ความแตกต่างของสารสีเทาในเยื่อหุ้มสมองส่วนหน้าและส่วนหน้าของวงโคจรของผู้ใหญ่วัยหนุ่มสาวที่มีความผิดปกติของการเล่นเกมอินเทอร์เน็ต: morphometry บนพื้นผิว (2018)

J Behav Addict 2018 มี.ค. 13: 1-10 doi: 10.1556 / 2006.7.2018.20

ลีดี^1,2, ปาร์คเจ³, น้ำโขงก^1,2, คิม IY³, จอง YC^1,2.

บทคัดย่อ

ความเป็นมาและจุดมุ่งหมาย

การเปลี่ยนแปลงความเสี่ยง / ผลตอบแทนการตัดสินใจจะแนะนำให้บุคคลที่มีปัญหากับการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ต (IGD) เพื่อไล่ล่าความสุขระยะสั้นแม้จะมีผลกระทบระยะยาว เยื่อหุ้มสมองส่วนหน้า (cingulate cortex (ACC)) และเยื่อหุ้มสมองส่วนหน้า (orbitofrontal cortex) มีบทบาทสำคัญในการตัดสินใจเสี่ยง / ให้รางวัล การศึกษานี้ตรวจสอบความแตกต่างของสารสีเทาใน ACC และ OFC ของผู้ใหญ่ที่มีและไม่มี IGD โดยใช้ morphometry (SBM)

วิธีการ

เราตรวจสอบผู้ใหญ่ชายหนุ่ม 45 ด้วย IGD และ 35 ควบคุมชายที่จับคู่อายุ เราดำเนินการวิเคราะห์ตามภูมิภาคที่น่าสนใจ (ROI) สำหรับความหนาของเยื่อหุ้มสมองและปริมาณสสารสีเทา (GMV) ใน ACC และ OFC นอกจากนี้เรายังทำการวิเคราะห์ยอดความหนาของเยื่อหุ้มสมองโดยใช้สมองทั้งจุดสุดยอดเพื่อเสริมการวิเคราะห์ด้วย ROI

ผลสอบ

กลุ่มตัวอย่างของ IGD มีคอร์เทอร์ทินเนอร์ใน ACC ขวา rostral ด้านขวา OFC และ pars orbitalis ซ้ายกว่าตัวควบคุม นอกจากนี้เรายังพบ GMV ที่เล็กกว่าใน ACC หางขวาและ pars orbitalis ซ้ายในวิชา IGD เปลือกนอกที่บางกว่า OFC ด้านข้างขวาในกลุ่ม IGD มีความสัมพันธ์กับแรงกระตุ้นทางปัญญาที่สูงขึ้น การวิเคราะห์ทั้งสมองในวิชา IGD เผยให้เห็นคอร์เทกซ์ที่บางลงในบริเวณมอเตอร์เสริมด้านขวา, ตาซ้ายด้านหน้า, สมองกลีบข้างขม่อมที่ดีกว่า, และเยื่อหุ้มสมองด้านหลัง cingulate

สรุป

บุคคลที่มี IGD มีเยื่อหุ้มสมองที่บางกว่าและมี GMV ขนาดเล็กกว่าใน ACC และ OFC ซึ่งเป็นพื้นที่สำคัญสำหรับการประเมินค่ารางวัลการประมวลผลข้อผิดพลาดและการปรับพฤติกรรม นอกจากนี้ในส่วนของสมองที่เกี่ยวข้องกับการควบคุมพฤติกรรมรวมถึงบริเวณส่วนหน้า ความแตกต่างของสารสีเทาเหล่านี้อาจนำไปสู่พยาธิสรีรวิทยา IGD ผ่านการเปลี่ยนแปลงความเสี่ยง / ผลตอบแทนการตัดสินใจและการควบคุมพฤติกรรมที่ลดลง

คำสำคัญ: ความผิดปกติของการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ต; ความหนาของเยื่อหุ้มสมอง; ปริมาณสสารสีเทา การตัดสินใจความเสี่ยง / ผลตอบแทน ลักษณะพื้นผิว

PMID: 29529887

ดอย: 10.1556/2006.7.2018.20

ตั้งแต่หนุ่ม (1998b) นำเสนอแนวคิดเมื่อประมาณสองทศวรรษที่ผ่านมาพฤติกรรมการเสพติดที่เกี่ยวข้องกับกิจกรรมทางอินเทอร์เน็ตได้กลายเป็นปัญหาสุขภาพจิตที่สำคัญในคนหนุ่มสาวKuss, Griffiths, Karila และ Billieux, 2014) จากความผิดปกติทางพฤติกรรมเหล่านี้ Internet game disorder (IGD) ได้รับการตรวจสอบอย่างกว้างขวางว่าเป็นเรื่องที่น่าสนใจมาก (Kuss, 2013) ความไวของรางวัลที่ได้รับเพิ่มขึ้นและความไวต่อการสูญเสียลดลงจะแสดงในกรณี IGD (Dong, DeVito, Huang และ Du, 2012; ตงหูและหลิน 2013) ปัญหาเกี่ยวกับการตรวจสอบข้อผิดพลาด (Dong, Shen, Huang และ Du, 2013) และความยากลำบากในการควบคุมพฤติกรรมที่เหมาะสม (เกาะและคณะ, 2014) มีการรายงานใน IGD ด้วย ดังนั้นความไม่สมดุลระหว่างการแสวงหารางวัลและการควบคุมพฤติกรรมที่ลดลงใน IGD จะส่งเสริมความเสี่ยง / การตัดสินใจของรางวัลที่บกพร่อง (Dong & Potenza, 2014) ใน IGD การเปลี่ยนแปลงความเสี่ยง / ผลตอบแทนการตัดสินใจซึ่งมีลักษณะโดยการขาดดุลการตัดสินใจภายใต้เงื่อนไขความเสี่ยงและการตั้งค่าสำหรับรางวัลทันทีนั้นเกี่ยวข้องกับการแสวงหาความพึงพอใจในระยะสั้นจากเกมอินเทอร์เน็ตแม้จะมีผลกระทบระยะยาว (Pawlikowski & Brand, 2011; Yao et al., 2015).

การวิเคราะห์อภิมานของการตัดสินใจเปิดเผยว่าบริเวณสมองส่วน orbitofrontal cortex (OFC) และเยื่อหุ้มสมองส่วนหน้า (cingulate cortex (ACC)) มีส่วนเกี่ยวข้องอย่างต่อเนื่องในการตัดสินใจเกี่ยวกับความเสี่ยง / ผลตอบแทนKrain, Wilson, Arbuckle, Castellanos และ Milham, 2006) โดยเฉพาะ OFC มีความคิดที่จะกำหนดค่าตอบแทนให้กับการเลือกพฤติกรรมตามการรับรู้หรือผลลัพธ์ที่คาดหวังของพฤติกรรม (วาลลิส 2007) ACC แนะนำให้เข้ารหัสข้อผิดพลาดในการทำนายรางวัล (ความแตกต่างระหว่างรางวัลที่คาดการณ์กับผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นจริง) (Hayden, Heilbronner, Pearson, & Platt, 2011) และมีบทบาทสำคัญในการตรวจสอบข้อผิดพลาดและการปรับพฤติกรรม (Amiez, Joseph, & Procyk, 2005) บุคคลที่มี IGD ได้รายงานกิจกรรมการทำงานที่เปลี่ยนแปลงของ ACC และ OFC เพื่อตอบสนองต่อภารกิจทางจิตหลายอย่างซึ่งอาจส่งผลต่อความสามารถในการตัดสินใจเกี่ยวกับความเสี่ยง / ผลตอบแทน ในการศึกษาการถ่ายภาพหน้าที่ก่อนหน้านี้โดยใช้ Probabilistic Guessing Task บุคคลที่มี IGD แสดงการเปิดใช้งานที่เพิ่มขึ้นใน OFC ในระหว่างที่ได้รับเงื่อนไขและการเปิดใช้งานที่ลดลงใน ACC ระหว่างสภาวะการสูญเสีย (Dong, Huang, & Du, 2011) บุคคลที่มี IGD ยังแสดงให้เห็นถึงการเปิดใช้งานที่เปลี่ยนแปลงใน ACC และ OFC เพื่อตอบสนองต่อภารกิจของ STROOP ซึ่งระบุถึงความสามารถที่ลดลงในการตรวจสอบข้อผิดพลาดและควบคุมการรับรู้ของพฤติกรรม (Dong, DeVito, Du, & Cui, 2012; Dong, Shen, et al., 2013) โดยเฉพาะอย่างยิ่งการค้นพบนี้สอดคล้องกับรายงานการเปลี่ยนแปลงโครงสร้างใน OFC และ ACC ที่เกี่ยวข้องกับ IGD (Lin, Dong, Wang, & Du, 2015; Yuan et al., 2011) การศึกษาเมื่อเร็ว ๆ นี้ซึ่งรวมการออกแบบตัดขวางและตามยาวแสดงให้เห็นว่าการขาดดุลในเรื่องสีเทา orbitofrontal เป็นเครื่องหมายของ IGD (Zhou et al., 2017) มีการรายงานความสัมพันธ์ระหว่างสสารสีเทาที่เปลี่ยนแปลงใน ACC และการควบคุมการรู้คิดที่ผิดปกติใน IGD (Lee, Namkoong, Lee, & Jung, 2017; วัง et al., 2015) เมื่อพิจารณาถึงอิทธิพลของสสารสีเทาที่มีการเปลี่ยนแปลงต่อการทำงานของระบบประสาทHoney, Kötter, Breakspear, & Sporns, 2007) เราตั้งสมมุติฐานว่าสสารสีเทาที่ถูกเปลี่ยนแปลงใน OFC และ ACC มีส่วนช่วยในการตัดสินใจที่ไม่เหมาะสม / รางวัลใน IGD

มีการใช้เทคนิค neuroanatomical หลายอย่างเพื่อตรวจสอบสสารสีเทารวมถึงการวิเคราะห์ morphometric (SBM) ซึ่งเป็นวิธีการที่ละเอียดอ่อนในการวัดคุณสมบัติทางสัณฐานวิทยาของสมองโดยใช้แบบจำลองทางเรขาคณิตของพื้นผิวเปลือกนอก (Fischl et al., 2004) การวิเคราะห์ SBM มีข้อดีที่เป็นไปได้มากมายสำหรับการตรวจสอบสัณฐานของเยื่อหุ้มสมอง: มันสามารถนำมาใช้ในการวัดรูปแบบการพับเยื่อหุ้มสมอง (Fischl et al., 2007) และปิดบังเนื้อเยื่อย่อย (Kim et al., 2005) นอกจากนี้การวิเคราะห์ SBM ให้ข้อมูลที่มีความหมายเกี่ยวกับความหนาของเยื่อหุ้มสมองในขณะที่เทคนิคที่เปรียบเทียบได้เช่น voxel-based morphometry (VBM) นั้น จำกัด การประเมินรูปร่างของเยื่อหุ้มสมอง (Hutton, Draganski, Ashburner และ Weiskopf, 2009) แม้ว่าการศึกษา VBM ได้พบการเปลี่ยนแปลงปริมาณสสารสีเทาภูมิภาค (GMV) ในบุคคลที่มี IGD (Yao et al., 2017) มีการวิเคราะห์ SBM ไม่เพียงพอรวมถึงการประเมินความหนาของเยื่อหุ้มสมองสำหรับ IGD การศึกษาบางอย่างของ SBM พบ OFC ที่บางกว่าในวัยรุ่นที่มี IGD มากกว่าในการควบคุม (Hong et al., 2013; Yuan et al., 2013) อย่างไรก็ตามการวิเคราะห์ SBM ของคนหนุ่มสาวที่มี IGD ยังไม่ได้ดำเนินการ นอกจากนี้แม้ว่าวัยรุ่นและคนหนุ่มสาวที่มี IGD มีรายงานว่ามี GMV ขนาดเล็กของ ACC (ลีและคณะ, 2017; วัง et al., 2015) ยังไม่มีการศึกษาความหนาของเปลือกนอกของ ACC เนื่องจาก GMV และความหนาของเยื่อหุ้มสมองให้ข้อมูลประเภทต่าง ๆ เกี่ยวกับความผิดปกติของระบบประสาทLemaitre et al., 2012; Winkler et al., 2010) เราคาดการณ์ว่ามาตรการรวมของ GMV และความหนาของเยื่อหุ้มสมองสามารถนำเสนอภาพสีเทาที่เปลี่ยนแปลงมากขึ้นใน IGD

การศึกษาครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบสาร ACC และ OFC สีเทาในผู้ใหญ่ที่มีและไม่มี IGD ด้วยการวิเคราะห์ SBM เราวิเคราะห์ GMV และความหนาของเยื่อหุ้มสมองในผู้ติดเกมอินเทอร์เน็ต เราตั้งสมมติฐานว่าผู้ใหญ่ที่มี IGD จะมี GMV ที่เล็กกว่าและเยื่อหุ้มสมองที่บางกว่าใน ACC และ OFC เราคาดหวังว่าการเปลี่ยนแปลงเรื่องสีเทาเหล่านี้มีความสัมพันธ์กับแนวโน้มที่เพิ่มขึ้นในการตัดสินใจที่ก่อตั้งขึ้นในความพึงพอใจในระยะสั้นเช่นความสุขในการเล่นเกมมากกว่าการประเมินความเสี่ยงในระยะยาวเช่นผลกระทบด้านจิตสังคมเชิงลบ เพื่อทดสอบสมมติฐานของเราเราได้ทำการวิเคราะห์ตามขอบเขตของความสนใจ (ROI) โดยเน้นไปที่ ACC และ OFC เพื่อตรวจสอบ GMV และความหนาของเยื่อหุ้มสมองในคนหนุ่มสาวที่มี IGD จากนั้นเราใช้การวิเคราะห์ความสัมพันธ์เพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างสสารสีเทาที่เปลี่ยนแปลงและลักษณะทางคลินิกของ IGD สำหรับการวิเคราะห์ที่สองเราทำการวิเคราะห์ยอดความหนาของเยื่อหุ้มสมองทั้งสมองเพื่อตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงความหนาของเยื่อหุ้มสมองนอก ACC และ OFC ซึ่งเป็นส่วนเสริมของการวิเคราะห์ตาม ROI

วัสดุและวิธีการ

ผู้เข้าร่วมกิจกรรม

ผู้เข้าร่วมการศึกษาครั้งนี้ได้รับคัดเลือกจากโฆษณาออนไลน์ใบปลิวและคำพูดจากปาก มีเพียงเพศชายเท่านั้นที่รวมอยู่ในการศึกษานี้ ผู้เข้าร่วมถูกประเมินสำหรับรูปแบบการใช้อินเทอร์เน็ตของพวกเขาและคัดเลือก IGD โดยใช้การทดสอบการเสพติดอินเทอร์เน็ตที่จัดตั้งขึ้นก่อนหน้านี้ (IAT; หนุ่ม 1998a) ผู้เข้าร่วมที่ทำคะแนน 50 หรือสูงกว่าใน IAT และรายงานว่าการใช้อินเทอร์เน็ตหลักของพวกเขาในการเล่นเกมนั้นถูกจัดประเภทเป็นผู้สมัครโดยมีการวินิจฉัย IGD ผู้สมัครเหล่านี้เข้ารับการสัมภาษณ์โดยแพทย์เพื่อประเมินองค์ประกอบหลักของการติดยาเสพติดรวมถึงความอดทนการถอนผลข้างเคียงและการใช้งานมากเกินไปโดยเสียเวลาบล็อก 2008) ดังนั้นวิชา 80 ทั้งหมดจึงเข้าร่วมในการศึกษา; เหล่านี้รวมถึงผู้ใหญ่เพศชาย 45 ที่มีการควบคุม IGD และ 35 เพศชายที่มีสุขภาพดีซึ่งเป็นมือขวาและอายุระหว่าง 21 และ 26 ปี (หมายถึง: 23.6 ± 1.6)

ทุกวิชาได้รับการสัมภาษณ์ทางคลินิกแบบมีโครงสร้างสำหรับความผิดปกติของ DSM-IV Axis I (อันดับแรก Spitzer & Williams, 1997) เพื่อประเมินการปรากฏตัวของความผิดปกติทางจิตเวชที่สำคัญและ Wechsler Adult Intelligence Scale เวอร์ชั่นเกาหลี (Wechsler, 2014) เพื่อประเมิน Intelligence Quotient (IQ) เมื่อพิจารณาว่า IGD มักจะมีโรคทางจิตเวช (Kim et al., 2016) เราดำเนินการกับ Beck Depression Inventory (BDI; Beck, Steer, & Brown, 1996) สำหรับภาวะซึมเศร้ารายการความวิตกกังวลของเบ็ค (BAI; Beck, Epstein, Brown, & Steer, 1988) สำหรับความวิตกกังวลและ Wender Utah Rating Scale (WURS; วอร์ด 1993) สำหรับอาการวัยเด็กของโรคสมาธิสั้น (ADHD) ในที่สุดเนื่องจาก IGD มีความเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับแรงกระตุ้นสูง (Choi et al., 2014) เราใช้ Barratt Impulsiveness Scale - รุ่น 11 (BIS-11; Patton & Stanford, 1995) เพื่อทดสอบแรงกระตุ้น BIS-11 ประกอบด้วยสาม subscales: ความรู้ความเข้าใจแรงกระตุ้น, แรงกระตุ้นมอเตอร์, และแรงกระตุ้นที่ไม่ได้วางแผนไว้ อาสาสมัครทุกคนไร้ยาในระหว่างการประเมิน เกณฑ์การยกเว้นสำหรับทุกวิชาเป็นความผิดปกติทางจิตเวชที่สำคัญอื่น ๆ นอกเหนือจาก IGD สติปัญญาต่ำที่ขัดขวางความสามารถในการทำรายงานตนเองระบบประสาทหรือความเจ็บป่วยทางการแพทย์และข้อห้ามในการสแกน MRI

การเก็บข้อมูลและการประมวลผลภาพ

ข้อมูล MRI สมองถูกรวบรวมโดยใช้เครื่องสแกน 3T Siemens Magnetom MRI ที่มีขดลวดหัวแปดช่อง MRI โครงสร้างที่มีความละเอียดสูงได้มาในระนาบทัลโดยใช้ลำดับเสียงสะท้อนไล่ระดับสี 1D ที่เสียน้ำหนัก T3 (เวลาสะท้อน = 2.19 มิลลิวินาที, เวลาในการทำซ้ำ = 1,780 มิลลิวินาที, มุมพลิก = 9 °, มุมมอง = 256 มม., เมทริกซ์ = 256 × 256 ความหนาของชิ้นตามขวาง = 1 มม.) ข้อมูล MRI ทั้งหมดได้รับการตรวจสอบด้วยสายตาเพื่อหาสิ่งประดิษฐ์ FreeSurfer 5.3.0 (http://surfer.nmr.mgh.harvard.edu/) ถูกนำมาใช้สำหรับการวิเคราะห์ SBM ของความหนาของเปลือกนอกและ GMV กระแสการประมวลผลรวมถึงการกำจัดเนื้อเยื่อที่ไม่ใช่สมองโดยใช้วิธีไฮบริดSégonne et al., 2004) การแก้ไขความเข้มที่ไม่สม่ำเสมอ (Sled, Zijdenbos และ Evans, 1998) การแบ่งส่วนของเนื้อเยื่อสสารสีเทา - ขาว (Dale, Fischl และ Sereno, 1999) การแบ่งขอบเขตของสสารสีเทา - ขาวและการแก้ไขโทโพโลยี (Ségonne, Pacheco และ Fischl, 2007) อัตราเงินเฟ้อที่พื้นผิวและความแบน (Fischl, Sereno, & Dale, 1999) เปลี่ยนเป็นแผนที่อวกาศทรงกลม (Fischl, Sereno, Tootell และ Dale, 1999) และ parcellation อัตโนมัติของเปลือกสมองมนุษย์ (Fischl et al., 2004) ความหนาของเยื่อหุ้มสมองถูกกำหนดโดยการประมาณระยะห่างระหว่างขอบเขตสสารสีเทา - ขาว (พื้นผิวด้านใน) และพื้นผิว pial (พื้นผิวด้านนอก) ข้อมูลถูกทำให้ราบรื่นโดยใช้ความกว้างเต็ม 10-mm ที่เคอร์เนล Gaussian สูงสุดครึ่งหนึ่ง

การวิเคราะห์ข้อมูลทางภาพ

การวิเคราะห์ตาม ROI ได้ดำเนินการเพื่อเปรียบเทียบ GMV และความหนาของเยื่อหุ้มสมองระหว่างบุคคลที่มี IGD และการควบคุม ROIs ถูกกำหนดโดยใช้แผนที่เยื่อหุ้มสมอง Desikan – KillianyDesikan et al., 2006) ROIs รวมทั้งสองด้านของ ACC (caudal / rostral ACC) และ OFC (ด้านข้าง / ตรงกลาง OFC, pars orbitalis) (รูปที่ 1) เพื่อประเมินความแตกต่างของกลุ่ม (บุคคลที่มี IGD เทียบกับส่วนควบคุม) ใน GMV และความหนาของเยื่อหุ้มสมอง, ค่าเฉลี่ยของ GMV และความหนาของเยื่อหุ้มสมองภายใน ROI แต่ละชุดถูกสกัดโดยใช้ FreeSurfer สำหรับแต่ละ ROI เราทำการวิเคราะห์ความแปรปรวนร่วมกับ SPSS 24.0 (SPSS Inc. , Chicago, IL, USA) สำหรับระดับนัยสำคัญของ p = .05 อายุ IQ และปริมาตรในกะโหลกศีรษะ (ICV) ของแต่ละเรื่องถูกป้อนเป็นตัวแปรร่วมในการวิเคราะห์สำหรับ GMV อายุและไอคิวถูกป้อนเป็นค่าความแปรปรวนร่วมในการวิเคราะห์ความหนาของเปลือกนอก แต่ ICV ไม่รวมเป็นโควาเรียตเนื่องจากการศึกษาก่อนหน้านี้ชี้ให้เห็นว่าความหนาของเปลือกนอกไม่ได้รับผลกระทบจาก ICV (Buckner et al., 2004) เพื่อประเมินความสัมพันธ์ของพฤติกรรมสมองเราได้ทำการวิเคราะห์สหสัมพันธ์สำหรับการเปลี่ยนแปลงสสารสีเทา (GMV และความหนาของเยื่อหุ้มสมองใน OFC และ ACC) และสเกลรายงานตนเอง (IAT และ BIS)

รูป 1. ภูมิภาคที่น่าสนใจ (ROIs) ROIs ถูกกำหนดตามแผนที่เปลือกนอก Desikan-Killiany ROIs สำหรับเยื่อหุ้มสมองส่วนหน้า (cingulate cortex (ACC)) นั้นรวมทั้งสองข้างของหาง ACC (สีเขียว) และ rostral ACC (สีส้ม) ROIs สำหรับ orbitofrontal cortex (OFC) รวมทั้งสองข้างของ OFC ด้านข้าง (สีแดง), medial OFC (สีน้ำเงิน), และ pars orbitalis (สีเหลือง)

เพื่อเสริมการวิเคราะห์ ROI, การวิเคราะห์สมองทั้งสมองสำหรับความหนาของเปลือกนอกได้ดำเนินการโดยใช้แบบจำลองเชิงเส้นทั่วไปใน Query, Query, Design, Estimate, Estimate, Contrast Module ของ FreeSurfer หลังจากควบคุมอายุและ IQ ของแต่ละเรื่อง เป็นการสำรวจเชิงสำรวจสำหรับสมองทั้งหมดซึ่งเป็นเกณฑ์การก่อตัวของกลุ่มที่ไม่ถูกแก้ไข p <.005 ถูกใช้เพื่อการเปรียบเทียบที่ชาญฉลาด เรารายงานเฉพาะกลุ่มที่มีจุดยอดที่มีนัยสำคัญมากกว่า 200 จุดเพื่อลดความเป็นไปได้ในการสร้างผลบวกปลอม (Fung et al., 2015; วัง et al., 2014).

จริยธรรม

การศึกษาครั้งนี้ดำเนินการภายใต้แนวทางสำหรับการใช้งานของผู้เข้าร่วมที่เป็นมนุษย์ที่จัดตั้งขึ้นโดยคณะกรรมการพิจารณาสถาบันที่มหาวิทยาลัยยอนเซ คณะกรรมการพิจารณาสถาบันของมหาวิทยาลัยยอนเซอนุมัติการศึกษา หลังจากอธิบายรายละเอียดทั้งหมดเกี่ยวกับขอบเขตของการศึกษาต่อผู้เข้าร่วมทั้งหมดได้รับความยินยอมเป็นลายลักษณ์อักษร

ผลสอบ

ลักษณะทางประชากรและทางคลินิกของอาสาสมัคร

ผู้เข้าร่วมในกลุ่มควบคุมและกลุ่ม IGD ได้รับการจับคู่ตามอายุและ IQ เต็มรูปแบบ (ตาราง 1) วิชาที่มี IGD ให้คะแนนสูงกว่าการทดสอบ Internet Addiction (IA) และ Impulsivity มากกว่าการควบคุม (IAT): p <.001; ทวิ: p = .012) นอกจากนี้สมาชิกของกลุ่ม IGD ได้คะแนนสูงขึ้นอย่างมีนัยสำคัญจากการทดสอบภาวะซึมเศร้าความวิตกกังวลและอาการสมาธิสั้นในวัยเด็กเมื่อเทียบกับการควบคุมที่ดีต่อสุขภาพ (BDI: p = .001; บ๊าย: p <.001; WURS: p <.001) ICV รวมไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญระหว่างการควบคุมและวัตถุที่มี IGD (1,600.39 ± 149.09 ซม³ สำหรับกลุ่ม IA; 1,624.02 ± 138.96 ซม³ สำหรับการควบคุม p = .467)

1 ตาราง. ประชากรและตัวแปรทางคลินิกของผู้เข้าร่วม

หมายเหตุ. ค่าจะแสดงเป็นค่าเฉลี่ย± SD.

^aIntelligence Quotient (IQ) ได้รับการประเมินโดยใช้ Wechsler Adult Intelligence Scale

^bWender Utah Rating Scale ดำเนินการเพื่อประเมินอาการสมาธิสั้นในวัยเด็ก

การวิเคราะห์ตาม ROI

การวิเคราะห์โดยใช้ ROI จากความหนาของเยื่อหุ้มสมองพบว่าผู้ที่มี IGD มีเยื่อหุ้มสมองบางใน ACC ขวา, ด้านขวาของ OFC และด้านซ้าย pars orbitalis กว่าเยื่อหุ้มสมองในการควบคุม (rostral ACC: p = .011; OFC ด้านข้าง: p = .021; pars orbitalis: p = .003; ตาราง 2) การค้นพบเหล่านี้ยังคงมีความสำคัญหลังจากรวมเงื่อนไข comorbid (BDI, BAI และ WURS) เป็น covariates (rostral ACC: p = .008; OFC ด้านข้าง: p = .044; pars orbitalis: p = .014) การวิเคราะห์ตาม ROI สำหรับ GMV แสดงให้เห็นว่าอาสาสมัครที่มี IGD มี GMV น้อยกว่าใน ACC หางด้านขวาและออร์บิตาลิสพาร์ด้านซ้ายเมื่อเทียบกับการควบคุม (หาง ACC: p = .042; pars orbitalis: p = .021) การค้นพบนี้ยังคงมีนัยสำคัญใน ACC หาง (p = .013) หลังจากรวมเงื่อนไข comorbid (BDI, BAI และ WURS) เป็นโควาเรียต แต่ไม่รวมอยู่ในพาร์สออร์บิทัล (p = .098) เมื่อเทียบกับการควบคุมอาสาสมัครที่มี IGD ไม่มี GMV ที่ใหญ่กว่าหรือเปลือกนอกที่หนาขึ้นใน ROI

2 ตาราง. ภูมิภาคของการเปรียบเทียบตามความสนใจของความหนาของเปลือกนอกและปริมาณสสารสีเทาระหว่างชายหนุ่มที่มีความผิดปกติของการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ต (IGD) และการควบคุม (กลุ่ม IGD <กลุ่มควบคุม)

หมายเหตุ. ค่าจะแสดงเป็นค่าเฉลี่ย± SD.

ในอาสาสมัคร IGD เยื่อหุ้มสมองชั้นบางใน OFC ด้านข้างขวามีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับคะแนนความรู้ที่สูงขึ้นของการรู้คิดหลังจากเงื่อนไข comorbid (BDI, BAI, และ WURS) ถูกรวมเข้าเป็น covariates (r = −.333, p = .038; รูป 2) เราไม่พบความสัมพันธ์ทางสถิติระหว่างการเปลี่ยนแปลงสสารสีเทาโดยเฉพาะ GMV ขนาดเล็กกว่าและคอร์เทกซ์ที่บางลงและคะแนน IAT

รูป 2. การวิเคราะห์สหสัมพันธ์สำหรับความสัมพันธ์ระหว่างพฤติกรรมสมอง ความสัมพันธ์บางส่วนระหว่างความหนาของเยื่อหุ้มสมองในคอร์เทกซ์ด้านนอก orbitofrontal ด้านขวา (OFC) กับคะแนนความรู้ความเข้าใจของระดับแรงกระตุ้น Barratt Impulsiveness Scale (BIS) หลังจากการควบคุมสำหรับโควาเรียต (อายุ, IQ, BDI, BAI และ WURS) เพื่ออธิบายความสัมพันธ์บางส่วนตัวแปรถูกถดถอยลงบน covariates โดยใช้การถดถอยเชิงเส้น แผนการกระจายถูกสร้างขึ้นโดยใช้เศษซากที่ไม่ได้มาตรฐาน ความหนาของเยื่อหุ้มสมองของ OFC ด้านข้างขวามีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับการกระตุ้นทางปัญญาในวิชา IGD (r = −.333, p = .038)

การวิเคราะห์จุดสุดยอดทั้งสมอง

การวิเคราะห์จุดสุดยอดสมองทั้งสมองความหนาของเยื่อหุ้มสมองแสดงให้เห็นว่าผู้ที่มี IGD มีเยื่อหุ้มสมองที่บางกว่าในบริเวณมอเตอร์เสริมด้านขวา (SMA; พิกัดสูงสุดของ Talairach: X = 7 Y = 21 Z = 53; รูป 3A) นอกจากนี้อาสาสมัครที่มี IGD มีเยื่อหุ้มสมองบางในเขตตาด้านหน้าซ้าย (FEF; พิกัด Talairach สูงสุด: X = −10, Y = 17 Z = 45; รูป 3B) ด้านซ้ายด้านหลัง cingulate cortex (PCC; จุดสูงสุด Talairach พิกัด: X = −9, Y = −30, Z = 40; รูป 3B) และ lobule parietal lobule ด้านซ้าย (SPL; พิกัด Talairach สูงสุด: X = −15, Y = −62, Z = 61; รูป 3C) กว่าตัวควบคุม สมาชิกของกลุ่ม IGD ไม่มีส่วนใดของสมองที่มีเยื่อหุ้มสมองหนากว่าเมื่อเทียบกับกลุ่มควบคุม

รูป 3. การวิเคราะห์จุดสุดยอดทั้งสมองของความหนาของเยื่อหุ้มสมอง เกณฑ์ทางสถิติของ p <.005 (ไม่ถูกแก้ไข) ถูกนำมาใช้เพื่อการเปรียบเทียบที่ชาญฉลาด เมื่อเทียบกับการควบคุมผู้ป่วยที่มี IGD มีเยื่อหุ้มสมองที่บางกว่าในบริเวณมอเตอร์เสริมด้านขวา (A) (SMA; พิกัด Talairach สูงสุด: X = 7 Y = 21 Z = 53; จำนวนจุดยอด: 271), (B) ลานตาด้านหน้าซ้าย (FEF; พิกัด Talairach สูงสุด: X = −10, Y = 17 Z = 45; จำนวนจุดยอด: 224) และ cingulate cortex ด้านหลังด้านซ้าย (PCC; ยอด Talairach พิกัด: X = −9, Y = −30, Z = 40; จำนวนจุดยอด: 215) และ (C) ซ้ายกลีบข้างขม่อมที่เหนือกว่า (SPL; พิกัด MNI สูงสุด: X = −15, Y = −62, Z = 61; จำนวนจุดยอด: 216)

การสนทนา

การใช้การวิเคราะห์ SBM เราเปรียบเทียบเรื่องสีเทาของ ACC และ OFC ในคนหนุ่มสาวกับ IGD กับการควบคุมสุขภาพที่ตรงกัน การค้นพบของเราสนับสนุนสมมติฐานที่ว่าคนหนุ่มสาวที่มี IGD มีคอร์เทตทินเนอร์และ GMV ขนาดเล็กกว่าใน ACC และ OFC มากกว่าตัวควบคุม เราทำการวิเคราะห์โดยใช้ ROI และพบว่าอาสาสมัครที่มี IGD มีเยื่อหุ้มสมองที่บางกว่าใน ACC ที่เหมาะสม ROC ด้านขวา OFC ด้านข้างขวาและ Pars ซ้ายหรือวงโคจรมากกว่าการควบคุม การศึกษาก่อนหน้านี้ได้รายงานว่าเยื่อหุ้มสมองบางลงใน OFC ด้านข้างและ pars orbitalis ของวัยรุ่นด้วย IGD (Hong et al., 2013; Yuan et al., 2013) การศึกษาครั้งนี้มุ่งเน้นไปที่คนหนุ่มสาวและพบผลลัพธ์ที่คล้ายกันด้วยความเคารพเยื่อหุ้มสมองหนาใน OFC และใน rostral ACC ในวิชาที่มี IGD เยื่อหุ้มสมองชั้นนอกด้านขวาของ OFC มีความสัมพันธ์กับแรงกระตุ้นทางปัญญาที่สูงกว่าสะท้อนให้เห็นถึงแนวโน้มในการตัดสินใจตามความพึงพอใจระยะสั้น นอกจากนี้เราพบว่าอาสาสมัครที่มี IGD มี GMV ขนาดเล็กลงใน ACC หางขวาและส่วนซ้ายของวงโคจร การค้นพบนี้สอดคล้องกับการศึกษา VBM ก่อนหน้านี้ซึ่งรายงานว่าวิชาที่มี IGD มี GMV ที่เล็กกว่าใน ACC และ OFC (Yuan et al., 2011; Zhou et al., 2011) เช่นเดียวกับในการศึกษาก่อนหน้า (Hutton et al., 2009; Tomoda, Polcari, Anderson และ Teicher, 2012) ผลลัพธ์ของ GMV และความหนาของเยื่อหุ้มสมองนั้นใกล้เคียงกัน แต่เราก็พบความแตกต่างเช่นกัน การค้นพบของเราชี้ให้เห็นว่าความหนาของเยื่อหุ้มสมองไม่สอดคล้องกับ GMV อย่างสมบูรณ์ซึ่งบ่งชี้ว่าควรพิจารณาความหนาของเยื่อหุ้มสมองและ GMV ร่วมกันเพื่อให้ได้ภาพที่ถูกต้องมากขึ้นสำหรับการเปลี่ยนสสารสีเทา

การค้นพบที่สำคัญของการศึกษานี้คือคนหนุ่มสาวที่มี IGD มีการเปลี่ยนแปลงสสารสีเทาใน ACC; โดยเฉพาะบุคคลเหล่านี้มีคอร์เทกซ์ ACC ขวาบางลงเช่นเดียวกับจีเอ็มวีขนาดเล็กใน ACC หางขวาเมื่อเทียบกับการควบคุม ส่วน rostral ของ ACC นั้นเกี่ยวข้องกับการตอบสนองที่เกี่ยวข้องกับข้อผิดพลาดรวมถึงการประมวลผลทางอารมณ์และส่วนหางของ ACC นั้นเกี่ยวข้องกับการตรวจจับความขัดแย้งเพื่อรับการควบคุมการรับรู้ (Van Veen & Carter, 2002) เนื่องจากความหนาของเยื่อหุ้มสมองส่วนภูมิภาคสัมพันธ์กับพฤติกรรม (Bledsoe, Semrud-Clikeman และ Pliszka, 2013; Ducharme et al., 2012) เปลือกนอก ACC บางลงใน IGD อาจนำไปสู่ความล้มเหลวในการตอบสนองต่อผลกระทบเชิงลบของการเล่นเกมมากเกินไปโดยใช้การประมวลผลข้อผิดพลาดบกพร่อง นอกจากนี้ GMV ขนาดเล็กของ ACC หางเสือในผู้ติดเกมอินเทอร์เน็ตอาจนำไปสู่การสูญเสียการควบคุมความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับการเล่นเกมมากเกินไป นอกจากนี้การค้นพบของเราเกี่ยวกับความแตกต่างของสารสีเทาในด้านขวาของ ACC นั้นสอดคล้องกับหลักฐานก่อนหน้านี้ที่ว่าการติดตามและการควบคุมพฤติกรรมที่เกี่ยวข้องนั้นจะถูกส่งต่อไปยังซีกขวาStuss, 2011).

ที่นี่เราพบว่าชายหนุ่มที่มี IGD มีเยื่อหุ้มสมองที่บางกว่าใน OFC ด้านข้างขวาเมื่อเทียบกับการควบคุม โดยทั่วไป OFC มีส่วนช่วยในการตรวจสอบค่ารางวัลที่กำหนดให้กับการตัดสินใจที่แตกต่างกัน โดยเฉพาะอย่างยิ่งส่วนด้านขวาของ OFC มีส่วนเกี่ยวข้องในกระบวนการยับยั้งที่ระงับทางเลือกที่ได้รับรางวัลก่อนหน้านี้ (Elliott & Deakin, 2005; Elliott, Dolan และ Frith, 2000) และส่งเสริมการเลือกรางวัลเงินล่าช้ากว่ารางวัลทันที (McClure, Laibson, Loewenstein และ Cohen, 2004) นอกจากนี้เมื่อเร็ว ๆ นี้บทบาทของ OFC ด้านข้างทางขวาถูกเสนอให้รวมการผสมผสานของข้อมูลที่อิงกับผลลัพธ์ก่อนหน้ากับข้อมูลการรับรู้ในปัจจุบันเพื่อสร้างสัญญาณที่คาดการณ์ล่วงหน้าเกี่ยวกับตัวเลือกที่จะเกิดขึ้น (Nogueira et al., 2017) โดยรวมแล้วหลักฐานนี้ชี้ให้เห็นว่า OFC ด้านข้างด้านขวาควบคุมการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลภายในและภายนอกอย่างยืดหยุ่นและปรับตัวได้ รอยโรคต่อ OFC ด้านข้างทำให้การตัดสินใจที่เกี่ยวข้องกับรางวัลล่าช้านำไปสู่การตัดสินใจระยะสั้นและห่ามมี.ค. , วอล์คเกอร์, ธีโอบอลด์, อีเกิลและร็อบบินส์, 2011) ที่นี่ความหนาของเยื่อหุ้มสมองของ OFC ด้านข้างขวาในกลุ่ม IGD มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญกับการกระตุ้นทางปัญญาซึ่งหมายถึง "การตัดสินใจอย่างรวดเร็ว" (Stanford et al., 2009) เมื่อเร็ว ๆ นี้การกระตุ้นทางปัญญามีความสัมพันธ์อย่างใกล้ชิดกับการเรียนรู้และการตัดสินใจบนพื้นฐานของรางวัลCáceres & San Martín, 2017) ดังนั้นบนพื้นฐานของการรวมกันของการค้นพบของเราและวรรณกรรมที่มีอยู่เราคาดการณ์ว่า OFC cortex ที่บางกว่าด้านขวาจะป้องกันบุคคลที่มี IGD จากการบูรณาการข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพเพื่อประเมินคุณค่าของรางวัล .

การค้นพบที่สำคัญอีกอย่างคืออาสาสมัครที่มี IGD แสดงให้เห็นว่า GMV มีขนาดเล็กลงและเยื่อหุ้มสมองที่บางกว่าใน pars ซ้ายหรือ orbitalis เปรียบเทียบกับส่วนควบคุม pars orbitalis ตั้งอยู่ที่ส่วนด้านหน้าของ gyrus หน้าผากที่ด้อยกว่าและ gyrus หน้าผากที่ด้อยกว่านั้นมีแนวโน้มที่จะทำงานร่วมกับ OFC ด้านข้าง (Zald et al., 2012) ยิ่งไปกว่านั้น pars orbitalis พร้อมกับภูมิภาค orbitofrontal อื่น ๆ นั้นเกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการให้รางวัลและการตัดสินใจ (Dixon & Christoff, 2014) โดยเฉพาะอย่างยิ่งด้านซ้ายของ pars orbitalis แสดงให้เห็นว่ามีการเชื่อมโยงอย่างใกล้ชิดกับ gyrus ชั่วคราวกลางและมีส่วนร่วมในการดึงหน่วยความจำการควบคุมทางปัญญา (Badre, Poldrack, Paré-Blagoev, Insler และ Wagner, 2005) เนื่องจากการเลือกตอบสนองแบบปรับได้นั้นเกี่ยวข้องกับการควบคุมเชิงกลยุทธ์ของระบบหน่วยความจำ (Poldrack & Packard, 2003) การเปลี่ยนแปลงสสารสีเทาภายใน orbitalis pars ด้านซ้ายอาจทำให้ยากที่จะชี้แนะพฤติกรรมตามข้อมูลก่อนหน้านี้ (Badre & Wagner, 2007) ดังนั้นในมุมมองของวรรณกรรมการค้นพบของเราชี้ให้เห็นว่า GMV ที่มีขนาดเล็กกว่าและคอร์เทกซ์ทินเนอร์ใน pars ซ้ายหรือกลุ่มของ IGD อาจนำไปสู่การใช้งานอินเทอร์เน็ตที่ไม่มีการควบคุมโดยการลดความสามารถในการปรับพฤติกรรม

ในการวิเคราะห์จุดสุดยอดทั้งสมองเราพบว่าอาสาสมัครที่มี IGD มีเยื่อหุ้มสมองที่บางกว่าใน SMA ขวา FEF ซ้าย SPL ซ้ายและ PCC ซ้ายเมื่อเทียบกับส่วนควบคุม SMA ที่ถูกต้องมีบทบาทในการเชื่อมโยงความรู้ความเข้าใจและพฤติกรรม (Nachev, Kennard และ Husain, 2008) และเป็นพื้นที่สำคัญสำหรับการยับยั้งการตอบสนอง (พิกตันและคณะ, 2007) กิจกรรมของเซลล์ประสาทในพีซีซีถูกปรับโดยการเปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อมภายนอกและการมอดูเลตนี้อาจเกี่ยวข้องกับการเปลี่ยนแปลงการตั้งค่าความรู้ความเข้าใจสำหรับการปรับพฤติกรรม (Pearson, Heilbronner, Barack, Hayden และ Platt, 2011) FEF และ SPL ยังเป็นส่วนสำคัญของสมองที่เกี่ยวข้องกับการควบคุมความสนใจจากบนลงล่าง (Corbetta & Shulman, 2002) การประสานงานที่เหมาะสมของภูมิภาคด้านหน้าและข้างขม่อมเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการวางแผนการดำเนินการปรับตัวAndersen & Cui, 2009) แม้ว่าทั้ง FEF และ SPL ไม่ได้เป็น ROIs ในการศึกษานี้เราแนะนำว่าเยื่อหุ้มสมองบาง ๆ ในพื้นที่เหล่านี้ของสมองโดยเฉพาะอย่างยิ่งในพื้นที่ด้านหน้ามีบทบาทสำคัญในการควบคุมพฤติกรรมที่ลดลงในบุคคลที่มี IGD การควบคุมพฤติกรรมที่ลดน้อยลงนี้อาจเปลี่ยนความเสี่ยง / ผลตอบแทนการตัดสินใจส่งผลให้เกิดความยากลำบากในการระงับความเร่งด่วนและการแสวงหาความพึงพอใจระยะสั้น

การศึกษาครั้งนี้มีข้อ จำกัด ที่ควรพิจารณา อย่างแรกการค้นพบเยื่อหุ้มสมองบางใน ACC และ OFC โดยการวิเคราะห์โดยใช้ ROI นั้นไม่ได้รับการยืนยันในการวิเคราะห์ทั้งสมอง เราคาดการณ์ว่าความแตกต่างนี้เกิดจากความแตกต่างของวิธีการในเบื้องต้น ตัวอย่างเช่นการวิเคราะห์ตาม ROI ได้ดำเนินการโดยการคำนวณความหนาของเยื่อหุ้มสมองเฉลี่ยภายในพื้นที่ที่กำหนดด้วยตนเองและความแตกต่างของกลุ่มถูกตรวจสอบโดยการวิเคราะห์ทางสถิติที่ตามมา ในทางตรงกันข้ามการวิเคราะห์ทั้งสมองใช้โมเดลเชิงเส้นทั่วไปเพื่อประเมินความแตกต่างของกลุ่มจุดสุดยอดในความหนาของเยื่อหุ้มสมอง เนื่องจากแนวทางของ ROI และสมองทั้งหมดให้ข้อมูลประเภทต่าง ๆ จึงแนะนำให้ใช้วิธีการทั้งสองนี้ (Giuliani, Calhoun, Pearlson, Francis และ Buchanan, 2005) การค้นพบในปัจจุบันของเราจะได้รับการชี้แจงโดยการวิจัยเพิ่มเติมเพื่อลดข้อผิดพลาดในการวิเคราะห์ที่ใช้ ROI และการวิเคราะห์จุดสุดยอดทั้งสมองโดยเฉพาะอย่างยิ่งข้อผิดพลาดที่ได้จากกระบวนการฟื้นฟูเชิงพื้นที่ ประการที่สองแม้ว่าการศึกษานี้กำหนด ROIs จากข้อสันนิษฐานว่าการปรับเปลี่ยนโครงสร้างใน OFC และ ACC รองรับความเสี่ยง / ผลตอบแทนการตัดสินใจที่บกพร่องใน IGD แต่ก็ไม่มีการวัดความสามารถในการตัดสินใจโดยตรงโดยการทดสอบทางจิตวิทยา ดังนั้นควรมีการพิจารณาอย่างรอบคอบเมื่อเชื่อมโยงผลการถ่ายภาพของเรากับความเสี่ยง / รางวัลการตัดสินใจที่ผิดปกติใน IGD ประการที่สามแม้ว่าการวินิจฉัย IGD ในการศึกษานี้ทำโดยใช้แบบจำลอง IAT และการสัมภาษณ์ทางคลินิก แต่ไม่ได้ใช้เกณฑ์การวินิจฉัย DSM-5 สำหรับ IGD เกณฑ์การวินิจฉัย DSM-5 IGD ถูกนำมาใช้อย่างกว้างขวางเนื่องจาก DSM-5 ระบุว่า IGD เป็นหนึ่งในเงื่อนไขที่ต้องมีการศึกษาเพิ่มเติม (Petry & O'Brien, 2013) เพื่อรวบรวมหลักฐานที่เชื่อถือได้สำหรับ IGD มีความจำเป็นต้องใช้เครื่องมือวิเคราะห์ที่สอดคล้องกัน ดังนั้นการศึกษา IGD ในอนาคตควรใช้เกณฑ์การวินิจฉัย DSM-5 ข้อที่สี่แม้ว่าเราจะ จำกัด การศึกษานี้ให้กับกลุ่มผู้ใช้ IGD ที่รายงานว่าเกมออนไลน์เป็นการใช้อินเทอร์เน็ตครั้งแรก แต่ผู้เข้าร่วมส่วนใหญ่ก็เข้าร่วมในกิจกรรมออนไลน์อื่น ๆ รวมถึงเครือข่ายสังคมออนไลน์ ดังนั้นการออกแบบโครงสร้างและหน้าที่การศึกษาแบบผสมผสานในอนาคตที่วัดกิจกรรมของระบบประสาทในการตอบสนองต่อสิ่งเร้าที่เฉพาะเจาะจงเกี่ยวกับเกมจะช่วยยกระดับการค้นพบของเรา ประการที่ห้าเราใช้การออกแบบแบบตัดขวางในการศึกษานี้ การวิจัยในอนาคตที่ใช้การศึกษาระยะยาวออกแบบมาเพื่อวัดการเปลี่ยนแปลงความหนาของเยื่อหุ้มสมองในช่วงวัยรุ่นและวัยผู้ใหญ่ตอนต้นจะตรวจสอบว่ามีความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างผลการถ่ายภาพของเรากับการเล่นเกมอินเทอร์เน็ตมากเกินไปหรือไม่ หกตัวอย่างของเราสำหรับการศึกษานี้มีขนาดเล็กและรวมวิชาเพศชายเท่านั้น มีรายงานความแตกต่างทางเพศตามลักษณะทางคลินิกของ IGD (โกเยนเฉินเฉินและเยน 2005) การศึกษาขนาดใหญ่ที่รวมทั้งชายและหญิงจะมีความจำเป็นเพื่อขยายความเข้าใจของเราใน IGD

สรุป

เราทำการวิเคราะห์ SBM ของชายหนุ่มที่มี IGD เพื่อตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงของสารสีเทาใน ACC และ OFC ซึ่งเกี่ยวข้องกับการตัดสินใจเสี่ยง / ผลตอบแทน การเปรียบเทียบด้วย ROI ที่มีการควบคุมแสดงให้เห็นว่ากลุ่ม IGD มีเยื่อหุ้มสมองที่บางกว่าใน ACC ด้านขวา, ด้านข้างด้านขวาของ OFC, และด้านซ้ายของวงโคจรซ้าย, และ GMV ขนาดเล็กลงในหางด้านขวา ACC และด้านซ้าย คอร์เทกซ์ที่บางกว่าใน OFC ด้านข้างทางขวามีความสัมพันธ์กับความรู้ทางปัญญาที่สูงขึ้นในอาสาสมัคร IGD ให้ข้อมูลเชิงลึกที่เป็นไปได้ในการตัดสินใจบนพื้นฐานของความพึงพอใจระยะสั้นใน IGD การวิเคราะห์ทั้งสมองของกลุ่ม IGD พบว่าพวกเขามีเยื่อหุ้มสมองที่บางกว่าในส่วนของสมองที่เกี่ยวข้องกับการควบคุมพฤติกรรมรวมถึงบริเวณส่วนหน้า การค้นพบของเราแนะนำว่าการเปลี่ยนแปลงเรื่องสีเทาอาจให้ข้อมูลเกี่ยวกับพยาธิสรีรวิทยา IGD โดยการสะท้อนความเสี่ยง / รางวัลการตัดสินใจและการควบคุมพฤติกรรมที่ลดลง

ผลงานของผู้เขียน

DL และ Y-CJ รู้สึกและออกแบบการศึกษา DL คัดเลือกผู้เข้าร่วมและร่างต้นฉบับ JP วิเคราะห์และตีความข้อมูล IYK และ KN ให้การแก้ไขที่สำคัญของต้นฉบับและเนื้อหาทางปัญญาที่สำคัญ ผู้เขียนทุกคนสามารถเข้าถึงข้อมูลทั้งหมดในการศึกษาและรับผิดชอบต่อความถูกต้องของข้อมูลและความถูกต้องของการวิเคราะห์ข้อมูล ผู้เขียนทุกคนได้ทำการตรวจสอบและอนุมัติต้นฉบับฉบับสุดท้ายสำหรับการตีพิมพ์ IYK และ Y-CJ มีส่วนร่วมอย่างเท่าเทียมกันในการศึกษานี้ในฐานะผู้เขียนร่วม

ขัดผลประโยชน์

ผู้เขียนรายงานว่าไม่มีความขัดแย้งทางผลประโยชน์

อ้างอิง