวกับความผิดปกติในการเล่นเกม รายการ ACSID-11 ทั้งหมดมีการจัดอันดับระหว่าง 0 ถึง 3 ซึ่งสะท้อนถึงช่วงสูงสุดของค่าที่เป็นไปได้ (ดู 2 ตาราง). รายการทั้งหมดแสดงค่าเฉลี่ยที่ค่อนข้างต่ำและการกระจายแบบเบ้ขวาตามที่คาดไว้ในตัวอย่างที่ไม่ใช่ทางคลินิก ความยากจะสูงสุดสำหรับรายการ Continuation/Escalation และ Marked Distress ขณะที่รายการ Impaired Control (โดยเฉพาะ IC1) และรายการระดับความสำคัญที่เพิ่มขึ้นจะมีความยากต่ำที่สุด Kurtosis สูงเป็นพิเศษสำหรับรายการแรกของ Continuation/Escalation (CE1) และ Marked Distress item (MD1)

2 ตาราง

สถิติเชิงพรรณนาของรายการ ACSID-11 ที่วัดความผิดปกติของการเล่นเกม

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

หมายเหตุN = 440 IC = การควบคุมที่บกพร่อง; IP = ลำดับความสำคัญที่เพิ่มขึ้น; CE = ความต่อเนื่อง/การยกระดับ; FI = การด้อยค่าในการทำงาน; MD = ความทุกข์ที่ทำเครื่องหมายไว้

ด้านสุขภาพจิต กลุ่มตัวอย่างโดยรวม (N = 958) มีคะแนนเฉลี่ย PHQ-4 เท่ากับ 3.03 (SD = 2.82) และความพึงพอใจในชีวิตในระดับปานกลาง (L-1: M = 6.31, SD = 2.39) และสุขภาพ (H-1: M = 6.05, SD = 2.68) ในกลุ่มย่อยการเล่นเกม (n = 440), 13 คน (3.0%) เข้าถึง IGDT-10 cutoff สำหรับกรณีที่เกี่ยวข้องกับทางคลินิกของความผิดปกติในการเล่นเกม คะแนน IGDT-10 เฉลี่ยแตกต่างกันระหว่าง 0.51 สำหรับความผิดปกติในการซื้อ-ซื้อสินค้า และ 0.77 สำหรับความผิดปกติในการใช้เครือข่ายสังคมออนไลน์ (ดู 5 ตาราง).

การวิเคราะห์ปัจจัยเชิงยืนยัน

สมมติว่าแบบจำลองสี่ปัจจัย

เราทดสอบโครงสร้างสี่แฟคทอเรียลที่สันนิษฐานไว้ของ ACSID-11 โดยใช้ CFA หลายตัว หนึ่งรายการต่อความผิดปกติในการใช้งานอินเทอร์เน็ตที่เฉพาะเจาะจง และแยกกันสำหรับการให้คะแนนความถี่และความรุนแรง ปัจจัย (1) การควบคุมที่บกพร่อง (2) ลำดับความสำคัญที่เพิ่มขึ้น และ (3) ความต่อเนื่อง/การยกระดับเกิดขึ้นจากสามรายการตามลำดับ รายการเพิ่มเติมสองรายการที่วัดความบกพร่องในการทำงานในชีวิตประจำวันและความทุกข์ที่ทำเครื่องหมายไว้เนื่องจากกิจกรรมออนไลน์ก่อให้เกิดปัจจัยเพิ่มเติม (4) การด้อยค่าในการทำงาน โครงสร้างสี่แฟคทอเรียลของ ACSID-11 ได้รับการสนับสนุนโดยข้อมูล ดัชนีความพอดีบ่งชี้ความเหมาะสมระหว่างแบบจำลองและข้อมูลสำหรับความผิดปกติการใช้อินเทอร์เน็ตเฉพาะทุกประเภทที่ประเมินโดย ACSID-11 ได้แก่ ความผิดปกติของการเล่นเกม ความผิดปกติของการซื้อ-ขายออนไลน์ และความผิดปกติในการใช้เครือข่ายสังคม การใช้ภาพลามกอนาจารออนไลน์ ความไม่เป็นระเบียบและความผิดปกติของการพนันออนไลน์ (ดู 3 ตาราง). เกี่ยวกับความผิดปกติในการใช้ภาพอนาจารออนไลน์และความผิดปกติของการพนันออนไลน์ TLI และ RMSEA อาจมีอคติเนื่องจากกลุ่มตัวอย่างมีขนาดเล็ก (Hu & Bentler, 1999). โหลดแฟคเตอร์และความแปรปรวนร่วมที่เหลือสำหรับ CFA ที่ใช้แบบจำลองสี่ปัจจัยแสดงอยู่ใน มะเดื่อ. 2. โปรดทราบว่า โมเดลบางตัวแสดงค่าผิดปกติที่เป็นเอกพจน์ (กล่าวคือ ความแปรปรวนของสารตกค้างเชิงลบสำหรับตัวแปรแฝงหรือค่าสหสัมพันธ์ที่เท่ากับหรือมากกว่า 1)

3 ตาราง

ปรับดัชนีของแบบจำลอง CFA สี่ปัจจัย สามมิติ และอันดับสองสำหรับความผิดปกติเฉพาะในการใช้งานอินเทอร์เน็ต (ที่อาจเกิดขึ้น) ซึ่งวัดโดย ACSID-11

  ความผิดปกติของเกม
  เวลาความรุนแรง
รุ่นdfCFITLISRMRRMSEAχ2/ dfCFITLISRMRRMSEAχ2/ df
โมเดลสี่ปัจจัย380.9910.9870.0310.0512.130.9930.9900.0290.0431.81
แบบจำลองมิติเดียว270.9690.9610.0480.0874.320.9700.9630.0470.0823.99
โมเดลปัจจัยอันดับสอง400.9920.9880.0310.0471.990.9920.9890.0320.0451.89
  ความผิดปกติของการซื้อ - ช้อปปิ้งออนไลน์
  เวลาความรุนแรง
รุ่นdfCFITLISRMRRMSEAχ2/ dfCFITLISRMRRMSEAχ2/ df
โมเดลสี่ปัจจัย380.9960.9940.0190.0342.070.9950.9920.0200.0372.30
แบบจำลองมิติเดียว270.9810.9760.0370.0705.580.9860.9820.0310.0563.98
โมเดลปัจจัยอันดับสอง400.9960.9940.0210.0362.190.9940.9920.0230.0382.40
  ความผิดปกติในการใช้ภาพอนาจารออนไลน์
  เวลาความรุนแรง
รุ่นdfCFITLISRMRRMSEAχ2/ dfCFITLISRMRRMSEAχ2/ df
โมเดลสี่ปัจจัย380.9930.9890.0340.0541.990.9870.9810.0380.0652.43
แบบจำลองมิติเดียว270.9840.9790.0440.0752.910.9760.9700.0460.0823.27
โมเดลปัจจัยอันดับสอง400.9930.9910.0330.0491.830.9840.9790.0390.0682.59
  ความผิดปกติของการใช้โซเชียลเน็ตเวิร์ก
  เวลาความรุนแรง
รุ่นdfCFITLISRMRRMSEAχ2/ dfCFITLISRMRRMSEAχ2/ df
โมเดลสี่ปัจจัย380.9930.9900.0230.0493.030.9930.9890.0230.0523.31
แบบจำลองมิติเดียว270.9700.9630.0480.0968.890.9770.9720.0390.0857.13
โมเดลปัจจัยอันดับสอง400.9920.9890.0270.0533.390.9910.9880.0250.0563.64
  ความผิดปกติของการพนันออนไลน์
  เวลาความรุนแรง
รุ่นdfCFITLISRMRRMSEAχ2/ dfCFITLISRMRRMSEAχ2/ df
โมเดลสี่ปัจจัย380.9970.9960.0270.0591.700.9970.9960.0260.0491.47
แบบจำลองมิติเดียว270.9940.9920.0400.0782.200.9910.9890.0390.0802.28
โมเดลปัจจัยอันดับสอง400.9970.9960.0290.0541.580.9970.9950.0290.0531.55

หมายเหตุ. ขนาดตัวอย่างแตกต่างกันไปสำหรับการเล่นเกม (n = 440) ช้อปปิ้งออนไลน์ (n = 944, การใช้ภาพอนาจารออนไลน์ (n = 340) การใช้เครือข่ายสังคมออนไลน์ (n = 854) และการพนันออนไลน์ (n = 200); ACSID-11 = การประเมินเกณฑ์สำหรับความผิดปกติในการใช้อินเทอร์เน็ตโดยเฉพาะ 11 รายการ

มะเดื่อ. 2
 
มะเดื่อ. 2

การโหลดแฟคเตอร์และความแปรปรวนร่วมที่เหลือของแบบจำลองสี่ปัจจัยของ ACSID-11 (ความถี่) สำหรับ (A) ความผิดปกติในการเล่นเกม (B) ความผิดปกติของการพนันออนไลน์ (C) ความผิดปกติของการซื้อ - การซื้อออนไลน์ (D) ความผิดปกติในการใช้ภาพลามกอนาจารออนไลน์ และ (E) ความผิดปกติของการใช้เครือข่ายสังคมออนไลน์ หมายเหตุ. ขนาดตัวอย่างแตกต่างกันไปสำหรับการเล่นเกม (n = 440) ช้อปปิ้งออนไลน์ (n = 944, การใช้ภาพอนาจารออนไลน์ (n = 340) การใช้เครือข่ายสังคมออนไลน์ (n = 854) และการพนันออนไลน์ (n = 200); ระดับความเข้มของ ACSID-11 แสดงผลลัพธ์ที่คล้ายคลึงกัน ACSID-11 = การประเมินเกณฑ์สำหรับความผิดปกติในการใช้อินเทอร์เน็ตโดยเฉพาะ 11 รายการ; ค่าแสดงถึงการโหลดแฟคเตอร์ที่ได้มาตรฐาน ความแปรปรวนของแฟคเตอร์ และความแปรปรวนร่วมที่เหลือ การประมาณการทั้งหมดมีความสำคัญที่ p <0.001.

การอ้างอิง: วารสารพฤติกรรมเสพติด 2022; 10.1556 / 2006.2022.00013

แบบจำลองมิติเดียว

เนื่องจากปัจจัยต่างๆ มีความเกี่ยวข้องกันสูง เราจึงทดสอบโซลูชันที่มีมิติเดียวเพิ่มเติมโดยโหลดรายการทั้งหมดด้วยปัจจัยเดียว ตามที่ดำเนินการ เช่น ใน IGDT-10 แบบจำลองมิติเดียวของ ACSID-11 แสดงให้เห็นความพอดีที่ยอมรับได้ แต่ด้วย RMSEA และ/หรือ χ2/df อยู่เหนือจุดตัดที่แนะนำ สำหรับพฤติกรรมทั้งหมด โมเดลนี้เหมาะสำหรับโมเดลสี่ปัจจัยจะดีกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับโมเดลที่มีมิติเดียวตามลำดับ (ดู 3 ตาราง). ดังนั้น สารละลายสี่ปัจจัยจึงดูดีกว่าโซลูชันที่มีมิติเดียว

โมเดลปัจจัยอันดับสองและแบบจำลองไบแฟกเตอร์

อีกทางเลือกหนึ่งสำหรับการพิจารณาความสัมพันธ์ระหว่างกันสูงคือการรวมปัจจัยทั่วไปที่แสดงถึงโครงสร้างทั่วไป ซึ่งประกอบด้วยโดเมนย่อยที่เกี่ยวข้อง สามารถทำได้โดยใช้แบบจำลองปัจจัยอันดับสองและแบบจำลองสองปัจจัย ในแบบจำลองปัจจัยลำดับที่สอง ปัจจัยทั่วไป (ลำดับที่สอง) ถูกจำลองขึ้นเพื่อพยายามอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยลำดับที่หนึ่ง ในแบบจำลองไบแฟกเตอร์ สันนิษฐานว่าปัจจัยทั่วไปเกี่ยวข้องกับความธรรมดาระหว่างโดเมนที่เกี่ยวข้อง และนอกจากนี้ยังมีปัจจัยเฉพาะหลายประการ ซึ่งแต่ละปัจจัยมีผลกระทบเฉพาะในและนอกเหนือปัจจัยทั่วไป นี่เป็นแบบจำลองเพื่อให้แต่ละรายการสามารถโหลดปัจจัยทั่วไปและปัจจัยเฉพาะของมันโดยระบุปัจจัยทั้งหมด (รวมถึงความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยทั่วไปและปัจจัยเฉพาะ) ให้เป็นมุมฉาก โมเดลปัจจัยอันดับสองมีข้อจำกัดมากกว่าแบบจำลองไบแฟกเตอร์และซ้อนอยู่ภายในโมเดลปัจจัยสองปัจจัย (Yung, Thissen, & McLeod, 1999). ในตัวอย่างของเรา แบบจำลองปัจจัยอันดับสองแสดงความพอดีที่คล้ายกันกับแบบจำลองสี่ปัจจัย (ดู 3 ตาราง). สำหรับพฤติกรรมทั้งหมด ปัจจัยสี่ (อันดับแรก) จะโหลดสูงในปัจจัยทั่วไป (อันดับสอง) (ดู ภาคผนวก B) ซึ่งแสดงให้เห็นถึงการใช้คะแนนโดยรวม เช่นเดียวกับแบบจำลองสี่ปัจจัย แบบจำลองปัจจัยลำดับที่สองบางตัวแสดงค่าผิดปกติเป็นครั้งคราว (กล่าวคือ ความแปรปรวนตกค้างเชิงลบสำหรับตัวแปรแฝงหรือความสัมพันธ์ที่เท่ากับหรือมากกว่า 1) นอกจากนี้เรายังได้ทดสอบแบบจำลองปัจจัยสองปัจจัยเสริม ซึ่งแสดงให้เห็นความเหมาะสมที่เหนือกว่า อย่างไรก็ตาม ไม่ใช่สำหรับพฤติกรรมทั้งหมดที่สามารถระบุแบบจำลองได้ (ดู ภาคผนวกค).

ความเชื่อถือได้

ตามโครงสร้างสี่แฟคทอเรียลที่ระบุ เราคำนวณคะแนนปัจจัยสำหรับ ACSID-11 จากค่าเฉลี่ยของรายการที่เกี่ยวข้อง ตลอดจนคะแนนเฉลี่ยโดยรวมสำหรับความผิดปกติในการใช้งานอินเทอร์เน็ต (ที่อาจเกิดขึ้น) แต่ละรายการ เราได้ดูความน่าเชื่อถือของ IGDT-10 ในขณะที่เราใช้ตัวแปรหลายพฤติกรรมตามตัวอย่างของ ASSIST (การประเมินความผิดปกติในการใช้งานอินเทอร์เน็ตจำเพาะหลายอย่าง) เป็นครั้งแรก ผลลัพธ์บ่งชี้ถึงความสอดคล้องภายในระดับสูงของ ACSID-11 และต่ำกว่า แต่ยังมีความเชื่อถือได้ที่ยอมรับได้ของ IGDT-10 (ดู 4 ตาราง).

4 ตาราง

การวัดความเชื่อถือได้ของ ACSID-11 และ IGDT-10 ที่วัดความผิดปกติเฉพาะในการใช้งานอินเทอร์เน็ต

 ACSID-11IGDT-10
เวลาความรุนแรง(รุ่นช่วย)
ประเภทของความผิดปกติαλ2αλ2αλ2
การเล่นเกม0.9000.9030.8940.8970.8410.845
ซื้อ-ช๊อปออนไลน์0.9100.9130.9150.9170.8580.864
การใช้ภาพอนาจารออนไลน์0.9070.9110.8960.9010.7930.802
การใช้โซเชียลเน็ตเวิร์ก0.9060.9120.9150.9210.8550.861
การพนันออนไลน์0.9470.9500.9440.9460.9100.912

หมายเหตุα = อัลฟ่าของครอนบัค; λ 2 = แลมบ์ดา-2 ของกัตต์แมน; ACSID-11 = การประเมินเกณฑ์สำหรับความผิดปกติในการใช้อินเทอร์เน็ตโดยเฉพาะ 11 รายการ; IGDT-10 = การทดสอบความผิดปกติในการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตสิบรายการ; ขนาดตัวอย่างแตกต่างกันไปสำหรับการเล่นเกม (n = 440) การซื้อของออนไลน์ (n = 944, การใช้ภาพอนาจารออนไลน์ (n = 340) การใช้เครือข่ายสังคมออนไลน์ (n = 854) และการพนันออนไลน์ (n = 200)

5 ตาราง แสดงสถิติเชิงพรรณนาของคะแนน ACSID-11 และ IGDT-10 สำหรับพฤติกรรมทั้งหมด ค่าเฉลี่ยของปัจจัย ACSID-11 ความต่อเนื่อง/การยกระดับ และการด้อยค่าของหน้าที่นั้นต่ำที่สุดเมื่อเทียบกับปัจจัยอื่นๆ แฟคเตอร์ Impaired Control แสดงค่ากลางสูงสุดสำหรับทั้งความถี่และความเข้ม คะแนนรวมของ ACSID-11 สูงที่สุดสำหรับความผิดปกติของการใช้เครือข่ายสังคม รองลงมาคือความผิดปกติของการพนันออนไลน์และความผิดปกติของการเล่นเกม ความผิดปกติในการใช้ภาพอนาจารออนไลน์ และความผิดปกติในการซื้อ-ซื้อสินค้าออนไลน์ คะแนนรวม IGDT-10 แสดงภาพที่คล้ายกัน (ดู 5 ตาราง).

5 ตาราง

สถิติเชิงพรรณนาของปัจจัยและคะแนนโดยรวมของ ACSID-11 และ IGDT-10 (เวอร์ชัน ASSIST) สำหรับความผิดปกติเฉพาะในการใช้อินเทอร์เน็ต

 การเล่นเกม (n = 440)ซื้อ-ช๊อปออนไลน์

(n = 944)
การใช้ภาพอนาจารออนไลน์

(n = 340)
การใช้เครือข่ายสังคมออนไลน์ (n = 854)การพนันออนไลน์ (n = 200)
ตัวแปรนาทีแม็กซ์M(SD)นาทีแม็กซ์M(SD)นาทีแม็กซ์M(SD)นาทีแม็กซ์M(SD)นาทีแม็กซ์M(SD)
เวลา
ACSID-11_IC030.59(0.71)030.46(0.67)030.58(0.71)030.78(0.88)030.59(0.82)
ACSID-11_IP030.48(0.69)030.28(0.56)030.31(0.59)030.48(0.71)030.38(0.74)
ACSID-11_CE030.21(0.51)030.13(0.43)030.16(0.45)030.22(0.50)030.24(0.60)
ACSID-11_FI030.25(0.53)030.18(0.48)02.50.19(0.47)030.33(0.61)030.33(0.68)
ACSID-11_total030.39(0.53)030.27(0.47)02.60.32(0.49)030.46(0.59)02.70.39(0.64)
ความรุนแรง
ACSID-11_IC030.43(0.58)030.34(0.56)030.45(0.63)030.60(0.76)030.47(0.73)
ACSID-11_IP030.38(0.62)030.22(0.51)030.25(0.51)030.40(0.67)030.35(0.69)
ACSID-11_CE030.19(0.48)030.11(0.39)02.70.15(0.41)030.19(0.45)030.23(0.58)
ACSID-11_FI030.21(0.50)030.15(0.45)02.50.18(0.43)030.28(0.57)030.29(0.61)
ACSID-11_total030.31(0.46)030.21(0.42)02.60.26(0.43)030.37(0.54)030.34(0.59)
IGDT-10_sum090.69(1.37)090.51(1.23)070.61(1.06)090.77(1.47)090.61(1.41)

หมายเหตุ. ACSID-11 = การประเมินเกณฑ์สำหรับความผิดปกติในการใช้อินเทอร์เน็ตโดยเฉพาะ 11 รายการ; IC = การควบคุมที่บกพร่อง; IP = ลำดับความสำคัญที่เพิ่มขึ้น; CE = ความต่อเนื่อง/การยกระดับ; FI = การด้อยค่าในการทำงาน; IGDT-10 = การทดสอบความผิดปกติในการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตสิบรายการ

การวิเคราะห์สหสัมพันธ์

เพื่อเป็นการวัดความถูกต้องของโครงสร้าง เราวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่าง ACSID-11, IGDT-10 และการวัดความเป็นอยู่ทั่วไป ความสัมพันธ์แสดงใน 6 ตาราง. คะแนนรวมของ ACSID-11 มีความสัมพันธ์ในทางบวกกับคะแนน IGDT-10 ที่มีขนาดเอฟเฟกต์ปานกลางถึงใหญ่ โดยที่ความสัมพันธ์ระหว่างคะแนนสำหรับพฤติกรรมเดียวกันนั้นสูงสุด นอกจากนี้ คะแนน ACSID-11 มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับ PHQ-4 โดยมีผลคล้ายกับ IGDT-10 และ PHQ-4 รูปแบบสหสัมพันธ์กับการวัดความพึงพอใจในชีวิต (L-1) และความพึงพอใจด้านสุขภาพ (H-1) มีความคล้ายคลึงกันมากระหว่างความรุนแรงของอาการที่ประเมินด้วย ACSID-11 และกับ IGDT-10 ความสัมพันธ์ระหว่างคะแนนรวมของ ACSID-11 สำหรับพฤติกรรมที่แตกต่างกันมีผลอย่างมาก ความสัมพันธ์ระหว่างคะแนนปัจจัยและ IGDT-10 สามารถพบได้ในเอกสารประกอบ

6 ตาราง

ความสัมพันธ์ระหว่าง ACSID-11 (ความถี่), IGDT-10 และการวัดความผาสุกทางจิตใจ

   1)2)3)4)5)6)7)8)9)10)11)12)
 ACSID-11_total
1)การเล่นเกม 1           
2)ซื้อ-ช๊อปออนไลน์r0.703**1          
 (n)(434)(944)          
3)การใช้ภาพอนาจารออนไลน์r0.659**0.655**1         
 (n)(202)(337)(340)         
4)การใช้โซเชียลเน็ตเวิร์กr0.579**0.720**0.665**1        
 (n)(415)(841)(306)854        
5)การพนันออนไลน์r0.718**0.716**0.661**0.708**1       
 (n)(123)(197)(97)(192)(200)       
 IGDT-10_sum
6)การเล่นเกมr0.596**0.398**0.434**0.373**0.359**1      
 (n)(440)(434)(202)(415)(123)(440)      
7)ซื้อ-ช๊อปออนไลน์r0.407**0.632**0.408**0.449**0.404**0.498**1     
 (n)(434)(944)(337)(841)(197)(434)(944)     
8)การใช้ภาพอนาจารออนไลน์r0.285**0.238**0.484**0.271**0.392**0.423**0.418**1    
 (n)(202)(337)(340)(306)(97)(202)(337)(340)    
9)การใช้โซเชียลเน็ตเวิร์กr0.255**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)การพนันออนไลน์r0.322**0.323**0.346**0.423**0.625**0.299**0.480**0.481**0.525**1  
 (n)(123)(197)(97)(192)(200)(123)(197)(97)(192)(200)  
11)PHQ-4r0.292**0.273**0.255**0.350**0.326**0.208**0.204**0.146**0.245**0.236**1 
 (n)(440)(944)(340)(854)(200)(440)(944)(340)(854)(200)(958) 
12)L-1r-0.069-0.080*-0.006-0.147**-0.179*-0.130**-0.077*-0.018-0.140**-0.170*-0.542**1
 (n)(440)(944)(340)(854)(200)(440)(944)(340)(854)(200)(958)(958)
13)H-1r-0.083-0.0510.062-0.0140.002-0.078-0.0210.0690.027-0.034-0.409**0.530**
 (n)(440)(944)(340)(854)(200)(440)(944)(340)(854)(200)(958)(958)

หมายเหตุ. ** p <0.01; * p < 0.05. ACSID-11 = การประเมินเกณฑ์สำหรับความผิดปกติในการใช้อินเทอร์เน็ตโดยเฉพาะ 11 รายการ; IGDT-10 = การทดสอบความผิดปกติในการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตสิบรายการ; PHQ-4 = แบบสอบถามสุขภาพผู้ป่วย-4; ความสัมพันธ์กับระดับความเข้มของ ACSID-11 อยู่ในช่วงใกล้เคียงกัน

การอภิปรายและสรุปผล

รายงานนี้แนะนำ ACSID-11 เป็นเครื่องมือใหม่สำหรับการตรวจคัดกรองความผิดปกติเฉพาะในการใช้งานอินเทอร์เน็ตประเภทหลักๆ ที่ง่ายและครอบคลุม ผลการศึกษาระบุว่า ACSID-11 เหมาะสมที่จะจับเกณฑ์ ICD-11 สำหรับความผิดปกติในการเล่นเกมในโครงสร้างหลายแง่มุม ความสัมพันธ์เชิงบวกกับเครื่องมือการประเมินตาม DSM-5 (IGDT-10) ระบุเพิ่มเติมถึงความถูกต้องของโครงสร้าง

โครงสร้างพหุปัจจัยที่สันนิษฐานของ ACSID-11 ได้รับการยืนยันโดยผลลัพธ์ของ CFA รายการที่เข้ากันได้ดีกับแบบจำลองสี่ปัจจัยที่แสดงถึงเกณฑ์ ICD-11 (1) การควบคุมที่บกพร่อง (2) ลำดับความสำคัญที่เพิ่มขึ้น (3) ความต่อเนื่อง/การเพิ่มขึ้นแม้จะมีผลกระทบด้านลบ เช่นเดียวกับองค์ประกอบเพิ่มเติม (4) การด้อยค่าในการทำงานและ ความทุกข์ที่ทำเครื่องหมายว่าเกี่ยวข้องกับพฤติกรรมเสพติด สารละลายสี่ปัจจัยมีความพอดีที่เหนือกว่าเมื่อเปรียบเทียบกับสารละลายที่มีมิติเดียว ความหลายมิติของมาตราส่วนเป็นคุณลักษณะเฉพาะเมื่อเทียบกับเครื่องชั่งอื่นๆ ที่ครอบคลุมเกณฑ์ ICD-11 สำหรับความผิดปกติในการเล่นเกม (cf. King และคณะ, 2020Pontes et al., 2021). นอกจากนี้ ความพอดีที่เหนือกว่าของแบบจำลองปัจจัยอันดับสอง (และแบบจำลองปัจจัยสองส่วนบางส่วน) บ่งชี้ว่ารายการที่ประเมินเกณฑ์ที่เกี่ยวข้องทั้งสี่ข้อประกอบด้วยโครงสร้าง "ความผิดปกติ" ทั่วไปและแสดงให้เห็นถึงการใช้คะแนนโดยรวม ผลลัพธ์มีความคล้ายคลึงกันสำหรับความผิดปกติของการพนันออนไลน์และความผิดปกติอื่น ๆ ที่อาจเกิดขึ้นจากการใช้อินเทอร์เน็ตซึ่งวัดโดย ACSID-11 ในรูปแบบพหุพฤติกรรมในตัวอย่างของ ASSIST ได้แก่ ความผิดปกติของการซื้อ - การซื้อออนไลน์ ความผิดปกติในการใช้ภาพลามกอนาจารออนไลน์ เครือข่ายสังคม - ใช้ความผิดปกติ สำหรับอย่างหลัง แทบไม่มีเครื่องมือใดๆ ที่อิงตามเกณฑ์ของ WHO สำหรับความผิดปกติอันเนื่องมาจากพฤติกรรมเสพติด แม้ว่านักวิจัยจะแนะนำการจัดหมวดหมู่นี้สำหรับแต่ละรายการ (ยี่ห้อและคณะ, 2020Müllerและคณะ 2019สตาร์กและอัล 2018). มาตรการใหม่ที่ครอบคลุม เช่น ACSID-11 สามารถช่วยในการเอาชนะปัญหาด้านระเบียบวิธีวิจัย และช่วยให้สามารถวิเคราะห์ความเหมือนทั่วไปและความแตกต่างระหว่างพฤติกรรมเสพติดประเภทต่างๆ (ที่อาจเกิดขึ้น) เหล่านี้ได้อย่างเป็นระบบ

ความน่าเชื่อถือของ ACSID-11 อยู่ในระดับสูง สำหรับความผิดปกติในการเล่นเกม ความสอดคล้องภายในนั้นเทียบเท่าหรือสูงกว่าเครื่องมืออื่นๆ ส่วนใหญ่ (cf. King และคณะ, 2020). ความน่าเชื่อถือในแง่ของความสอดคล้องภายในยังดีสำหรับความผิดปกติอื่นๆ ในการใช้อินเทอร์เน็ตที่วัดโดยทั้ง ACSID-11 และ IGDT-10 จากนี้เราสามารถสรุปได้ว่ารูปแบบการตอบสนองแบบบูรณาการ เช่นรูปแบบ ASSIST (คณะทำงานช่วยเหลือ WHO พ.ศ. 2002) เหมาะสำหรับการประเมินร่วมกันของการเสพติดทางพฤติกรรมประเภทต่างๆ ในกลุ่มตัวอย่างปัจจุบัน คะแนนรวมของ ACSID-11 สูงที่สุดสำหรับความผิดปกติในการใช้เครือข่ายสังคมออนไลน์ ซึ่งสอดคล้องกับความชุกที่ค่อนข้างสูงของปรากฏการณ์นี้ ซึ่งปัจจุบันประมาณ 14% สำหรับประเทศปัจเจกและ 31% สำหรับประเทศส่วนรวม (Cheng, Lau, Chan, & Luk, 2021).

ความถูกต้องของการบรรจบกันถูกระบุโดยความสัมพันธ์เชิงบวกปานกลางถึงขนาดใหญ่ระหว่างคะแนน ACSID-11 และ IGDT-10 แม้จะมีรูปแบบการให้คะแนนที่แตกต่างกัน นอกจากนี้ ความสัมพันธ์เชิงบวกในระดับปานกลางระหว่างคะแนน ACSID-11 และ PHQ-4 ที่วัดอาการของภาวะซึมเศร้าและความวิตกกังวลยังสนับสนุนความถูกต้องตามเกณฑ์ของเครื่องมือประเมินใหม่ ผลลัพธ์สอดคล้องกับการค้นพบก่อนหน้านี้เกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างปัญหาทางจิต (comorbid) และความผิดปกติในการใช้อินเทอร์เน็ตโดยเฉพาะรวมถึงความผิดปกติของการเล่นเกม (มิฮาระ & ฮิกูจิ, 2017; แต่ดู; Colder Carras, Shi, Hard, & Saldanha, 2020), ความผิดปกติในการใช้ภาพอนาจาร (Duffy, Dawson, & Das Nair, 2016) ความผิดปกติของการซื้อ - ช้อปปิ้ง (Kyrios et al., 2018) ความผิดปกติของการใช้โซเชียลเน็ตเวิร์ก (Andreassen, 2015) และการพนันที่ผิดปกติ (ดาวลิ่งและคณะ 2015). นอกจากนี้ ACSID-11 (โดยเฉพาะความผิดปกติของการพนันออนไลน์และความผิดปกติในการใช้เครือข่ายสังคม) มีความสัมพันธ์แบบผกผันกับการวัดความพึงพอใจในชีวิต ผลลัพธ์นี้สอดคล้องกับการค้นพบก่อนหน้านี้เกี่ยวกับความสัมพันธ์ระหว่างความผาสุกที่บกพร่องและความรุนแรงของอาการของความผิดปกติในการใช้อินเทอร์เน็ตโดยเฉพาะ (Cheng, Cheung, & Wang, 2018Duffy et al., 2016Duradoni, Innocenti และ Guazzini, 2020). การศึกษาชี้ให้เห็นถึงความเป็นอยู่ที่ดีจะบกพร่องโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อความผิดปกติในการใช้อินเทอร์เน็ตจำเพาะหลายอย่างร่วมกัน (Charzyńska et al., 2021). การเกิดขึ้นร่วมกันของความผิดปกติในการใช้อินเทอร์เน็ตบางอย่างเกิดขึ้นไม่บ่อยนัก (เช่น Burleigh et al., 2019Müllerและคณะ 2021) ซึ่งบางส่วนอาจอธิบายความสัมพันธ์ที่ค่อนข้างสูงระหว่างความผิดปกติที่วัดโดย ACSID-11 และ IGDT-10 ตามลำดับ สิ่งนี้เน้นย้ำถึงความสำคัญของเครื่องมือคัดกรองแบบสม่ำเสมอเพื่อกำหนดความเหมือนและความแตกต่างที่ถูกต้องมากขึ้นในความผิดปกติประเภทต่างๆ อันเนื่องมาจากพฤติกรรมเสพติด

ข้อจำกัดหลักของการศึกษาในปัจจุบันคือกลุ่มตัวอย่างที่ไม่ใช่ทางคลินิก ค่อนข้างเล็ก และไม่เป็นตัวแทน ดังนั้น จากการศึกษานี้ เราไม่สามารถแสดงได้ว่า ACSID-11 เหมาะเป็นเครื่องมือในการวินิจฉัยหรือไม่ เนื่องจากเรายังไม่สามารถให้คะแนนการตัดที่ชัดเจนได้ นอกจากนี้ การออกแบบแบบภาคตัดขวางไม่อนุญาตให้ทำการอนุมานเกี่ยวกับความเชื่อถือได้ของการทดสอบซ้ำหรือความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่าง ACSID-11 และตัวแปรตรวจสอบความถูกต้อง เครื่องมือนี้ต้องการการตรวจสอบเพิ่มเติมเพื่อยืนยันความน่าเชื่อถือและความเหมาะสม อย่างไรก็ตาม ผลจากการศึกษาเบื้องต้นนี้ชี้ให้เห็นว่าเป็นเครื่องมือที่มีแนวโน้มว่าจะคุ้มค่าที่จะทดสอบเพิ่มเติม โปรดทราบว่าจำเป็นต้องใช้ฐานข้อมูลที่ใหญ่ขึ้น ไม่เพียงแต่สำหรับเครื่องมือนี้เท่านั้น แต่สำหรับสาขาการวิจัยทั้งหมดเพื่อพิจารณาว่าพฤติกรรมใดเหล่านี้ถือเป็นเอนทิตีการวินิจฉัย (cf. Grant & Chamberlain, 2016). โครงสร้างของ ACSID-11 ดูเหมือนจะทำงานได้ดีเมื่อได้รับการยืนยันจากผลการศึกษาในปัจจุบัน ปัจจัยเฉพาะสี่ประการและโดเมนทั่วไปมีการแสดงอย่างเพียงพอในพฤติกรรมต่างๆ แม้ว่าแต่ละรายการจะได้รับคำตอบสำหรับกิจกรรมออนไลน์ที่ระบุทั้งหมดที่ทำอย่างน้อยเป็นครั้งคราวในช่วงสิบสองเดือนที่ผ่านมา เราได้พูดคุยกันแล้วว่าความผิดปกติในการใช้อินเทอร์เน็ตบางอย่างมีแนวโน้มที่จะเกิดขึ้นร่วมกัน อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้ต้องได้รับการยืนยันในการศึกษาติดตามผล เนื่องจากเป็นสาเหตุของคะแนน ACSID-11 ในระดับปานกลางถึงสูงในทุกพฤติกรรม นอกจากนี้ ค่าที่ผิดปกติเป็นครั้งคราวอาจบ่งชี้ว่าสำหรับพฤติกรรมบางอย่าง ข้อมูลจำเพาะของแบบจำลองจำเป็นต้องได้รับการปรับให้เหมาะสม เกณฑ์ที่ใช้ไม่จำเป็นต้องมีความเกี่ยวข้องเท่ากันกับความผิดปกติที่อาจเกิดขึ้นทุกประเภทที่รวมอยู่ อาจเป็นไปได้ว่า ACSID-11 ไม่สามารถครอบคลุมลักษณะเฉพาะของความผิดปกติในการแสดงอาการได้อย่างเพียงพอ ความแปรปรวนของการวัดในเวอร์ชันต่างๆ ควรทดสอบกับตัวอย่างอิสระใหม่ รวมถึงผู้ป่วยที่ได้รับการวินิจฉัยว่ามีความผิดปกติในการใช้อินเทอร์เน็ตอย่างเฉพาะเจาะจง นอกจากนี้ ผลลัพธ์ไม่ได้เป็นตัวแทนของประชากรทั่วไป ข้อมูลโดยประมาณแสดงถึงผู้ใช้อินเทอร์เน็ตในเยอรมนีและไม่มีการล็อกในขณะที่รวบรวมข้อมูล อย่างไรก็ตาม การระบาดใหญ่ของ COVID-19 มีผลกระทบต่อระดับความเครียดและ (มีปัญหา) การใช้อินเทอร์เน็ต (Király et al., 2020). แม้ว่ามาตราส่วน L-1 รายการเดียวจะได้รับการตรวจสอบอย่างดี (Beierlein et al., 2015 โดย) (เฉพาะโดเมน) ความพึงพอใจในชีวิตสามารถบันทึกได้ครอบคลุมมากขึ้นในการศึกษาในอนาคตโดยใช้ ACSID-11

โดยสรุป ACSID-11 ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเหมาะสมสำหรับการประเมินอาการผิดปกติ (ที่อาจเกิดขึ้น) เฉพาะทางอินเทอร์เน็ตอย่างครอบคลุม สอดคล้องและประหยัด ซึ่งรวมถึงความผิดปกติของการเล่นเกม ความผิดปกติของการซื้อ-ซื้อสินค้าออนไลน์ ความผิดปกติในการใช้ภาพอนาจารออนไลน์ เครือข่ายสังคม - ความผิดปกติในการใช้งาน และความผิดปกติของการพนันออนไลน์ตามเกณฑ์การวินิจฉัย ICD-11 สำหรับความผิดปกติของการเล่นเกม ควรมีการประเมินเครื่องมือการประเมินเพิ่มเติม เราหวังว่า ACSID-11 อาจมีส่วนช่วยในการประเมินพฤติกรรมเสพติดในการวิจัยที่สอดคล้องกันมากขึ้น และอาจเป็นประโยชน์ในการปฏิบัติทางคลินิกในอนาคตด้วย

แหล่งเงินทุน

Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG มูลนิธิวิจัยเยอรมัน) – 411232260

ผลงานของผู้เขียน

SMM: วิธีการ การวิเคราะห์อย่างเป็นทางการ การเขียน – ร่างต้นฉบับ; EW: แนวความคิด ระเบียบวิธี การเขียน – การทบทวนและการแก้ไข; AO: วิธีการ การวิเคราะห์อย่างเป็นทางการ RS: แนวความคิด ระเบียบวิธี; AM: แนวความคิด ระเบียบวิธี; CM: แนวความคิด ระเบียบวิธี; KW: แนวความคิด ระเบียบวิธี; HJR: แนวความคิด ระเบียบวิธี; MB: แนวความคิด ระเบียบวิธี การเขียน – การทบทวนและการแก้ไข การกำกับดูแล

ขัดผลประโยชน์

ผู้เขียนรายงานว่าไม่มีความขัดแย้งทางผลประโยชน์ทางการเงินหรืออื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับหัวข้อของบทความนี้

กิตติกรรมประกาศ

บทความนี้ดำเนินการในบริบทของหน่วยวิจัย ACSID, FOR2974 ซึ่งได้รับทุนจาก Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, German Research Foundation) – 411232260

วัสดุเสริม

ข้อมูลเพิ่มเติมของบทความนี้สามารถดูได้ทางออนไลน์ที่ https://doi.org/10.1556/2006.2022.00013.