การควบคุมล่วงหน้าและการติดอินเทอร์เน็ต: รูปแบบเชิงทฤษฎีและการทบทวนผลการวิจัยทางประสาทวิทยาและประสาทวิทยา (2014)

คำแนะนำทั่วไปและวิธีการค้นหา

คนส่วนใหญ่ใช้อินเทอร์เน็ตเป็นเครื่องมือที่ใช้งานได้ในชีวิตประจำวันและบุคคลจำนวนมากไม่สามารถจินตนาการถึงการใช้ชีวิตโดยปราศจากอินเทอร์เน็ตในธุรกิจหรือชีวิตส่วนตัว อินเทอร์เน็ตให้ความหลากหลายของความเป็นไปได้สำหรับการสื่อสารความบันเทิงและการจัดการกับความต้องการในชีวิตประจำวัน (เช่นการจองร้านอาหารการค้นหาข้อมูลการปรับปรุงข้อมูลเกี่ยวกับประเด็นทางการเมืองและสังคม ฯลฯ ) จากการเติบโตของอินเทอร์เน็ตในช่วงสองทศวรรษที่ผ่านมาจำนวนของอาสาสมัครที่ประสบกับผลกระทบทางลบครั้งใหญ่ในชีวิตของพวกเขาก็เพิ่มขึ้นอย่างกว้างขวางเช่นกัน บุคคลเหล่านี้สูญเสียการควบคุมการใช้อินเทอร์เน็ตและรายงานปัญหาสังคมเช่นเดียวกับโรงเรียนและ / หรือปัญหาการทำงาน (Young, 1998a; เคราและหมาป่า 2001).

การสนับสนุนนี้เป็นการทบทวนการเล่าเรื่องเกี่ยวกับการติดอินเทอร์เน็ตและกระบวนการควบคุมล่วงหน้า มันสะท้อนความคิดและความคิดเห็นของผู้เขียนตามการค้นหาวรรณกรรมและประสบการณ์ อย่างไรก็ตามเราต้องการแสดงความคิดเห็นสั้น ๆ เกี่ยวกับขั้นตอนที่เราใช้ในการเลือกบทความที่อ้างถึงในการตรวจสอบนี้ เราใช้สองฐานข้อมูลเพื่อค้นหาบทความที่เหมาะสม: PubMed และ PsycInfo การค้นหาดำเนินการโดยใช้คำว่า: "การติดอินเทอร์เน็ต" "การใช้อินเทอร์เน็ตที่บังคับ" และ "ความผิดปกติในการใช้อินเทอร์เน็ต" หลังจากภาพรวมทั่วไปของบทความที่พบคำศัพท์แต่ละคำจะถูกรวมเข้ากับแต่ละคำว่า "prefrontal cortex" หรือ "ฟังก์ชั่นผู้บริหาร" หรือ "ประสาทวิทยา" หรือ "กระบวนการควบคุม" หรือ "การตัดสินใจ" หรือ "neuroimaging" หรือ "การถ่ายภาพสมองฟังก์ชั่น" โดยใช้คำสั่ง "AND." แต่ละคำจะต้องปรากฏใน "ชื่อ / บทคัดย่อ" ของกระดาษ การค้นหาทั้งสองถูก จำกัด โดย“ ภาษาอังกฤษ” เป็นภาษาสิ่งพิมพ์ เราเลือกบทความวิจัยต้นฉบับรวมถึงบทความทบทวน นอกจากนี้เรายังใช้ฟังก์ชั่น“ บทความที่เกี่ยวข้อง” ด้วยพื้นที่ที่ จำกัด เราจึงต้องแยกบทความหลายบทความ เรามุ่งที่จะรวมทั้งบทความคลาสสิกและการศึกษาล่าสุด ในทางกลับกันเรายังรวมบทความบางส่วนของสาขาการวิจัยอื่น ๆ (เช่นการพนันทางพยาธิวิทยาการพึ่งพาสาร) เมื่อใดก็ตามที่เหมาะสม โดยสรุปจากการค้นหาบทความที่เกี่ยวข้องอย่างเป็นระบบเราได้เลือกการศึกษาและความคิดเห็นที่อ้างถึงบนพื้นฐานของความรู้สึกส่วนตัว เราจึงมุ่งที่จะสรุปมุมมองและผลการวิจัยที่สำคัญที่สุดเกี่ยวกับการเสพติดอินเทอร์เน็ตโดยมุ่งเน้นที่การเชื่อมโยงระหว่างกระบวนการควบคุมและอาการของการติดอินเทอร์เน็ต นอกจากนี้เรายังมีวัตถุประสงค์เพื่อสรุปผลการวิจัยและความคิดล่าสุดซึ่งอาจเป็นประโยชน์สำหรับการสร้างแรงบันดาลใจทั้งการศึกษาทางวิทยาศาสตร์ในอนาคตและแนวทางการรักษาใหม่ ๆ

ประวัติความเป็นมาของการวิจัยการติดอินเทอร์เน็ตคำศัพท์และอาการ

คำอธิบายทางวิทยาศาสตร์ครั้งแรกของชายหนุ่มผู้พัฒนาปัญหาทางจิตสังคมที่รุนแรงเนื่องจากการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปของเขากระทำโดย Young (1996) ตามด้วยการเพิ่มขึ้นของการศึกษาเดี่ยวและหลายกรณีอื่น ๆ (เช่น Griffiths, 2000) วันนี้มีวรรณกรรมที่ค่อนข้างใหญ่ปรากฎการณ์ทางระบาดวิทยาสำหรับประเทศต่าง ๆ และการเจ็บป่วยที่เกิดจากการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาหรือพยาธิวิทยา (ดูการทบทวนล่าสุดโดย Spada 2014) อัตราความชุกที่รายงานในปีที่ผ่านมามีหลากหลายตั้งแต่ 0.8 ในอิตาลีถึง 26.7% ในฮ่องกง (ดูรีวิวที่ยอดเยี่ยมโดย Kuss et al., 2013) เหตุผลของความแปรปรวนที่รุนแรงนี้น่าจะเป็นผลกระทบทางวัฒนธรรม แต่ก็เป็นความจริงที่ว่าจนถึงขณะนี้ยังไม่มีเครื่องมือการประเมินมาตรฐานไม่มีคะแนนการตัดที่ชัดเจนและยังไม่มีการกำหนดเกณฑ์การวินิจฉัยที่ยอมรับอย่างสมบูรณ์ (ดูข้อยกเว้น อธิบายไว้ด้านล่าง).

แม้ว่าความเกี่ยวข้องทางคลินิกจะชัดเจนและแพทย์หลายคนเห็นว่าผู้ป่วยที่ได้รับผลกระทบด้านลบอย่างรุนแรงเนื่องจากการใช้อินเทอร์เน็ตโดยทั่วไปหรือการใช้งานอินเทอร์เน็ตมากเกินไปคำศัพท์ที่ใช้สำหรับปรากฏการณ์นี้และการจำแนกประเภทยังอยู่ภายใต้การพิจารณา 1998b, 1999; ชาร์ลตันและแดนฟอร์ท 2007; Starcevic, 2013) หนุ่มสาว2004) ระบุว่าเกณฑ์ที่กำหนดไว้สำหรับการพนันทางพยาธิวิทยาและการพึ่งพาสารควรนำไปใช้กับการติดอินเทอร์เน็ต สิ่งนี้สอดคล้องกับนักวิจัยคนอื่น ๆ เช่นแบบจำลองส่วนประกอบในพฤติกรรมการเสพติดโดย Griffiths (2005) อย่างไรก็ตามมีผลรวมของคำศัพท์ต่าง ๆ ที่ใช้ในวรรณคดีทางวิทยาศาสตร์เมื่อกล่าวถึงอินเทอร์เน็ตมากเกินไปเช่นการติดอินเทอร์เน็ต (Young, 1998b, 2004; แฮนเซน 2002; Chou et al., 2005; Widyanto และ Griffiths 2006; Young และคณะ 2011) การใช้อินเทอร์เน็ตที่บังคับ (Meerkerk et al., 2006, 2009, 2010) พฤติกรรมการเสพติดที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ต (Brenner, 1997) ปัญหาเกี่ยวกับอินเทอร์เน็ต (Widyanto et al., 2008) การใช้อินเทอร์เน็ตที่เป็นปัญหา (Caplan, 2002) และการใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยา (Davis, 2001) เราชอบคำว่าการติดอินเทอร์เน็ตเพราะเราเห็นความคล้ายคลึงกันที่สำคัญระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและสิ่งที่เรียกว่าพฤติกรรมเสพติด (เช่น Grant และคณะ, 2013) และการพึ่งพาสาร (ดู Griffiths 2005; Meerkerk et al., 2009) ซึ่งเราจะสรุปในส่วน“ความสัมพันธ์ทางประสาทวิทยาของการติดอินเทอร์เน็ต"และ"Neuroimaging ความสัมพันธ์ของการติดอินเทอร์เน็ต".

APA มุ่งเน้นไปที่การเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ต อย่างไรก็ตามเรายืนยันว่าแอปพลิเคชันอื่น ๆ สามารถใช้งานได้อย่างเสพติด (Young et al., 1999; Meerkerk et al., 2006) ดังนั้นเราจึงสรุปผลการศึกษาก่อนหน้านี้เกี่ยวกับการติดอินเทอร์เน็ตในทางที่กว้างขึ้นแม้ว่าสัดส่วนของการศึกษาที่ตีพิมพ์จนถึงปัจจุบันจะเน้นไปที่การเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ต แม้ว่าจะไม่ได้เป็นไปตามเกณฑ์ทั้งหมด แต่เราต้องการเน้นเฉพาะเกณฑ์หนึ่งซึ่งดูเหมือนว่าสำคัญมากและเป็นจริงที่สุดในผู้ป่วยที่ติดอินเทอร์เน็ต เกณฑ์นี้คือ: "ความพยายามในการควบคุมพฤติกรรมที่ไม่สำเร็จ" หรือพูดสั้นลง: "การสูญเสียการควบคุม" เกณฑ์นี้เป็นปัจจัยที่พบบ่อยเมื่อวิเคราะห์โครงสร้างปัจจัยของแบบสอบถามที่ใช้ประเมินการติดอินเทอร์เน็ต (ช้างและกฎหมาย 2008; Korkeila และคณะ 2010; Widyanto และคณะ 2011; Lortie และ Guitton 2013; Pawlikowski และคณะ 2013) ดังนั้นความสามารถในการควบคุมการใช้อินเทอร์เน็ตของตัวเองจึงเป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้คนไม่สามารถพัฒนาอินเทอร์เน็ตได้ ในทางกลับกันหากบุคคลที่ได้รับความทุกข์ทรมานจากการติดอินเทอร์เน็ตเป้าหมายการรักษาหนึ่งจะต้องให้ผู้ป่วยกลับควบคุมการใช้อินเทอร์เน็ตของเขา / เธอ แต่ทำไมบางคนควบคุมการใช้อินเทอร์เน็ตได้ยาก? เหตุผลหนึ่งอาจเป็นได้ว่าสัญญาณที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตรบกวนกระบวนการควบคุมไกล่เกลี่ยโดยเยื่อหุ้มสมองส่วนหน้า เราจะสรุปสิ่งที่ค้นพบเมื่อเร็ว ๆ นี้จากงานวิจัยทางประสาทวิทยาโดยเน้นว่าในความเป็นจริงสิ่งเร้าที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตรบกวนการตัดสินใจและฟังก์ชั่นล่วงหน้าอื่น ๆ เช่นหน่วยความจำในการทำงาน เราจะยืนยันว่าการลดลงของกระบวนการควบคุมล่วงหน้ามีบทบาทสำคัญในการพัฒนาและรักษาการใช้อินเทอร์เน็ตที่เสพติด

ก่อนที่เราจะอธิบายถึงบทบาทของกระบวนการควบคุมเราสรุปโมเดลล่าสุดเกี่ยวกับการติดอินเทอร์เน็ตเพื่อให้ชัดเจนว่าเหตุใดกระบวนการทางปัญญาที่เฉพาะเจาะจงอาจโต้ตอบกับลักษณะของคนอื่นเช่นบุคลิกภาพและอาการทางจิตในการพัฒนาและบำรุงรักษาการติดอินเทอร์เน็ตโดยทั่วไปหรือ การติดอินเทอร์เน็ตเฉพาะประเภท

ความคิดเห็นทั่วไปเกี่ยวกับการวิจัยทางประสาทวิทยาในการติดยาเสพติด

การควบคุมความรู้ความเข้าใจหมายถึงความสามารถในการควบคุมการกระทำของตัวเองพฤติกรรมและแม้แต่ความคิดและเป็นโครงสร้างที่หลากหลาย (Cools and D'Esposito, 2011) แม้ว่าการลดลงของการควบคุมความรู้ความเข้าใจบางครั้งถือได้ว่าเป็นองค์ประกอบหลักของความหุนหันพลันแล่นในกลไกการควบคุมการวิจัยทางประสาทวิทยาได้ถูกกำหนดให้ทำหน้าที่ผู้บริหาร ฟังก์ชั่นสำหรับผู้บริหารคือระบบควบคุมที่ช่วยให้เราสามารถควบคุมพฤติกรรมของเราที่วางแผนไว้วางเป้าหมายมีความยืดหยุ่นและมีประสิทธิภาพ (Shallice และ Burgess 1996; Jurado และ Rosselli 2007; Anderson และคณะ 2008) ฟังก์ชั่นเหล่านี้เชื่อมโยงอย่างมากกับส่วนของ prefrontal cortex โดยเฉพาะ dorsolateral prefrontal cortex (เช่น Alvarez และ Emory, 2006; บารีและร็อบบินส์ 2013; หยวนและ Raz 2014) เยื่อหุ้มสมองส่วนหน้าจะเชื่อมต่อกับส่วนของปมประสาท (เช่น Hoshi, 2013) สำหรับการเชื่อมต่อเหล่านี้มักใช้คำว่า fronto-striatal loops Fronto-striatal loops ประกอบด้วยวงความรู้ความเข้าใจมากขึ้นซึ่งส่วนใหญ่เชื่อมต่อนิวเคลียส caudatus และ putamen กับส่วน dorsolateral ของ prefrontal cortex (ผ่านฐานดอก) และ the limbic loop ที่เชื่อมต่อโครงสร้าง limbic เช่น amygdala และโครงสร้างที่เชื่อมโยงกับ แรงจูงใจด้านพฤติกรรมเช่นนิวเคลียส accumbens กับส่วน orbitofrontal และ ventromedial ของพื้นที่สมอง prefrontal (Alexander และ Crutcher 1990) สมองส่วนนี้มีส่วนเกี่ยวข้องอย่างมากในการทำงานของผู้บริหารและการรับรู้ขั้นสูงอื่น ๆ แต่พวกเขาก็มีความสัมพันธ์เชิงเส้นประสาทหลักกับพฤติกรรมการเสพติด รูป Figure22 สรุปโครงสร้างสมองเหล่านี้

 

รูป 2

บริเวณเยื่อหุ้มสมองด้านหน้าและโครงสร้างสมองที่เกี่ยวข้องส่วนใหญ่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาและบำรุงรักษาการใช้อินเทอร์เน็ตที่เสพติด. (A) แสดงมุมมองด้านข้างของสมองรวมถึงส่วนที่อยู่ตรงกลางเช่น gying cingulate ก่อนหน้าและ ...

ก่อนที่เราจะเน้นเรื่องนี้ในหัวข้อ“Neuroimaging ความสัมพันธ์ของการติดอินเทอร์เน็ตสรุป” ความสัมพันธ์ทางประสาทวิทยาของการใช้อินเทอร์เน็ตที่เสพติดสรุปได้ ในการวิจัยติดยาเสพติดโดยเน้นทางด้านประสาทวิทยาหน้าที่ของผู้บริหารการตัดสินใจและกระบวนการที่ตั้งใจได้รับการตรวจสอบอย่างกว้างขวางโดยใช้งานวิทยาแบบดั้งเดิมเช่นงานการพนัน วิธีการเหล่านี้ได้ถูกถ่ายโอนไปยังพฤติกรรมเสพติดเช่นการพนันทางพยาธิวิทยา (เช่น Goudriaan et al., 2004; ยี่ห้อและคณะ 2005b; Goudriaan และคณะ, 2005, 2006; Van Holst และคณะ 2010; Conversano และคณะ 2012) และการซื้อแบบบังคับ (เช่น Black et al., 2012).

ฟังก์ชั่นทางประสาทวิทยาในวิชาที่ติดอินเทอร์เน็ต

ในช่วงหลายปีที่ผ่านมามีการตีพิมพ์ผลการศึกษาจำนวนหนึ่งซึ่งประเมินการทำงานของระบบประสาททั่วไปในบุคคลที่มีทั้ง GIA หรือ SIA อย่างไรก็ตามการศึกษาส่วนใหญ่ทำกับนักเล่นเกมอินเทอร์เน็ตมากเกินไป ตัวอย่างหนึ่งคือการศึกษาโดย Sun et al (2009) พวกเขาใช้งานการพนันของ Iowa (Bechara et al., 2000) ซึ่งมีการใช้ในการศึกษาจำนวนมากที่มีประชากรผู้ป่วยที่แตกต่างกันที่มีโรคทางระบบประสาทและจิตเวชรวมถึงการพึ่งพาสารและพฤติกรรมเสพติดก่อนหน้านี้ (เทียบกับ Dunn et al., 2006) งานนี้ประเมินการตัดสินใจภายใต้เงื่อนไขที่ไม่ชัดเจน ทำงานได้ดีในงานที่ต้องเรียนรู้จากข้อเสนอแนะโดยเฉพาะ ผู้ใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปในการศึกษาโดย Sun et al (2009) มีปัญหาในการปฏิบัติภารกิจการพนันในรัฐไอโอวาซึ่งระบุถึงการขาดดุลในการตัดสินใจซึ่งมักเชื่อมโยงกับพฤติกรรมเสพติด (Bechara, 2005) ในการศึกษาอื่นโดย Pawlikowski และแบรนด์ (2011) มันแสดงให้เห็นว่าผู้เล่นเกมอินเทอร์เน็ตที่มากเกินไปทำให้มีทางเลือกที่เสี่ยงและเสียเปรียบมากขึ้นแม้ว่าจะอธิบายกฎของผลบวกและลบอย่างชัดเจนวัดโดย Game of Dice Task (Brand et al., 2005a) ผลลัพธ์นี้สอดคล้องกับการค้นพบในตัวอย่างอื่นที่มีการติดยาเสพติดเช่นยาเสพติดพึ่งพา (ยี่ห้อ et al., 2008b) และการพนันทางพยาธิวิทยา (Brand et al., 2005b) นอกจากนี้การดำเนินการกับ Dice Task นั้นเชื่อมโยงกับความสมบูรณ์ของ prefrontal (Labudda et al., 2008) และฟังก์ชั่นผู้บริหาร (เช่น Brand et al., 2006; ยี่ห้อและคณะ 2008a, 2009) ดังนั้นผลลัพธ์ชี้ให้เห็นว่าผู้ป่วยที่ติดอินเทอร์เน็ตอาจมีการลดลงในการควบคุมล่วงหน้าและการทำงานของผู้บริหารอื่น ๆ

ด้วยความเคารพต่อความสามารถในการยับยั้งการตอบสนองต่อสิ่งเร้าบางอย่างบุคคลที่ถูกตรวจสอบโดย Sun et al. (2009) ดำเนินการตามปกติใน Go / No-Go Task ซึ่งวัดฟังก์ชั่นการยับยั้งการตอบสนอง ผลลัพธ์นี้ในการยับยั้งการตอบสนองที่ไม่เปลี่ยนแปลงนั้นสอดคล้องกับสิ่งที่ค้นพบโดย Dong และคณะ (2010) และยังสอดคล้องกับการทำงานปกติในกระบวนทัศน์ Stroop แบบคลาสสิก (ดูข้อมูลพฤติกรรมใน Dong et al., 2013b) อย่างไรก็ตามในการศึกษาอื่น Dong et al (2011b) รายงานข้อผิดพลาดในการตอบสนองที่สูงขึ้นในสภาพที่ไม่สอดคล้องกันของกระบวนทัศน์ Stroop ในบุคคลที่ติดอินเทอร์เน็ต ในการศึกษาทั้งหมดนี้เกี่ยวกับการควบคุมการยับยั้งอย่างไรก็ตามงานที่เป็นกลางของงาน Go / No-Go หรือกระบวนทัศน์ Stroop ได้ถูกนำมาใช้ซึ่งหมายความว่าสิ่งเร้าทั้งหมดไม่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ต หนึ่งอาจตั้งสมมติฐานว่าบุคคลที่ติดอินเทอร์เน็ตจะตอบสนองต่อสิ่งเร้าต่าง ๆ ซึ่งแสดงเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตอย่างชัดเจนและมีความยากลำบากในการยับยั้งการตอบสนองต่อสิ่งเร้าเหล่านั้นเท่านั้น 2013) สิ่งนี้ถูกรายงานโดย Zhou และคณะ (2012) การใช้งานเลื่อนที่มีตัวชี้นำที่เกี่ยวข้องกับเกมบนอินเทอร์เน็ต ผู้เขียนอ้างว่าการลดการยับยั้งการตอบสนองและความยืดหยุ่นทางจิตที่ลดลงอาจเป็นสาเหตุของการติดเกมออนไลน์

ให้ความสำคัญกับรูปแบบอื่น ๆ ของการติดอินเทอร์เน็ตคือการใช้สื่อลามกทางอินเทอร์เน็ตมากเกินไปซึ่งเป็นหนึ่งในประเภทหลักของ SIA (Meerkerk et al., 2006) นอกเหนือจากการเล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตการศึกษาครั้งแรกได้ใช้กระบวนทัศน์แบบคลาสสิกในการประเมินฟังก์ชั่นการเรียนรู้ ตัวอย่างเช่น Laier และคณะ (2014) ใช้งานการพนันของ Iowa แต่รวมถึงภาพอนาจารและภาพที่เป็นกลางบนเด็คการ์ด ผู้เข้าร่วมกลุ่มหนึ่งปฏิบัติงานด้วยภาพลามกอนาจารบนดาดฟ้าที่เสียเปรียบ (A และ B) และรูปภาพที่เป็นกลางบนโต๊ะที่ได้เปรียบ (C และ D) และอีกกลุ่มหนึ่งทำภารกิจที่มีการเชื่อมโยงรูปภาพบนดาดฟ้าที่ตรงกันข้าม โต๊ะ C และ D) ผลการวิจัยพบว่ากลุ่มที่ปฏิบัติงานด้วยภาพลามกอนาจารบนดาดฟ้าที่มีข้อเสียมีคะแนนต่ำกว่ากลุ่มอื่น ซึ่งหมายความว่าพวกเขายังคงเลือกไพ่จากสำรับพร้อมรูปภาพลามกอนาจารแม้ว่าพวกเขาจะได้รับการขาดทุนสูง ผลกระทบนี้ถูกสังเกตโดยเฉพาะอย่างยิ่งในอาสาสมัครที่ตอบสนองด้วยความอยากทำปฏิกิริยาต่อการนำเสนอสิ่งเร้าทางลามก (ในกระบวนทัศน์อื่นรวมอยู่ในการศึกษาด้วย) การค้นพบนี้สอดคล้องกับผลการศึกษาอื่นโดยกลุ่มผู้เขียนคนเดียวกัน (Laier et al., 2013b) ซึ่งพวกเขารายงานประสิทธิภาพหน่วยความจำในการทำงานที่ต่ำกว่าสำหรับสิ่งเร้าทางลามกอนาจารมากกว่ารูปภาพเชิงบวกลบและเป็นกลาง ผู้เขียนสรุปว่าความเร้าอารมณ์ทางเพศว่าเป็นปฏิกิริยาต่อภาพลามกอนาจารทางอินเทอร์เน็ตรบกวนการทำงานของความรู้ความเข้าใจ

ขณะนี้เรายืนยันว่ากระบวนการควบคุมความรู้ความเข้าใจโดยเฉพาะอย่างยิ่งได้รับผลกระทบเมื่อบุคคลที่ติดอินเทอร์เน็ตกำลังเผชิญหน้ากับสิ่งเร้าที่เกี่ยวข้องกับการเสพติด อย่างไรก็ตามกลไกการตั้งสมมติฐานนี้ต้องการการตรวจสอบเพิ่มเติมสำหรับ SIA บางประเภท สิ่งสำคัญที่สุดคือกลไกนี้สามารถตรวจสอบได้ดีที่สุดโดยใช้งานความรู้ความเข้าใจซึ่งรวมถึงสิ่งเร้าที่เกี่ยวข้องกับการเสพติดและไม่ได้มีงานด้านความรู้ความเข้าใจมาตรฐานอย่างง่าย

ความคิดเห็นทั่วไปเกี่ยวกับการวิจัย neuroimaging ในบริบทของการติดยาเสพติด

การศึกษาส่วนใหญ่ที่ตรวจสอบความสัมพันธ์ทางประสาทของการติดอินเทอร์เน็ตที่มีเทคนิคการถ่ายภาพการทำงานได้ดำเนินการกับนักเล่นเกมอินเทอร์เน็ต การศึกษาเหล่านี้ได้เปิดเผยความคล้ายคลึงกันอย่างมากกับวงจรสมองที่เกี่ยวข้องกับพฤติกรรมที่มีปัญหาในการเสพติดที่เกี่ยวข้องกับสารและการพนันทางพยาธิวิทยาซึ่งจะกล่าวถึงในส่วนต่อไปนี้ วิธีการที่แตกต่างกันสามารถจำแนกได้สองวิธี: การศึกษาการกระตุ้นการทำงานและการตรวจสอบโครงสร้างและการถ่ายภาพสภาวะพักรวมถึงการถ่ายภาพเทนเซอร์ เป้าหมายของวิธีการทั้งสองนี้เหมือนกันคือความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับกลไกสมองที่เกี่ยวข้องกับการใช้อินเทอร์เน็ตหรือแอพพลิเคชั่นอินเทอร์เน็ต คำถามการวิจัยโดยรวมคือ: สมองเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาหรือไม่เมื่อเรียนรู้ที่จะตอบสนองต่อสัญญาณอินเทอร์เน็ตโดยเฉพาะและปฏิกิริยาสมองเหล่านี้เป็นตัวกำหนดการสูญเสียการควบคุมการใช้อินเทอร์เน็ตหรือไม่? จากการวิจัยสารพึ่งพาอาศัยกันมันเป็นที่รู้จักกันดีว่าพื้นที่สมองที่แตกต่างกันมีส่วนร่วมในการบริโภคสารควบคุมและพิจารณา (เช่นที่เกี่ยวกับแอลกอฮอล์) เมื่อเทียบกับการใช้งานที่ไม่สามารถควบคุมได้และเป็นนิสัย ในระยะแรกของการพัฒนายาเสพติดพื้นที่สมองส่วนหน้ามีส่วนเกี่ยวข้องเป็นพิเศษในการตัดสินใจบริโภคยาบางชนิดโดยได้รับแรงบันดาลใจจากผลการเสริมแรง (Goldstein และ Volkow, 2002) อันเป็นผลมาจากกระบวนการปรับสภาพแบบคลาสสิกและเป็นเครื่องมือ (Everitt และ Robbins, 2006) นิวเคลียส accumbens และส่วนต่าง ๆ ของหลัง striatum พร้อมกับบริเวณ limbic และ para-limbic (เช่นเปลือกนอก orbitofrontal) เรียนรู้ที่จะตอบสนองต่อการชี้นำยาเสพติดด้วยความอยากและ dorsolateral prefrontal cortex สูญเสียอิทธิพลของกฎระเบียบ (Bechara, 2005; Goldstein และคณะ 2009) นี่น่าจะเป็นผลมาจากการเปลี่ยนแปลงในระบบการให้รางวัลโดปามีนโดยการเปลี่ยนแปลงแบบด้านหน้าของไกด์กลูตามิเนติกของนิวเคลียส accumbens และบริเวณสมองที่เกี่ยวข้อง (Kalivas และ Volkow, 2005) ในบุคคลที่มีปัจจัยสิ่งแวดล้อม - สารพึ่งพาเช่นการปรากฏตัวของตัวชี้นำที่เกี่ยวข้องกับยา - นำไปสู่การเปิดใช้งานของ ventral striatum, เยื่อหุ้มสมองด้านหน้า cingulate ล่วงหน้าและพื้นที่เยื่อหุ้มสมองด้านหน้า (Kühnและ Gallinat) 2011; Schacht และคณะ 2013) พื้นที่เหล่านี้ แต่ยังรวมถึง amygdala และเยื่อหุ้มสมอง orbitofrontal เกี่ยวข้องกับความอยาก (Chase et al., 2011) ในส่วนถัดไปเราจะสรุปผลการค้นพบ neuroimaging ก่อนหน้านี้เกี่ยวกับความสัมพันธ์ทางประสาทของการติดอินเทอร์เน็ตและจะยืนยันว่ากระบวนการที่ต้องพึ่งพาสารพื้นฐานนั้นยังใช้ได้สำหรับการติดอินเทอร์เน็ต

ฟังก์ชั่น neuroimaging ในการติดอินเทอร์เน็ต

การศึกษาในปัจจุบันเกี่ยวกับการเสพติดอินเทอร์เน็ตและโดยเฉพาะอย่างยิ่งในการติดการพนันทางอินเทอร์เน็ตได้ใช้วิธีการ neuroimaging เพื่อระบุวงจรสมองที่เกี่ยวข้องกับการตอบสนองต่อคิวและความอยากในบุคคลเหล่านั้นที่ประสบกับการสูญเสียการควบคุมอินเทอร์เน็ต การทบทวนอย่างเป็นระบบเกี่ยวกับการศึกษาที่ตีพิมพ์ใน 2012 และก่อนหน้านี้จัดทำโดย Kuss และ Griffiths (2012) พวกเขาระบุการศึกษา 18 ซึ่งใช้การถ่ายภาพด้วยเรโซแนนซ์แม่เหล็ก (fMRI), เอกซเรย์ปล่อยโพซิตรอน (PET), MRI เชิงโครงสร้าง เมื่อไม่รวมการศึกษา EEG (หกการศึกษาสรุปโดย Kuss และ Griffith) และการศึกษา MRI เชิงโครงสร้างสองครั้งการทบทวนอย่างเป็นระบบเน้นการศึกษา 10 ด้วยวิธีการทำงานของสมองแบบคลาสสิก ตอนนี้เราใช้เกณฑ์การค้นหาและการรวมแบบเดียวกับที่ระบุไว้ในการตรวจสอบโดย Kuss และ Griffiths (2012) และระบุการศึกษา 13 (ไม่รวมการศึกษา EEG) ที่ตีพิมพ์ในวารสารที่ได้รับการตรวจสอบโดยเพื่อนตั้งแต่มกราคม 2013 ถึงสิ้นเดือนมกราคม 2014 เรามีสมาธิอย่างมากในการศึกษาก่อนหน้านี้และในปัจจุบันซึ่งมีส่วนช่วยให้เกิดความเข้าใจที่ดีขึ้นเกี่ยวกับความเชื่อมโยงระหว่างกระบวนการควบคุม prefrontal และการสูญเสียการควบคุมการใช้อินเทอร์เน็ตในบุคคลที่ติดอินเทอร์เน็ต

หนึ่งในการศึกษาที่เร็วที่สุดเกี่ยวกับสมองที่มีความสัมพันธ์กับความอยากในเรื่องที่มีการติดยาเสพติดอินเทอร์เน็ต (เกม) ได้รับรายงานโดย Ko et al (2009) พวกเขาศึกษาผู้เล่น World-of-Warcraft (WoW) มากเกินไป (ผู้เข้าร่วมทุกคนเล่นอย่างน้อย 30 ฮ่าสัปดาห์) กับ fMRI โดยใช้กระบวนทัศน์ภาพซึ่งเทียบได้กับที่เคยใช้ในการวิจัยการติดยาเสพติดแอลกอฮอล์ (เช่น Braus et al., 2001; Grüsser et al., 2004) ผลลัพธ์มีความคล้ายคลึงกับรายงานในบุคคลที่ขึ้นกับสาร (Schacht et al., 2013) ผู้เล่นของ WoW นั้นเปรียบเทียบกับกลุ่มควบคุมการเปิดใช้งานที่แข็งแกร่งภายในนิวเคลียส accumbens, orbitofrontal cortex และ caudate ในขณะที่ดูรูปภาพ WoW กิจกรรมเหล่านี้มีความสัมพันธ์เชิงบวกกับการกระตุ้นให้เกิดการเล่นเกมในเชิงอัตวิสัย การค้นพบที่เปรียบเทียบได้ถูกรายงานโดย Sun และคณะ (2012) ผู้ตรวจสอบผู้เล่น WoW ที่มากเกินไปด้วยกระบวนทัศน์ภาพเพื่อกระตุ้นความอยาก ที่นี่กิจกรรมในส่วนทวิภาคีของเยื่อหุ้มสมอง prefrontal โดยเฉพาะอย่างยิ่งเยื่อหุ้มสมอง prefrontal dorsolateral และเยื่อหุ้มสมอง cingulate ล่วงหน้ามีความสัมพันธ์เชิงบวกกับความอยากวิสัยเมื่อมองภาพ WoW ผลการศึกษาเน้นว่าสมองของบุคคลที่ติดอินเทอร์เน็ตทำปฏิกิริยากับความอยากที่จะเผชิญหน้ากับสัญญาณที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตในลักษณะเดียวกับที่สมองของบุคคลที่พึ่งพาสารทำปฏิกิริยากับสิ่งเร้าที่เกี่ยวข้องกับสารเคมี สอดคล้องกับสิ่งนี้ฮั่นและคณะ (2011) พบว่าความปรารถนาที่จะเล่นมีความสัมพันธ์เชิงบวกกับกิจกรรมในกลีบสมองที่ถูกต้องและสมองซีกขวา parahippocampal แม้ในอาสาสมัครที่มีสุขภาพดีซึ่งได้รับการฝึกฝนให้เล่นวิดีโอเกมเป็นเวลา 10 วัน มีการรายงานการเปลี่ยนแปลงในพื้นที่สมองส่วนหน้าที่เกี่ยวข้องกับการเกิดปฏิกิริยาคิวและการเล่นเกมในผู้เล่นที่มากเกินไปก่อนหน้านี้ (เช่น Han et al., 2010b; Ko et al., 2013a; Lorenz และคณะ 2013) และการเปรียบเทียบระหว่างปฏิกิริยาตอบสนองต่อสิ่งเร้าในการเล่นเกมและการพึ่งพาสาร (เช่นยาสูบ) ได้รับการกล่าวถึง (Ko et al., 2013b) ผลลัพธ์แสดงให้เห็นถึงความคล้ายคลึงกันระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตและเงื่อนไขการติดยาอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับกลไกพื้นฐานของการพัฒนาโดยเฉพาะอย่างยิ่งกระบวนการปรับสภาพ (Robinson และ Berridge, 2001, 2003; Thalemann และคณะ 2007) นอกจากนี้ยังมีหลักฐานบางอย่างสำหรับการปรับใช้สมองในช่วงต้นของผู้ใช้อินเทอร์เน็ตวัยรุ่นในพื้นที่ชุมทางด้านหน้าขมับและขม่อม - ท้ายทอย - ท้ายทอยเมื่อเปิดเผยโดยกระบวนทัศน์การขว้างปาลูกบอล (Kim et al., 2012) หนึ่งการศึกษาครั้งแรกเชื่อมโยงปฏิกิริยาและความอยากรู้อยากเห็นกับความสำเร็จของการรักษาในวิชาที่ติดเกมอินเทอร์เน็ต (Han et al., 2010a): ในการสืบสวนครั้งแรกกับกระบวนทัศน์ของภาพและ fMRI กลุ่มผู้เล่น StarCraft ที่มากเกินไป (StarCraft เป็นวิดีโอเกมกลยุทธ์แบบเรียลไทม์) เมื่อเปรียบเทียบกับอาสาสมัครที่มีประสบการณ์คราฟต์คราฟต์ต่ำ , และปล่อยคลื่นพาราฮิปโพแคมปัสออกไป. หลังจากการรักษาด้วย 6 สัปดาห์กับ bupropion ซึ่งมักใช้ในการรักษาด้วยสารปฏิกิริยาความอยากและเวลาในการเล่นลดลงในเกมเมอร์อินเทอร์เน็ตและกิจกรรมในคอร์เท็กซ์ preorsal dorsolateral ในขณะที่ดูภาพสตาร์คราฟต์ก็ลดลงเมื่อเทียบกับครั้งแรก การตรวจสอบ fMRI สรุปวิชาที่มีการติดอินเทอร์เน็ตแสดงปฏิกิริยาความอยากรู้อยากเห็นที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ตบางอย่างในระดับส่วนตัวและประสาท ปฏิกิริยาความอยากรู้อยากเห็นมีความสัมพันธ์กับการเปลี่ยนแปลงของสมองส่วนหน้าซึ่งเทียบเคียงได้กับการรายงานของผู้ป่วยที่ต้องพึ่งพาสารเคมี

นอกจากนี้ยังใช้ fMRI, Dong et al (2013b) ตรวจสอบความสามารถในการตัดสินใจของบุคคลที่ติดอินเทอร์เน็ต (โดยไม่ระบุประเภทของการติดอินเทอร์เน็ต) พวกเขาใช้การ์ดเกมที่มีสองตัวเลือกและจัดการลำดับของชัยชนะและการสูญเสียส่งผลให้เกิดเงื่อนไขสามประการ: การชนะอย่างต่อเนื่องการสูญเสียอย่างต่อเนื่องและการชนะและการสูญเสียที่ไม่ต่อเนื่องเป็นเงื่อนไขการควบคุม ในทางพฤติกรรมบุคคลที่ติดอินเทอร์เน็ตจะต้องใช้เวลาในการตัดสินใจนานกว่าโดยเฉพาะในสภาพการสูญเสีย เมื่อเปรียบเทียบกับกลุ่มควบคุมผู้ป่วยที่ติดอินเทอร์เน็ตมีการทำงานของสมองที่ดีขึ้นในสมองส่วนหน้าส่วนล่างส่วนหน้าส่วนหน้าและส่วนที่อยู่ในสภาพที่ชนะและกิจกรรมที่แข็งแกร่งในส่วนหน้าส่วนล่าง ภูมิภาค cingulate หลังและ caudate เปิดใช้งานน้อยลงในผู้ป่วยที่ติดอินเทอร์เน็ตเมื่อเปรียบเทียบกับกลุ่มควบคุม ผู้เขียนสรุปว่าผู้ป่วยที่ติดอินเทอร์เน็ตมีประสิทธิภาพในการตัดสินใจลดลงเพราะพวกเขาต้องการความพยายามในการทำงานของผู้บริหารมากขึ้น ในสิ่งพิมพ์อื่นที่มีกลุ่มและงานเดียวกันผู้เขียนรายงานความไวสูงกว่าสำหรับการชนะเมื่อเปรียบเทียบกับการสูญเสียในอาสาสมัครที่ติดอินเทอร์เน็ต (Dong et al., 2013a) ซึ่งมาพร้อมกับการเปิดใช้งานที่แข็งแกร่งใน gyrus หน้าผากด้อยและกิจกรรมลดลงในเยื่อหุ้มสมองหลัง cingulate ในวิชาที่มีการติดอินเทอร์เน็ตเมื่อเทียบกับกลุ่มควบคุม ผลลัพธ์เหล่านี้สอดคล้องกับการตรวจสอบก่อนหน้านี้ด้วยภารกิจการคาดเดาที่เหมือนกัน (Dong et al., 2011a) ปัญหาในการตัดสินใจที่ดีหมายความว่าผู้ที่ติดอินเทอร์เน็ตจะเล่นเกมต่อไปแม้ว่าพวกเขาจะเผชิญกับผลกระทบด้านลบอาจเกี่ยวข้องกับปัญหาของพวกเขาในชีวิตประจำวัน (ดูการอภิปรายใน Pawlikowski และแบรนด์ 2011) อาร์กิวเมนต์ของความพยายามมากขึ้นในฟังก์ชั่นผู้บริหารเมื่อต้องเผชิญกับสถานการณ์ที่ซับซ้อนของการตัดสินใจหรือเมื่อต้องการความยืดหยุ่นทางปัญญาได้รับการยืนยันโดยการศึกษา fMRI อีกครั้งเกี่ยวกับความยืดหยุ่นทางปัญญาของวิชาที่ติดอินเทอร์เน็ต (Dong et al., 2014) นอกจากนี้ยังมีหลักฐานแรกสำหรับการตรวจสอบข้อผิดพลาดที่ลดลงในวิชาที่มีการติดอินเทอร์เน็ตซึ่งสัมพันธ์กับกิจกรรมที่มากขึ้นใน gyrus หน้าม่านตา (Dong et al., 2013c) ภูมิภาคที่รู้จักกันว่ามีส่วนร่วมในการควบคุมความรู้ความเข้าใจและการจัดการความขัดแย้ง (เช่น Botvinick et al., 2004) ผลลัพธ์สอดคล้องกับการศึกษาเรื่องการติดอินเทอร์เน็ตอีกครั้งโดย Dong et al (2012b) ซึ่งกิจกรรมที่มากขึ้นในเยื่อหุ้มสมอง cingulate ด้านหน้า (และด้านหลัง) ถูกเปิดเผยสำหรับเงื่อนไขการรบกวนของกระบวนทัศน์ Stroop

อีกครั้งการศึกษาส่วนใหญ่ใช้สิ่งเร้าที่เป็นกลางเมื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ทางประสาทของฟังก์ชันการรับรู้ในการติดอินเทอร์เน็ต แม้ว่าการศึกษาเหล่านี้มาบรรจบกันในมุมมองที่ว่ากระบวนการควบคุมความรู้ความเข้าใจลดลงในวิชาที่ติดอินเทอร์เน็ตมันก็เป็นสิ่งสำคัญที่จะตรวจสอบสิ่งที่เกิดขึ้นในสมองของผู้ติดอินเทอร์เน็ตเมื่อถูกเผชิญหน้ากับสิ่งเร้าที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ต เนื่องจากบุคคลมีปฏิกิริยาต่อความอยากไปสู่ตัวชี้นำที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ต (ดูการทบทวนวรรณกรรมด้านบน) และเห็นได้ชัดว่าพวกเขามีปัญหาบางอย่างในการควบคุมผู้บริหารแม้ในสถานการณ์ที่เป็นกลางหน้าที่ของผู้บริหารและการตัดสินใจเหล่านี้ ซึ่งเสนอสิ่งเร้าที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ต สิ่งนี้ควรได้รับการตรวจสอบในอนาคตเพราะในชีวิตประจำวันผู้คนมักจะเผชิญกับอินเทอร์เน็ตบ่อยครั้งและมันจะเกี่ยวข้องกับการแพทย์ทางคลินิกเพื่อทำความเข้าใจว่าสมองตอบสนองต่อสิ่งเร้าเหล่านั้นอย่างไร

neuroimaging โครงสร้างและพักผ่อนรัฐในการติดอินเทอร์เน็ต

การศึกษาทั้งโครงสร้างและการทำงานของประสาทมีความสัมพันธ์กับการเล่นเกมอินเทอร์เน็ต / คอมพิวเตอร์กับตัวอย่างขนาดใหญ่ (N  = 154) วัยรุ่นรายงานปริมาณสสารสีเทาที่สูงขึ้นในบริเวณหน้าท้องด้านซ้ายบ่อยครั้ง / มากเกินไปเมื่อเทียบกับผู้เล่นที่ไม่บ่อยนัก (Kühn et al., 2011) ในส่วนการทำงานของการศึกษากิจกรรมในภูมิภาคของ ventral striatum นั้นสูงกว่าบ่อยครั้งเมื่อเทียบกับผู้เล่นไม่บ่อยนักในสภาพการสูญเสียของงานล่าช้าทางการเงิน ผู้เขียนสรุปว่าปริมาณการเปลี่ยนแปลงในพื้นที่แถบหน้าท้องด้านซ้ายอาจสะท้อนให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงในความไวของรางวัลที่เชื่อมโยงกับการเล่นเกมคอมพิวเตอร์บ่อยครั้ง ตรวจสอบความหนาแน่นของสสารสีเทาด้วยหยวนและคณะ (2011) ในกลุ่มตัวอย่างขนาดเล็ก (N  = 18) ของวัยรุ่นที่ติดอินเทอร์เน็ตพบว่ามีปริมาณสสารสีเทาลดลงในบริเวณส่วนหน้าหลายแห่ง ได้แก่ เยื่อหุ้มสมองส่วนหน้าส่วนหลังด้านหลัง (ทวิภาคี) เยื่อหุ้มสมองวงโคจรด้านหน้าและบริเวณมอเตอร์เสริมรวมทั้งในส่วนหลังของสมอง (สมองน้อยและ cingulate cortex ด้านซ้ายของ rostral) การเปลี่ยนแปลงในพื้นที่ส่วนหน้ามีความสัมพันธ์กับระยะเวลาที่รายงานของความผิดปกติ ผู้เขียนสรุปได้ว่าการเปลี่ยนแปลงของสมองเหล่านี้อาจทำให้เกิดความบกพร่องของการควบคุมความรู้ความเข้าใจในผู้ป่วยที่ติดอินเทอร์เน็ตและการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้มีความคล้ายคลึงกันที่สำคัญบางประการกับที่สังเกตได้จากการพึ่งพาสาร การลดความหนาแน่นของสสารสีเทายังพบได้ในเยื่อหุ้มสมองส่วนหน้าด้านซ้ายและด้านหลังรวมทั้งในอินซูลา (Zhou et al., 2011) และใน orbitofrontal cortex (Hong et al., 2013a; หยวนและคณะ 2013) การเปลี่ยนแปลงในภูมิภาค orbitofrontal มีความสัมพันธ์กับประสิทธิภาพในกระบวนทัศน์ของ Stroop (Yuan et al., 2013) แสดงการลดฟังก์ชันการทำงานในกระบวนการควบคุมล่วงหน้า การลดลงของสสารสีเทาในเยื่อหุ้มสมอง orbitofrontal (ขวา) ในบุคคลที่มี SIA สำหรับเกมนอกจากนี้ยังอยู่ใน insula (ทั้งสองข้าง) และบริเวณที่ถูกเสริมโดย Weng et al (2013) ที่น่าสนใจปริมาณของเยื่อหุ้มสมอง orbitofrontal มีความสัมพันธ์กับคะแนนในการทดสอบการเสพติดอินเทอร์เน็ต (Young, 1998a) การวัดความรุนแรงของอาการ

นอกเหนือจากเรื่องสีเทาความผิดปกติในผู้ป่วยที่ติดอินเทอร์เน็ตการเชื่อมต่อการทำงานแสดงการเปลี่ยนแปลงบางอย่าง การปรับเปลี่ยนการเชื่อมต่อเหล่านี้เหมาะสมอย่างน้อยบางส่วนกับการเปลี่ยนแปลงโครงสร้าง ตัวอย่างเช่น Lin et al (2012) พบ anisotropy เศษส่วนที่ต่ำกว่าในส่วนใหญ่ของสมองของบุคคลที่ติดยาเสพติดอินเทอร์เน็ตรวมทั้งเยื่อหุ้มสมอง orbitofrontal การเปลี่ยนแปลงเพิ่มเติมใน anisotropy เศษส่วนพบในเรื่องสีขาวของ gyrus parahippocampal (Yuan et al., 2011สสารสีขาวหน้าผากทวิภาคี (Weng et al., 2013) และทั้งภายใน (Yuan et al., 2011) และแคปซูลภายนอก (Weng et al., 2013) นอกจากนี้ยังพบการลดลงของการเชื่อมต่อการทำงาน (โดยใช้ resting-state fMRI) ที่พบในสมองกลีบขมับส่วนล่าง, เยื่อหุ้มสมองข้างขม่อมทวิภาคีและเยื่อหุ้มสมองด้านหลัง, และการเชื่อมต่อระหว่างลิ้นกลีบด้านหลังและ precuneus พื้นที่มอเตอร์เสริมและคลื่นภาษามีความสัมพันธ์กับความรุนแรงของพฤติกรรมที่มีปัญหาในผู้เล่นอินเทอร์เน็ต (Ding et al., 2013) อย่างไรก็ตามในการศึกษาอื่นโดย Dong et al (2012a) การใช้ภาพการกระจายการแพร่กระจายเพิ่มการเชื่อมต่อระหว่างพื้นที่สมองหลายแห่งในผู้ป่วยที่ติดยาเสพติดอินเทอร์เน็ตสำหรับเกมได้รับการรายงานรวมทั้งฐานดอกและเยื่อหุ้มสมองด้านหลัง cingulate Anisotropy ที่เป็นเศษส่วนในแคปซูลภายในมีความสัมพันธ์กับระยะเวลาของพฤติกรรมการเสพติด (Yuan et al., 2011) การเชื่อมต่อที่ลดลงยังพบระหว่างโครงสร้าง prefrontal และ subcortical รวมถึงโครงสร้างข้างขม่อมและ subcortical โดยเฉพาะกับ putamen (Hong et al., 2013b) มีการอ้างอิงบางอย่างเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงของความเป็นเนื้อเดียวกันในภูมิภาคด้วยความเป็นเนื้อเดียวกันที่เพิ่มขึ้นใน gyri หน้าผากกลางและข้างขม่อม (และภูมิภาคต่อไปของก้านสมองและสมองน้อย) และลดความสม่ำเสมอของความกลมกลืนในพื้นที่ชั่วคราวขม่อมและท้ายทอย . 2012c).

ข้อโต้แย้งอีกข้อหนึ่งสำหรับการมีส่วนร่วมของปฏิกิริยาตอบโต้และความอยากซึ่งอาจรบกวนการควบคุมการรับรู้ทางอินเทอร์เน็ตมากกว่ามาจากการศึกษาการตรวจสอบระบบโดปามีนในผู้ป่วยที่ติดอินเทอร์เน็ต ถึงแม้ว่าการศึกษาเหล่านี้จะได้รับการเตรียมการเบื้องต้นตัวอย่างขนาดเล็กมากและผลลัพธ์ของพวกเขาจะต้องได้รับการปฏิบัติด้วยความระมัดระวัง: มีคำแนะนำแรก ๆ ที่ว่าระบบโดปามีนนั้นมีการเปลี่ยนแปลงในบุคคลที่ติดอินเทอร์เน็ต ตัวอย่างหนึ่งคือการศึกษาแบบ SPECT (Hou et al., 2012) แสดงให้เห็นว่าระดับการแสดงออกของโดปามีนในตัว striatum นั้นลดลงในผู้ที่ติดอินเทอร์เน็ต การค้นพบนี้สอดคล้องกับผลของการศึกษากับ raclopride PET (Kim et al., 2011), ซึ่งความพร้อมใช้งานที่ลดลงของตัวรับ Dopamine 2 ใน striatum ถูกพบในผู้ติดยาเสพติดอินเทอร์เน็ต (ดูความคิดเห็นจาก Jovic และÐinđić, 2011).

แม้ว่าสิ่งนี้จะเป็นการเก็งกำไรจนถึงตอนนี้การเปลี่ยนแปลงในการทำงานของโดปามีนอาจช่วยอธิบายการสูญเสียการควบคุมการใช้อินเทอร์เน็ตในบุคคลที่ติดอินเทอร์เน็ต สมมติฐานนี้เหมาะสมกับโมเดลล่าสุดในการพัฒนาพฤติกรรมการเสพติดโดยทั่วไปตามที่ Robinson และ Berridge แนะนำ (2008) ตามที่ได้กล่าวไปแล้ว ระบุว่าบางส่วนของเยื่อหุ้มสมอง prefrontal เกี่ยวข้องในการควบคุมความรู้ความเข้าใจโดยเฉพาะ dorsolateral prefrontal cortex (ดูรูปที่ Figure2) 2) ได้รับการประมาณโดปามิเนอร์จิคจากฐานปมประสาทและนิวเคลียส accumbens การเปลี่ยนแปลงการทำงานในโครงสร้างเหล่านี้ยังสามารถลดความสมบูรณ์ของการควบคุมผู้บริหาร (Cools and D'Esposito, 2011) เนื่องจากปมประสาทฐานมีการเชื่อมต่อระหว่างกันและฐานดอกโดยการคาดการณ์ที่รวมถึงระบบสารสื่อประสาทอื่น ๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งกลูตาเมตและ GABA การเปลี่ยนแปลงในระบบโดปามีเซอร์ยังอาจทำให้เกิดความผิดปกติทั่วโลกของลูป fronto-striatal ความรู้ความเข้าใจและวงลิมบิก (Alexander and Crutcher, 1990) เราได้แสดงความคิดเห็นเกี่ยวกับการเชื่อมโยงระหว่างลูป front-striatal และฟังก์ชั่นการควบคุมผู้บริหารในส่วน“ความสัมพันธ์ทางประสาทวิทยาของการติดอินเทอร์เน็ต.” เมื่อพิจารณาผลลัพธ์เบื้องต้นเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงโดปามีนในคนที่ติดอินเทอร์เน็ตเรายืนยันว่าการเปลี่ยนแปลงในเรื่องนี้และระบบประสาทสารสื่อประสาทปมประสาทอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องกับการสูญเสียการควบคุมการใช้อินเทอร์เน็ตโดยการเปลี่ยนแปลงการทำงานของความสมบูรณ์ก่อน

นอกเหนือจากการตรวจสอบระบบโดปามีนแล้วยังมีการศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับการทำงานของสมองในผู้ป่วยที่ติดอินเทอร์เน็ต ใช้ 18-FDG-PET, วัดการเผาผลาญกลูโคสในสมอง, Park et al. (2010) แสดงให้เห็นว่าผู้เล่นอินเทอร์เน็ตที่มากเกินไปได้เพิ่มการเผาผลาญกลูโคสในภูมิภาคของ (ขวา) orbitofrontal cortex และในส่วนของปมประสาทล่าง (หาง caudate ซ้าย insula) ในขณะที่บริเวณหลัง (เช่นข้างขม่อมและท้ายทอย) แสดงการเผาผลาญลดลง .

โดยสรุปมีหลักฐานบางอย่างแรกสำหรับการเปลี่ยนแปลงของสมองในเชิงโครงสร้างและสภาวะพักผ่อนในบุคคลที่ติดอินเทอร์เน็ต สิ่งเหล่านี้รวมถึงการเปลี่ยนแปลงของสสารทั้งสีเทาและสีขาวในบริเวณสมองส่วนหน้าและส่วนของสมองเพิ่มเติม นอกจากนี้ยังมีหลักฐานแรกสำหรับการเปลี่ยนแปลงในระบบ dopaminergic ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการเสริมกำลังและความอยาก เนื่องจากการศึกษาส่วนใหญ่ทำกับตัวอย่างค่อนข้างน้อยโดยมีข้อยกเว้นเพียงข้อเดียวเท่านั้น (Kühn et al., 2011) และไม่มีความแตกต่างที่สอดคล้องหรือเป็นระบบระหว่างการติดอินเทอร์เน็ตประเภทต่าง ๆ และระหว่างวัยรุ่นกับผู้ป่วยผู้ใหญ่ผลลัพธ์จะต้องได้รับการรักษาด้วยความระมัดระวัง

1. Alexander GE, Crutcher MD (1990) สถาปัตยกรรมเชิงหน้าที่ของวงจรปมประสาทฐาน: พื้นผิวประสาทของการประมวลผลแบบขนาน เทรนด์ Neurosci 13, 266 – 271 [PubMed]
2. Alvarez JA, Emory E. (2006) ฟังก์ชั่นผู้บริหารและสมองส่วนหน้า: การวิเคราะห์อภิมาน Neuropsychol Rev. 16, 17 – 4210.1007 / s11065-006-9002-x [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
3. Anderson V. , Anderson P. , Jacobs R. , บรรณาธิการ (eds) (2008). การทำงานของผู้บริหารและกลีบหน้าผาก: มุมมองช่วงชีวิต นิวยอร์ก: Taylor & Francis
4. Anton RF (1999) ความอยากคืออะไร แบบจำลองและนัยยะของการรักษา แอลกอฮอลล์ สุขภาพ 23, 165 – 173 [PubMed]
5. APA (2013) คู่มือการวินิจฉัยและสถิติของความผิดปกติทางจิต 5th Edn Washington, DC: APA
6. Bancroft J. , Vukadinovic Z. (2004) ติดยาเสพติดทางเพศ, การบังคับทางเพศ, การกระตุ้นทางเพศหรืออะไร? สู่แบบจำลองเชิงทฤษฎี J. เซ็กส์ Res 41, 225 – 23410.1080 / 00224490409552230 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
7. บารีเอ, Robbins TW (2013) การยับยั้งและการกระตุ้น: พื้นฐานด้านพฤติกรรมและระบบประสาทของการควบคุมการตอบสนอง Prog Neurobiol 108, 44 – 7910.1016 / j.pneurobio.2013.06.005 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
8. เครา KW, Wolf EM (2001) การปรับเปลี่ยนในเกณฑ์การวินิจฉัยที่เสนอสำหรับการติดอินเทอร์เน็ต Cyberpsychol Behav 4, 377 – 38310.1089 / 109493101300210286 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
9. Bechara A. (2005) การตัดสินใจการควบคุมแรงกระตุ้นและการสูญเสียจิตตานุภาพในการต่อต้านยาเสพติด: มุมมองของระบบประสาท ชัยนาท Neurosci 8, 1458 – 146310.1038 / nn1584 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
10. Bechara A. , Tranel D. , Damasio H. (2000) การหาลักษณะของการขาดดุลการตัดสินใจของผู้ป่วยที่มีรอยโรคเยื่อหุ้มสมองด้านหน้าช่องระบายอากาศ สมอง 123, 2189 – 220210.1093 / สมอง / 123.11.2189 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
11. Billieux J. , Van der Linden M. (2012) การใช้อินเทอร์เน็ตอย่างมีปัญหาและการควบคุมตนเอง: การทบทวนการศึกษาเบื้องต้น เปิดการติดยาเสพติด J. 5, 24 – 2910.2174 / 1874941991205010024 [ข้ามอ้างอิง]
12. Black D. , Shaw M. , Mccormick B. , Bayless JD, Allen J. (2012) ประสิทธิภาพทางประสาทวิทยา, ความหุนหันพลันแล่น, อาการสมาธิสั้นและความแปลกใหม่ที่กำลังมองหาในการซื้อที่ผิดปกติ จิตเวชศาสตร์ 200, 581 – 58710.1016 / j.psychres.2012.06.003 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
13. Bonson KR, Grant SJ, Contoreggi CS, ลิงก์ JM, Metcalfe J. , Weyl HL, et al. (2002) ระบบประสาทและความอยากโคเคนที่เกิดจากคิว ประสาทวิทยาเภสัชวิทยา 26, 376 – 38610.1016 / S0893-133X (01) 00371-2 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
14. Botvinick MM, Cohen JD, Carter CS (2004) การตรวจสอบความขัดแย้งและเยื่อหุ้มสมองด้านหน้า cingulate: การปรับปรุง แนวโน้ม Cogn วิทย์ 8, 539 – 54610.1016 / j.tics.2004.10.003 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
15. ยี่ห้อ M. , Fujiwara E. , Borsutzky S. , Kalbe E. , Kessler J. , Markowitsch HJ (2005a) การขาดดุลการตัดสินใจของผู้ป่วย Korsakoff ในงานการพนันใหม่ที่มีกฎชัดเจน: การเชื่อมโยงกับฟังก์ชั่นผู้บริหาร ประสาทวิทยา 19, 267 – 27710.1037 / 0894-4105.19.3.267 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
16. ยี่ห้อ M. , Kalbe E. , Labudda K. , Fujiwara E. , Kessler J. , Markowitsch HJ (2005b) การตัดสินใจบกพร่องในผู้ป่วยที่มีการพนันทางพยาธิวิทยา จิตเวชศาสตร์ 133, 91 – 9910.1016 / j.psychres.2004.10.003 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
17. ยี่ห้อ M. , Heinze K. , Labudda K. , Markowitsch HJ (2008a) บทบาทของกลยุทธ์ในการตัดสินใจอย่างได้เปรียบในสถานการณ์ที่คลุมเครือและเสี่ยง Cogn กระบวนการ. 9, 159 – 17310.1007 / s10339-008-0204-4 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
18. ยี่ห้อ M. , Roth-Bauer M. , Driessen M. , Markowitsch HJ (2008b) หน้าที่ของผู้บริหารและการตัดสินใจที่มีความเสี่ยงในผู้ป่วยที่ติดยาเสพติด ยาเสพติดแอลกอฮอล์ขึ้นอยู่กับ 97, 64 – 7210.1016 / j.drugalcdep.2008.03.017 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
19. ยี่ห้อ M. , Labudda K. , Markowitsch HJ (2006) ความสัมพันธ์ของการตัดสินใจทางประสาทวิทยาในสถานการณ์ที่คลุมเครือและมีความเสี่ยง Neural Netw 19, 1266 – 127610.1016 / j.neunet.2006.03.001 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
20. ยี่ห้อ M. , Laier C. , Pawlikowski M. , Markowitsch HJ (2009) การตัดสินใจโดยมีและไม่มีความเห็นย้อนกลับ: บทบาทของหน่วยสืบราชการลับกลยุทธ์หน้าที่ผู้บริหารและรูปแบบการคิด เจ. คลีนิก ประสบการณ์ Neuropsychol 31, 984 – 99810.1080 / 13803390902776860 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
21. ยี่ห้อ M. , Laier C. , Pawlikowski M. , Schächtle U. , Schöler T. , Altstötter-Gleich C. (2011) การดูภาพลามกอนาจารทางอินเทอร์เน็ต: บทบาทของการให้คะแนนความเร้าอารมณ์ทางเพศและอาการทางจิตเวชศาสตร์สำหรับการใช้เว็บไซต์ทางเพศทางอินเทอร์เน็ตมากเกินไป Cyberpsychol Behav Soc netw 14, 371 – 37710.1089 / cyber.2010.0222 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
22. Braus DF, Wrase J. , Grüsser S. , Hermann D. , Ruf M. , Flor H. , et al. (2001) สิ่งเร้าที่เกี่ยวข้องกับแอลกอฮอล์จะกระตุ้นการทำงานของ ventral striatum ในกลุ่มผู้ติดสุรา J. Neural Transm 108, 887 – 89410.1007 / s007020170038 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
23. Brenner V. (1997) จิตวิทยาการใช้คอมพิวเตอร์: XLVII พารามิเตอร์ของการใช้งานอินเทอร์เน็ต, การละเมิดและติดยาเสพติด: วันแรกของการสำรวจการใช้งานอินเทอร์เน็ต 90 จิตวิทยา ตัวแทน 80, 879 – 88210.2466 / pr0.1997.80.3.879 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
24. Brody AL, Mandelkern MA, London ED, Childress AR, Lee GS, Bota RG, และคณะ (2002) สมองเปลี่ยนการเผาผลาญในระหว่างความอยากบุหรี่ โค้ง. พลศาสตร์จิตเวชศาสตร์ 59, 1162 – 117210.1001 / archpsyc.59.12.1162 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
25. Brody AL, Mandelkern MA, Olmstead RE, Jou J. , Tiongson E. , อัลเลนวี, et al. (2007) สารตั้งต้นของการต่อต้านความอยากในระหว่างการสัมผัสคิวบุหรี่ Biol จิตเวชศาสตร์ 62, 642 – 65110.1016 / j.biopsych.2006.10.026บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
26. Caplan SE (2002) การใช้อินเทอร์เน็ตที่เป็นปัญหาและความเป็นอยู่ที่ดีทางจิตสังคม: การพัฒนาเครื่องมือวัดตามทฤษฎีเกี่ยวกับความรู้ความเข้าใจและพฤติกรรม คอมพิวเต Behav มนุษย์ 18, 553 – 57510.1016 / S0747-5632 (02) 00004-3 [ข้ามอ้างอิง]
27. Caplan SE (2005) บัญชีทักษะทางสังคมของการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา เจคอมมิวนิตี้ 55, 721 – 73610.1111 / j.1460-2466.2005.tb03019.x [ข้ามอ้างอิง]
28. Caplan SE (2007) ความสัมพันธ์ระหว่างความเหงาความวิตกกังวลทางสังคมและการใช้อินเทอร์เน็ตที่เป็นปัญหา Cyberpsychol Behav 10, 234 – 24210.1089 / cpb.2006.9963 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
29. เงินสด H. , Rae CD, AH เหล็ก, Winkler A. (2012) การติดอินเทอร์เน็ต: สรุปโดยย่อของการวิจัยและการปฏิบัติ ฟี้ จิตเวชศาสตร์รายได้ 8, 292 – 29810.2174 / 157340012803520513 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
30. Chak K. , Leung L. (2004) ความประหม่าและความเชื่ออำนาจในฐานะผู้ทำนายการติดอินเทอร์เน็ตและการใช้อินเทอร์เน็ต Cyberpsychol Behav 7, 559 – 57010.1089 / cpb.2004.7.559 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
31. ช้าง MK, กฎหมาย SPM (2008) โครงสร้างปัจจัยสำหรับการทดสอบการติดอินเทอร์เน็ตของ Young: การศึกษาเพื่อยืนยัน คอมพิวเต Behav มนุษย์ 24, 2597 – 261910.1016 / j.chb.2008.03.001 [ข้ามอ้างอิง]
32. ชาร์ลตัน JP, Danforth IDW (2007) แยกความแตกต่างของการเสพติดและการมีส่วนร่วมสูงในบริบทของการเล่นเกมออนไลน์ คอมพิวเต Behav มนุษย์ 23, 1531 – 154810.1016 / j.chb.2005.07.002 [ข้ามอ้างอิง]
33. Chase HW, Eickhoff SB, Laird AR, Hogarth L. (2011) พื้นฐานทางประสาทของการประมวลผลการกระตุ้นด้วยยาและความอยาก: การประเมินความน่าจะเป็นการกระตุ้นการเปิดใช้งาน meta-analysis Biol จิตเวชศาสตร์ 70, 785 – 79310.1016 / j.biopsych.2011.05.025PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
34. Childress AR, Mozley PD, Mcelgin W. , Fitzgerald J. , Reivich M. , O'Brian CP (1999) การเปิดใช้งาน Limbic ระหว่างความอยากโคเคนที่เกิดจากคิว am J. จิตเวชศาสตร์ 156, 11 – 18 [บทความฟรี PMC] [PubMed]
35. Chou C. , Condron L. , Belland JC (2005) การทบทวนงานวิจัยเรื่องการติดอินเทอร์เน็ต Educ จิตวิทยา Rev. 17, 363 – 38710.1007 / s10648-005-8138-1 [ข้ามอ้างอิง]
36. Conversano C. , Marazziti D. , Carmassi C. , Baldini S. , Barnabei G. , Dell'Osso L. (2012) การพนันทางพยาธิวิทยา: การทบทวนอย่างเป็นระบบของการค้นพบทางชีวเคมี neuroimaging และ neuropsychological Harv รายได้ทางจิตเวชศาสตร์ 20, 130 – 14810.3109 / 10673229.2012.694318 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
37. Cools R. , D'Esposito M. (2011) การกระทำโดปามีนรูปตัวยู - กลับบนหน่วยความจำในการทำงานของมนุษย์และการควบคุมการรับรู้ Biol จิตเวชศาสตร์ 69, e113 – e12510.1016 / j.biopsych.2011.03.028บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
38. Cooper A. , Delmonico DL, Burg R. (2000a) ผู้ใช้ Cybersex ผู้ใช้และผู้กระทำความผิด: สิ่งที่ค้นพบและความหมายใหม่ เพศ. ผู้เสพติด Compulsivity 7, 5 – 2910.1080 / 10720160008400205 [ข้ามอ้างอิง]
39. Cooper A. , Mcloughlin IP, Campell KM (2000b) เรื่องเพศในไซเบอร์สเปซ: อัพเดทสำหรับ 21st ศตวรรษ Cyberpsychol Behav 3, 521 – 53610.1089 / 109493100420142 [ข้ามอ้างอิง]
40. Davis RA (2001) รูปแบบความรู้ความเข้าใจพฤติกรรมของการใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยา คอมพิวเต Behav มนุษย์ 17, 187 – 19510.1016 / S0747-5632 (00) 00041-8 [ข้ามอ้างอิง]
41. Ding W.-N. , Sun J.-H. , Sun Y.-W. , Zhou Y. , Li L. , Xu J.-R. , และคณะ (2013) แก้ไขการเชื่อมต่อสถานะการทำงานเริ่มต้นของการพักการเชื่อมต่อเครือข่ายในวัยรุ่นที่ติดการเล่นเกมอินเทอร์เน็ต กรุณาหนึ่ง 8: e59902.10.1371 / journal.pone.0059902 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
42. Dom G. , Sabbe B. , Hulstijn W. , Van Den Brink W. (2005) ความผิดปกติในการใช้สารและเปลือกนอกของวงโคจร: ทบทวนการตัดสินใจเชิงพฤติกรรมและการศึกษาทางระบบประสาท br J. จิตเวชศาสตร์ 187, 209 – 22010.1192 / bjp.187.3.209 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
43. Dong G. , Devito E. , Huang J. , Du X. (2012a) การถ่ายภาพเทนเซอร์เผยให้เห็นฐานดอกและคอร์เทกซ์เปลือกนอกผิดปกติในผู้ติดการพนันทางอินเทอร์เน็ต J. จิตแพทย์ Res 46, 1212 – 121610.1016 / j.jpsychires.2012.05.015 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
44. Dong G. , Devito EE, Du X. , Cui Z. (2012b) การควบคุมการยับยั้งความบกพร่องใน“ ความผิดปกติของการเสพติดอินเทอร์เน็ต”: การศึกษาการถ่ายภาพด้วยคลื่นสนามแม่เหล็กที่ใช้งานได้ จิตเวชศาสตร์ 203, 153 – 15810.1016 / j.pscychresns.2012.02.001 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
45. Dong G. , Huang J. , Du X. (2012c) การปรับเปลี่ยนในความสม่ำเสมอของภูมิภาคของการทำงานของสมองพักผ่อนในผู้ติดเกมออนไลน์ Behav สมองสั่นไหว 8, 41.10.1186 / 1744-9081-8-41 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
46. Dong G. , Hu Y. , Lin X. (2013a) ความไวต่อการให้รางวัล / การลงโทษในหมู่ผู้ติดอินเทอร์เน็ต: ผลกระทบต่อพฤติกรรมการเสพติดของพวกเขา Prog Neuropsychopharmacol Biol จิตเวชศาสตร์ 46, 139 – 14510.1016 / j.pnpbp.2013.07.007 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
47. Dong G. , Hu Y. , Lin X. , Lu Q. (2013b) อะไรทำให้ผู้ติดอินเทอร์เน็ตยังคงเล่นเกมออนไลน์ต่อไปแม้จะเผชิญกับผลกระทบด้านลบอย่างรุนแรง? คำอธิบายที่เป็นไปได้จากการศึกษา fMRI Biol จิตวิทยา 94, 282 – 28910.1016 / j.biopsycho.2013.07.009 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
48. Dong G. , Shen Y. , Huang J. , Du X. (2013c) ฟังก์ชั่นตรวจสอบข้อผิดพลาดบกพร่องในผู้ที่ติดโรคทางอินเทอร์เน็ต: การศึกษา FMRI ที่เกี่ยวข้องกับเหตุการณ์ Eur ผู้เสพติด Res 19, 269 – 27510.1159 / 000346783 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
49. Dong G. , Huang J. , Du X. (2011a) เพิ่มความไวของรางวัลและลดความไวต่อการสูญเสียในผู้ติดอินเทอร์เน็ต: การศึกษา fMRI ในระหว่างการเดางาน J. จิตแพทย์ Res 45, 1525 – 152910.1016 / j.jpsychires.2011.06.017 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
50. Dong G. , Zhou H. , Zhao X. (2011b) ผู้เสพติดอินเทอร์เน็ตชายแสดงความสามารถในการควบคุมผู้บริหารที่บกพร่อง: หลักฐานจากงาน Stroop คำสี Neurosci เลทท์ 499, 114 – 11810.1016 / j.neulet.2011.05.047 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
51. Dong G. , Lin X. , Zhou H. , Lu Q. (2014) ความยืดหยุ่นทางปัญญาในผู้ติดอินเทอร์เน็ต: หลักฐาน fMRI จากสถานการณ์การสลับที่ยากต่อการง่ายและง่ายต่อการยาก ผู้เสพติด Behav 39, 677 – 68310.1016 / j.addbeh.2013.11.028 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
52. Dong G. , Lu Q. , Zhou H. , Zhao X. (2010) การยับยั้งแรงกระตุ้นในผู้ที่มีความผิดปกติของการเสพติดอินเทอร์เน็ต: หลักฐานทางเคมีไฟฟ้าจากการศึกษา Go / NoGo Neurosci เลทท์ 485, 138 – 14210.1016 / j.neulet.2010.09.002 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
53. Dunn BD, Dalgleish T. , Lawrence AD ​​(2006) สมมติฐานเครื่องหมายโซมาติก: การประเมินที่สำคัญ Neurosci Biobehav Rev. 30, 239 – 27110.1016 / j.neubiorev.2005.07.001 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
54. Ebeling-Witte S. , Frank ML, Lester D. (2007) ความประหม่าการใช้อินเทอร์เน็ตและบุคลิกภาพ Cyberpsychol Behav 10, 713 – 71610.1089 / cpb.2007.9964 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
55. Everitt BJ, Robbins TW (2006) ระบบประสาทของการเสริมแรงสำหรับการติดยาเสพติด: จากการกระทำไปจนถึงนิสัยการบังคับ ชัยนาท Neurosci 8, 1481 – 148910.1038 / nn1579 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
56. ฟิลด์ M. , Munafò MR, Franken IHA (2009) การตรวจสอบวิเคราะห์อภิมานของความสัมพันธ์ระหว่างอคติตั้งใจและความปรารถนาส่วนตัวในการใช้สารเสพติด จิตวิทยา วัว. 135, 589 – 60710.1037 / a0015843 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
57. Franken IHA (2003) ความอยากยาเสพติดและการเสพติด: การบูรณาการวิธีการทางจิตวิทยาและ neuropsychopharmacological Prog Neuropsychopharmacol Biol จิตเวชศาสตร์ 27, 563 – 57910.1016 / S0278-5846 (03) 00081-2 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
58. Goldstein RZ, Craig AD, Bechara A. , Garavan H. , Childress AR, Paulus MP, et al. (2009) neurocircuitry ของความเข้าใจด้านบกพร่องในการติดยาเสพติด แนวโน้ม Cogn วิทย์ 13, 372 – 38010.1016 / j.tics.2009.06.004 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
59. Goldstein RZ, Volkow ND (2002) ติดยาเสพติดและพื้นฐาน neurobiological: หลักฐาน neuroimaging สำหรับการมีส่วนร่วมของเยื่อหุ้มสมองด้านหน้า am J. จิตเวชศาสตร์ 159, 1642 – 165210.1176 / appi.ajp.159.10.1642 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
60. Goudriaan AE, Oosterlaan J. , Beurs E. , Van Den Brink W. (2004) การพนันทางพยาธิวิทยา: การทบทวนที่ครอบคลุมเกี่ยวกับการค้นพบทางชีวภาพ Neurosci Biobehav Rev. 28, 123 – 14110.1016 / j.neubiorev.2004.03.001 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
61. Goudriaan AE, Oosterlaan J. , Beurs E. , Van Den Brink W. (2005) การตัดสินใจในการเล่นการพนันทางพยาธิวิทยา: การเปรียบเทียบระหว่างนักพนันทางพยาธิวิทยาผู้ติดสุราที่เป็นโรคผู้ที่มีอาการเรตส์และการควบคุมตามปกติ ความต้านทานของสมอง Cogn ความต้านทานของสมอง 23, 137 – 15110.1016 / j.cogbrainres.2005.01.017 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
62. Goudriaan AE, Oosterlaan J. , Beurs E. , Van Den Brink W. (2006) ฟังก์ชั่น Neurocognitive ในการพนันทางพยาธิวิทยา: การเปรียบเทียบกับการพึ่งพาแอลกอฮอล์, กลุ่มอาการเรตส์และการควบคุมปกติ การติด 101, 534 – 54710.1111 / j.1360-0443.2006.01380.x [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
63. Grant JE, บรูเออร์ JA, Potenza MN (2006) ชีววิทยาของสารเสพติดและพฤติกรรม ระบบประสาทส่วนกลาง 11, 924 – 930 [PubMed]
64. ให้สิทธิ์ JE, Schreiber LR, Odlaug BL (2013) ปรากฎการณ์และการรักษาอาการติดพฤติกรรม สามารถ. J. จิตเวชศาสตร์ 58, 252 – 259 [PubMed]
65. Grant S. , London ED, Newlin DB, Villemagne VL, Liu X. , Contoreggi C. , และคณะ (1996) การเปิดใช้งานวงจรหน่วยความจำในระหว่างความอยากโคเคนออกมา พร Natl Acad วิทย์ สหรัฐอเมริกา 93, 12040 – 1204510.1073 / pnas.93.21.12040 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
66. Griffiths MD (2000) อินเทอร์เน็ตและคอมพิวเตอร์“ ติดยาเสพติด” มีอยู่จริงหรือไม่? หลักฐานการศึกษาบางกรณี Cyberpsychol Behav 3, 211 – 21810.1089 / 109493100316067 [ข้ามอ้างอิง]
67. Griffiths MD (2005) รูปแบบ "องค์ประกอบ" ของการติดยาเสพติดภายในกรอบ biopsychosocial J. Subst ใช้ 10, 191 – 19710.1080 / 14659890500114359 [ข้ามอ้างอิง]
68. Grüsser S. , Wrase J. , Klein S. , Hermann D. , Smolka MN, Ruf M. , และคณะ (2004) การกระตุ้นด้วยคิวของ striatum และ medial prefrontal cortex นั้นสัมพันธ์กับการกำเริบของโรคพิษสุราเรื้อรังในภายหลัง Psychopharmacology 175, 296 – 30210.1007 / s00213-004-1828-4 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
69. Han D. , Hwang JY, Renshaw PF (2010a) การรักษา Bupropion อย่างต่อเนื่องจะลดความอยากในการเล่นวิดีโอเกมและการกระตุ้นสมองในผู้ป่วยที่ติดเกมอินเทอร์เน็ต ประสบการณ์ Clin Psychopharmacol 18, 297 – 30410.1037 / a0020023 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
70. Han D. , Kim Y. , Lee Y. (2010b) การเปลี่ยนแปลงในกิจกรรมคอร์เทกซ์แบบคิวคิวที่เกิดขึ้นก่อนด้วยการเล่นวิดีโอเกม Cyberpsychol Behav Soc netw 13, 655 – 66110.1089 / cyber.2009.0327 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
71. Han DH, Bolo N. , Daniels MA, Arenella L. , Lyoo IK, Renshaw PF (2011) กิจกรรมสมองและความต้องการในการเล่นวิดีโอเกมบนอินเทอร์เน็ต compr จิตเวชศาสตร์ 52, 88 – 9510.1016 / j.comppsych.2010.04.004บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
72. Hansen S. (2002) การใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไปหรือ“ ติดอินเทอร์เน็ต”? ความหมายของหมวดหมู่การวินิจฉัยสำหรับผู้ใช้นักศึกษา เจคอมพิวเตอร์ ช่วยเหลือ เรียน 18, 235 – 23610.1046 / j.1365-2729.2002.t01-2-00230-XNUMX.x [ข้ามอ้างอิง]
73. Hardie E. , Tee MY (2007) การใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป: บทบาทของบุคลิกภาพความเหงาและเครือข่ายการสนับสนุนทางสังคมในการติดอินเทอร์เน็ต Aust J. Emerg. เทค Soc 5, 34 – 47
74. Heinz A. , Beck A. , Grüsser SM, Grace AA, Wrase J. (2008) การระบุวงจรประสาทของความอยากแอลกอฮอล์และความอ่อนแอของการกำเริบของโรค ผู้เสพติด Biol 14, 108 – 11810.1111 / j.1369-1600.2008.00136.x [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
75. Hong S.-B. , Kim J.-W. , Choi E.-J. , Kim H.-H. , Suh J.-E. , Kim C.-D. , และคณะ (2013a) ความหนาของเยื่อหุ้มสมองลดลง orbitofrontal ในวัยรุ่นชายที่ติดอินเทอร์เน็ต Behav สมองสั่นไหว 9, 11.10.1186 / 1744-9081-9-11 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
76. Hong S.-B. , Zalesky A. , Cocchi L. , Fornito A. , Choi E.-J. , Kim H.-H. , et al. (2013b) การเชื่อมต่อสมองที่ใช้งานได้ลดลงในวัยรุ่นที่ติดอินเทอร์เน็ต กรุณาหนึ่ง 8: e57831.10.1371 / journal.pone.0057831 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
77. Hoshi E. (2013) เครือข่ายคอร์ติคอร์ - ฐานปมประสาทการลดพฤติกรรมเป้าหมาย - ไกล่เกลี่ยโดยสมาคม visuo - เป้าหมายเงื่อนไข ด้านหน้า วงจรประสาท 7: 158.10.3389 / fncir.2013.00158 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
78. Hou H. , Jia S. , Hu S. , Fan R. , Sun W. , Sun T. , และคณะ (2012) การลดผู้ขนส่งโดปามีนในทารกแรกเกิดในคนที่มีอาการติดอินเทอร์เน็ต J. Biomed Biotechnol 2012, 854524.10.1155 / 2012 / 854524 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
79. Jovic J. , Ðinđić N. (2011) อิทธิพลของระบบโดปามีนต่อการติดอินเทอร์เน็ต Acta Med Medianae 50, 60 – 6610.5633 / amm.2011.0112 [ข้ามอ้างอิง]
80. Jurado M. , Rosselli M. (2007) ลักษณะที่เข้าใจยากของฟังก์ชั่นผู้บริหาร: การทบทวนความเข้าใจในปัจจุบันของเรา Neuropsychol Rev. 17, 213 – 23310.1007 / s11065-007-9040-z [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
81. Kafka MP (2010) ความผิดปกติของ Hypersexual: การวินิจฉัยที่เสนอสำหรับ DSM-V โค้ง. เพศ. Behav 39, 377 – 40010.1007 / s10508-009-9574-7 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
82. Kalivas PW, Volkow ND (2005) พื้นฐานทางประสาทของการเสพติด: พยาธิวิทยาของแรงจูงใจและทางเลือก am J. จิตเวชศาสตร์ 162, 1403 – 141310.1176 / appi.ajp.162.8.1403 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
83. Kim HK, Davis KE (2009) ต่อทฤษฎีที่ครอบคลุมเกี่ยวกับการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา: ประเมินบทบาทของการเห็นคุณค่าในตนเองความวิตกกังวลการไหลและความสำคัญของกิจกรรมอินเทอร์เน็ต คอมพิวเต Behav มนุษย์ 25, 490 – 50010.1016 / j.chb.2008.11.001 [ข้ามอ้างอิง]
84. Kim SH, Baik S.-H. , Park CS, Kim SJ, Choi SW, Kim SE (2011) ลดผู้รับ dopamine D2 striatal ในผู้ที่ติดอินเทอร์เน็ต Neuroreport 22, 407 – 41110.1097 / WNR.0b013e328346eUMNUMXe16e [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
85. Kim Y.-R. , Son J.-W. , Lee S.-I. , Shin C.-J. , Kim S.-K. , Ju G. , และคณะ (2012) การเปิดใช้งานสมองที่ผิดปกติของผู้เสพติดอินเทอร์เน็ตวัยรุ่นในงานแอนิเมชั่นการขว้างปาลูกบอล: ความสัมพันธ์ของระบบประสาทที่เป็นไปได้ของการปลดชิ้นส่วนเปิดเผยโดย fMRI Prog Neuropsychopharmacol Biol จิตเวชศาสตร์ 39, 88 – 9510.1016 / j.pnpbp.2012.05.013 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
86. Ko CH, Liu GC, Hsiao S. , Yen JY, Yang MJ, Lin WC, และคณะ (2009) กิจกรรมสมองที่เกี่ยวข้องกับการกระตุ้นให้เกิดการติดเกมออนไลน์ J. จิตแพทย์ Res 43, 739 – 74710.1016 / j.jpsychires.2008.09.012 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
87. Ko C.-H. , Liu G.-C. , Yen J.-Y. , Chen C.-Y. , Yen C.-F. , Chen C.-S. (2013a) สมองมีความสัมพันธ์กับความอยากเล่นเกมออนไลน์ภายใต้แสงคิวในตัวแบบที่มีการติดเกมบนอินเทอร์เน็ตและในเรื่องที่นำส่ง ผู้เสพติด Biol 18, 559 – 56910.1111 / j.1369-1600.2011.00405.x [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
88. Ko C.-H. , Liu G.-C. , Yen J.-Y. , Yen C.-F. , Chen C.-S. , Lin W.-C. (2013b) การเปิดใช้งานสมองสำหรับทั้งการกระตุ้นการเล่นเกมคิวและความอยากสูบบุหรี่ในหมู่ผู้ร่วม comorbid กับการติดเกมบนอินเทอร์เน็ตและการพึ่งพานิโคติน J. จิตแพทย์ Res 47, 486 – 49310.1016 / j.jpsychires.2012.11.008 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
89. Korkeila J. , Kaarlas S. , Jääskeläinen M. , Vahlberg T. , Taiminen T. (2010) ติดอยู่กับเว็บ - การใช้อินเทอร์เน็ตที่เป็นอันตรายและมีความสัมพันธ์ Eur จิตเวชศาสตร์ 25, 236 – 24110.1016 / j.eurpsy.2009.02.008 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
90. Kühn S. , Gallinat J. (2011) ชีววิทยาทั่วไปของความอยากข้ามยาเสพติดที่ถูกกฎหมายและผิดกฎหมาย - การวิเคราะห์อภิมานเชิงปริมาณของการตอบสนองต่อปฏิกิริยาคิวสมอง Eur J. Neurosci 33, 1318 – 132610.1111 / j.1460-9568.2010.07590.x [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
91. Kühn S. , Romanowski A. , Schilling C. , Lorenz R. , Mörsen C. , Seiferth N. , และคณะ (2011) พื้นฐานทางประสาทของการเล่นวิดีโอเกม ภาษา จิตเวชศาสตร์ 15, e53.10.1038 / tp.2011.53 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
92. Kuss DJ, Griffith MD (2011) การติดเกมบนอินเทอร์เน็ต: การทบทวนเชิงประจักษ์ของการวิจัยเชิงประจักษ์ int J. Ment สุขภาพติดยาเสพติด 10, 278 – 29610.1007 / s11469-011-9318-5 [ข้ามอ้างอิง]
93. Kuss DJ, Griffiths MD (2012) การติดอินเทอร์เน็ตและการเล่นเกม: การทบทวนวรรณกรรมอย่างเป็นระบบเกี่ยวกับการศึกษา neuroimaging สมองวิทย์ 2, 347 – 37410.3390 / brainsci2030347 [ข้ามอ้างอิง]
94. Kuss DJ, Griffiths MD, Karila M. , Billieux J. (2013) การติดอินเทอร์เน็ต: การทบทวนงานวิจัยทางระบาดวิทยาอย่างเป็นระบบในทศวรรษที่ผ่านมา ฟี้ Pharm des [Epub ก่อนพิมพ์] [PubMed]
95. Labudda K. , Woermann FG, Mertens M. , Pohlmann-Eden B. , Markowitsch HJ, ยี่ห้อ M. (2008) ประสาทมีความสัมพันธ์กับการตัดสินใจด้วยข้อมูลที่ชัดเจนเกี่ยวกับความน่าจะเป็นและสิ่งจูงใจในอาสาสมัครผู้สูงอายุที่มีสุขภาพดี ประสบการณ์ ความต้านทานของสมอง 187, 641 – 65010.1007 / s00221-008-1332-x [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
96. Laier C. , Pawlikowski M. , Brand M. (2014) การประมวลผลภาพทางเพศรบกวนการตัดสินใจภายใต้ความคลุมเครือ โค้ง. เพศ. Behav 43, 473 – 48210.1007 / s10508-013-0119-8 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
97. Laier C. , Pawlikowski M. , Pekal J. , Schulte FP, Brand M. (2013a) ติดยาเสพติด Cybersex: เร้าอารมณ์ทางเพศที่มีประสบการณ์เมื่อดูสื่อลามกและไม่ติดต่อทางเพศสัมพันธ์ในชีวิตจริงสร้างความแตกต่าง J. Behav ผู้เสพติด 2, 100 – 10710.1556 / JBA.2.2013.002 [ข้ามอ้างอิง]
98. Laier C. , Schulte FP แบรนด์ M. (2013b) การประมวลผลภาพลามกอนาจารรบกวนประสิทธิภาพของหน่วยความจำในการทำงาน J. เซ็กส์ต่อต้าน 50, 642 – 65210.1080 / 00224499.2012.716873 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
99. Lin F. , Zhou Y. , Du Y. , Qin L. , Zhao Z. , Xu J. , et al. (2012) ความสมบูรณ์ของสสารสีขาวผิดปกติในวัยรุ่นที่มีความผิดปกติของการเสพติดอินเทอร์เน็ต: การศึกษาเชิงพื้นที่เชิงสถิติ กรุณาหนึ่ง 7: e30253.10.1371 / journal.pone.0030253 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
100. Loeber S. , Duka T. (2009) แอลกอฮอล์เฉียบพลันบั่นทอนการปรับพฤติกรรมตอบสนองที่แสวงหารางวัลและกระบวนการควบคุมการยับยั้ง - ผลกระทบต่อความผิดปกติของการเสพติด การติด 104, 2013 – 202210.1111 / j.1360-0443.2009.02718.x [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
101. Lorenz RC, Krüger J.-K. , Neumann B. , Schott BH, Kaufmann C. , Heinz A. , และคณะ (2013) ปฏิกิริยาคิวและการยับยั้งในผู้เล่นเกมคอมพิวเตอร์พยาธิวิทยา ผู้เสพติด Biol 18, 134 – 14610.1111 / j.1369-1600.2012.00491.x [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
102. Lortie CL, Guitton MJ (2013) เครื่องมือประเมินการติดอินเทอร์เน็ต: โครงสร้างมิติและสถานะระเบียบวิธี การติด 108, 1207 – 121610.1111 / add.12202PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
103. Meerkerk GJ, Van Den Eijnden RJJM, Franken IHA, Garretsen HFL (2010) การใช้อินเทอร์เน็ตที่เกี่ยวข้องกับความไวต่อการให้รางวัลและการลงโทษและการกระตุ้นหรือไม่? คอมพิวเต Behav มนุษย์ 26, 729 – 73510.1016 / j.chb.2010.01.009 [ข้ามอ้างอิง]
104. Meerkerk GJ, Van Den Eijnden RJJM, Garretsen HFL (2006) การทำนายการใช้อินเทอร์เน็ตที่บังคับได้: ทุกอย่างเกี่ยวกับเรื่องเพศ! Cyberpsychol Behav 9, 95 – 10310.1089 / cpb.2006.9.95 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
105. Meerkerk GJ, Van Den Eijnden RJJM, Vermulst AA, Garretsen HFL (2009) มาตรวัดการใช้อินเทอร์เน็ตแบบบังคับ (CIUS): คุณสมบัติทางจิตวิทยาบางอย่าง Cyberpsychol Behav 12, 1 – 610.1089 / cpb.2008.0181 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
106. Morahan-Martin J. , Schumacher P. (2003) ความเหงาและการใช้งานทางสังคมของอินเทอร์เน็ต คอมพิวเต Behav มนุษย์ 19, 659 – 67110.1016 / S0747-5632 (03) 00040-2 [ข้ามอ้างอิง]
107. Park HS, Kim SH, Bang SA, Yoon EJ, Cho SS, Kim SE (2010) เปลี่ยนแปลงการเผาผลาญกลูโคสในสมองในระดับภูมิภาคในผู้เล่นเกมทางอินเทอร์เน็ตมากเกินไป: การศึกษาเอกซ์เรย์ 18F-fluorodeoxyglucose โพซิตรอน ระบบประสาทส่วนกลาง 15, 159 – 166 [PubMed]
108. Pawlikowski M. , Altstötter-Gleich C. , แบรนด์ M. (2013) การตรวจสอบและคุณสมบัติทางไซโครเมทริกของแบบทดสอบสั้น ๆ ของการติดอินเทอร์เน็ตของ Young คอมพิวเต Behav มนุษย์ 29, 1212 – 122310.1016 / j.chb.2012.10.014 [ข้ามอ้างอิง]
109. Pawlikowski M. , Brand M. (2011) เกมบนอินเทอร์เน็ตที่มากเกินไปและการตัดสินใจ: ผู้เล่น World of Warcraft ที่มากเกินไปมีปัญหาในการตัดสินใจภายใต้เงื่อนไขที่มีความเสี่ยงหรือไม่? จิตเวชศาสตร์ 188, 428 – 43310.1016 / j.psychres.2011.05.017 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
110. Pawlikowski M. , Nader IW, Burger C. , Biermann I. , Stieger S. , ยี่ห้อ M. (2014) การใช้อินเทอร์เน็ตทางพยาธิวิทยา - มันเป็นหลายมิติและไม่ได้สร้างมิติเดียว ผู้เสพติด Res ทฤษฎี 22, 166 – 17510.3109 / 16066359.2013.793313 [ข้ามอ้างอิง]
111. Pike E. , Stoops WW, Fillmore MT, Rush CR (2013) สิ่งเร้าที่เกี่ยวข้องกับยาทำให้การควบคุมการยับยั้งในโคเคนลดลง ยาเสพติดแอลกอฮอล์ขึ้นอยู่กับ 133, 768 – 77110.1016 / j.drugalcdep.2013.08.004 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
112. Potenza MN, Balodis IM, Franco CA, Bullock S. , Xu J. , Chung T. , และคณะ (2013) ข้อพิจารณาทางประสาทวิทยาในการทำความเข้าใจการรักษาพฤติกรรมสำหรับการพนันทางพยาธิวิทยา จิตวิทยา ผู้เสพติด Behav 27, 380 – 39210.1037 / a0032389 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
113. Robinson TE, Berridge KC (2000) จิตวิทยาและประสาทวิทยาของการเสพติด: มุมมองที่กระตุ้นให้เกิดอาการแพ้ การเสพติด 95, 91 – 11710.1046 / j.1360-0443.95.8s2.19.x [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
114. Robinson TE, Berridge KC (2001) การกระตุ้นและการเสพติด การติด 96, 103 – 11410.1046 / j.1360-0443.2001.9611038.x [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
115. Robinson TE, Berridge KC (2003) ติดยาเสพติด Annu รายได้ Psychol 54, 25 – 5310.1146 / annurev.psych.54.101601.145237 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
116. Robinson TE, Berridge KC (2008) ทฤษฎีการกระตุ้นให้ติดสิ่งกระตุ้น: บางประเด็นในปัจจุบัน Philos ทรานส์ ร. Lond B Biol วิทย์ 363, 3137 – 314610.1098 / rstb.2008.0093 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
117. Salisbury RM (2008) ควบคุมพฤติกรรมทางเพศ: รูปแบบการพัฒนา เพศ. Relatsh Ther 23, 131 – 13910.1080 / 14681990801910851 [ข้ามอ้างอิง]
118. Schacht JP, Anton RF, Myrick H. (2013) การศึกษา neuroimaging เชิงหน้าที่ของปฏิกิริยาคิวแอลกอฮอล์: การวิเคราะห์อภิมานเชิงปริมาณและการทบทวนอย่างเป็นระบบ ผู้เสพติด Biol 18, 121 – 13310.1111 / j.1369-1600.2012.00464.x [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
119. Shallice T. , Burgess P. (1996) โดเมนของกระบวนการควบคุมและการจัดระเบียบพฤติกรรม Philos ทรานส์ ร. Lond B Biol วิทย์ 351, 1405 – 141210.1098 / rstb.1996.0124 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
120. Spada MM (2014) ภาพรวมของการใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหา ผู้เสพติด Behav 39, 3 – 610.1016 / j.addbeh.2013.09.007 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
121. Starcevic V. (2013) การเสพติดอินเทอร์เน็ตเป็นแนวคิดที่มีประโยชน์หรือไม่ Aust จิตเวชศาสตร์ NZJ 47, 16 – 1910.1177 / 0004867412461693 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
122. Sun D.-L. , Chen ZJ, Ma N. , Zhang X.-C. , Fu X.-M. , Zhang DR (2009) ฟังก์ชั่นการยับยั้งการตัดสินใจและการตอบโต้ล่วงหน้าในผู้ใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป ระบบประสาทส่วนกลาง 14, 75 – 81 [PubMed]
123. ซุนวาย, หยิงเอช, เซตูฮูล RM, Xuemei W. , ยาซี, เคียนแอลและอื่น ๆ (2012) การศึกษาสมอง fMRI ของความอยากรู้อยากเห็นที่เกิดจากภาพคิวในผู้เสพติดเกมออนไลน์ (วัยรุ่นชาย) Behav ความต้านทานของสมอง 233, 563 – 57610.1016 / j.bbr.2012.05.005 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
124. Thalemann R. , Wölfling K. , Grüsser SM (2007) ปฏิกิริยาที่เฉพาะเจาะจงต่อคิวที่เกี่ยวกับเกมคอมพิวเตอร์ในเกมที่มากเกินไป Behav Neurosci 121, 614 – 61810.1037 / 0735-7044.121.3.614 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
125. Thatcher A. , Wretschko G. , Fridjhon P. (2008) ประสบการณ์การไหลออนไลน์การใช้อินเทอร์เน็ตที่มีปัญหาและการผัดวันประกันพรุ่งในอินเทอร์เน็ต คอมพิวเต Behav มนุษย์ 24, 2236 – 225410.1016 / j.chb.2007.10.008 [ข้ามอ้างอิง]
126. Tiffany ST, Conklin CA (2000) รูปแบบการประมวลผลความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับความอยากดื่มแอลกอฮอล์และการใช้แอลกอฮอล์เป็นตัวบังคับ การเสพติด 95, 145 – 15310.1046 / j.1360-0443.95.8s2.3.x [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
127. Tychsen A. , Hitchens M. , Brolund T. , Kavakli M. (2006) เกมเล่นตามบทบาทสวมบทบาท: การควบคุมการสื่อสารการเล่าเรื่องและความคล้ายคลึงกันของเกม MMORPG เกม. ศาสนา 1, 252 – 27510.1177 / 1555412006290445 [ข้ามอ้างอิง]
128. Van Holst RJ, Van Den Brink W. , Veltman DJ, Goudriaan AE (2010) เหตุใดนักพนันจึงไม่ชนะ: การทบทวนผลการเรียนรู้เกี่ยวกับความรู้ความเข้าใจและการทำให้เข้าใจผิดในการพนันทางพยาธิวิทยา Neurosci Biobehav Rev. 34, 87 – 10710.1016 / j.neubiorev.2009.07.007 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
129. Weng C.-B. , Qian R.-B. , Fu X.-M. , Lin B. , Han X.-P. , Niu C.-S. , et al. (2013) ความผิดปกติของสสารสีเทาและสีขาวในการติดเกมออนไลน์ Eur J. Radiol 82, 1308 – 131210.1016 / j.ejrad.2013.01.031 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
130. Whang LSM, Lee S. , Chang G. (2003) โปรไฟล์ทางจิตวิทยาของผู้ใช้อินเทอร์เน็ตมากกว่า: การวิเคราะห์ตัวอย่างพฤติกรรมบนอินเทอร์เน็ตติดยาเสพติด Cyberpsychol Behav 6, 143 – 15010.1089 / 109493103321640338 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
131. Widyanto L. , Griffiths MD (2006) “ การติดอินเทอร์เน็ต”: บทวิจารณ์ที่สำคัญ int J. Ment สุขภาพติดยาเสพติด 4, 31 – 5110.1007 / s11469-006-9009-9 [ข้ามอ้างอิง]
132. Widyanto L. , Griffiths MD, Brunsden V. (2011) การเปรียบเทียบไซโครเมทริกของการทดสอบการเสพติดอินเทอร์เน็ตมาตราส่วนปัญหาเกี่ยวกับอินเทอร์เน็ตและการวินิจฉัยตนเอง Cyberpsychol Behav Soc netw 14, 141 – 14910.1089 / cyber.2010.0151 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
133. Widyanto L. , Griffiths MD, Brunsden V. , Mcmurran M. (2008) คุณสมบัติไซโครเมทของมาตรวัดปัญหาที่เกี่ยวข้องกับอินเทอร์เน็ต: การศึกษานำร่อง int J. Ment สุขภาพติดยาเสพติด 6, 205 – 21310.1007 / s11469-007-9120-6 [ข้ามอ้างอิง]
134. Winkler A. , Dörsing B. , Rief W. , Shen Y. , Glombiewski JA (2013) การรักษาอาการติดอินเทอร์เน็ต: การวิเคราะห์อภิมาน Clin จิตวิทยา Rev. 33, 317 – 32910.1016 / j.cpr.2012.12.005 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
135. Yang C. , Choe B. , Baity M. , Lee J. , Cho J. (2005) โปรไฟล์ SCL-90-R และ 16PF ของนักเรียนมัธยมปลายที่มีการใช้อินเทอร์เน็ตมากเกินไป สามารถ. J. จิตเวชศาสตร์ 50, 407 – 414 [PubMed]
136. Yee N. (2006) แรงจูงใจในการเล่นเกมออนไลน์ Cyberpsychol Behav 9, 772 – 77510.1089 / cpb.2006.9.772 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
137. Young KS (1996) การใช้งานอินเทอร์เน็ตที่เสพติด: กรณีที่ละเมิดกฎตายตัว จิตวิทยา ตัวแทน 79, 899 – 90210.2466 / pr0.1996.79.3.899 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
138. ยัง KS (1998a). ติดอยู่ในเน็ต: วิธีรับรู้สัญญาณของการติดอินเทอร์เน็ต - และกลยุทธ์ที่ชนะเพื่อการกู้คืน นิวยอร์กนิวยอร์ก: John Wiley & Sons, Inc
139. Young KS (1998b) การติดอินเทอร์เน็ต: การเกิดขึ้นของความผิดปกติทางคลินิกใหม่ Cyberpsychol Behav 3, 237 – 24410.1089 / cpb.1998.1.237 [ข้ามอ้างอิง]
140. Young KS (1999) การติดอินเทอร์เน็ต: อาการการประเมินและการรักษา Innov Clin pract 17, 19 – 31
141. Young KS (2004) การติดอินเทอร์เน็ต: ปรากฏการณ์ทางคลินิกใหม่และผลที่ตามมา am Behav วิทย์ 48, 402 – 41510.1177 / 0002764204270278 [ข้ามอ้างอิง]
142. Young KS (2008) การติดเซ็กส์ทางอินเทอร์เน็ต: ปัจจัยเสี่ยงระยะของการพัฒนาและการรักษา am Behav วิทย์ 52, 21 – 3710.1177 / 0002764208321339 [ข้ามอ้างอิง]
143. Young KS (2011) CBT-IA: รูปแบบการรักษาครั้งแรกเพื่อแก้ไขปัญหาการติดอินเทอร์เน็ต J. Cogn. Ther 25, 304 – 31210.1891 / 0889-8391.25.4.304 [ข้ามอ้างอิง]
144. Young KS (2013) ผลการรักษาโดยใช้ CBT-IA กับผู้ป่วยที่ติดอินเทอร์เน็ต J. Behav ผู้เสพติด 2, 209 – 21510.1556 / JBA.2.2013.4.3 [ข้ามอ้างอิง]
145. Young KS, Pistner M. , O'Mara J. , Buchanan J. (1999) ความผิดปกติไซเบอร์: ความกังวลเรื่องสุขภาพจิตสำหรับสหัสวรรษใหม่ Cyberpsychol Behav 2, 475 – 47910.1089 / cpb.1999.2.475 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
146. Young KS, Yue XD, Ying L. (2011). “ การประมาณความชุกและแบบจำลองสาเหตุของการติดอินเทอร์เน็ต” ในการเสพติดอินเทอร์เน็ตบรรณาธิการ Young KS, Abreu CN บรรณาธิการ (Hoboken, NJ: John Wiley & Sons;), 3–18
147. Yuan K. , Cheng P. , Dong T. , Bi Y. , Xing L. , Yu D. , และคณะ (2013) ความหนาผิดปกติของเยื่อหุ้มสมองในวัยรุ่นตอนปลายด้วยการติดเกมออนไลน์ กรุณาหนึ่ง 8: e53055.10.1371 / journal.pone.0053055 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
148. Yuan K. , Qin W. , Wang G. , Zeng F. , Zhao L. , Yang X. และคณะ (2011) ความผิดปกติของโครงสร้างจุลภาคในวัยรุ่นที่มีความผิดปกติของการเสพติดอินเทอร์เน็ต กรุณาหนึ่ง 6: e20708.10.1371 / journal.pone.0020708 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
149. Yuan P. , Raz N. (2014) เยื่อหุ้มสมองด้านหน้าและฟังก์ชั่นผู้บริหารในผู้ใหญ่ที่มีสุขภาพ: การวิเคราะห์เมตาของการศึกษา neuroimaging โครงสร้าง Neurosci Biobehav Rev. 42C, 180 – 19210.1016 / j.neubiorev.2014.02.005 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
150. Zhou Y. , Lin F.-C. , Du Y.-S. , Qin L.-D. , Zhao Z.-M. , Xu J.-R. , et al. (2011) ความผิดปกติของสสารสีเทาในการติดอินเทอร์เน็ต: การศึกษา morphometry แบบ voxel Eur J. Radiol 79, 92 – 9510.1016 / j.ejrad.2009.10.025 [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]
151. โจวซี, หยวนจี, เย้าเจ (2012) อคติเกี่ยวกับความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับรูปภาพที่เกี่ยวกับเกมอินเทอร์เน็ตและการขาดดุลของผู้บริหารในบุคคลที่ติดเกมอินเทอร์เน็ต กรุณาหนึ่ง 7: e48961.10.1371 / journal.pone.0048961 [บทความฟรี PMC] [PubMed] [ข้ามอ้างอิง]