YBOP YORUM: Araştırmacılar, Dünya Sağlık Örgütü'nün ICD-11 Oyun Bozukluğu kriterlerini temel alan yeni bir değerlendirme aracı oluşturup test etti. Birkaç spesifik İnternet kullanım bozukluğunu (çevrimiçi davranışsal bağımlılıklar) değerlendirmek için tasarlanmıştır. “porno kullanım bozukluğu” dahil.
Oyun oynama bozukluğunun ICD-11'e dahil edilmesiyle, bu nispeten yeni bozukluk için tanı kriterleri getirildi. Bu kriterler aynı zamanda ICD-11'de bağımlılık yaratan davranışlardan kaynaklanan diğer bozukluklar olarak sınıflandırılabilecek diğer potansiyel spesifik İnternet kullanım bozukluklarına da uygulanabilir. çevrimiçi satın alma-alışveriş bozukluğu, çevrimiçi pornografi kullanım bozukluğu, sosyal ağ kullanım bozukluğu ve çevrimiçi kumar bozukluğu. [vurgu eklendi]
ICD-11, çoğu kişinin problemli pornografi kullanımının ana davranış belirtisi olduğunu varsaydığı Kompulsif Cinsel Davranış Bozukluğunu (CSBD) bir dürtü kontrol bozukluğu olarak listelemektedir. Kompulsif satın alma-alışveriş bozukluğu, 'diğer tanımlanmış dürtü kontrol bozuklukları' (6C7Y) kategorisi altında, ancak çevrimiçi ve çevrimdışı varyantlar arasında ayrım yapılmadan, örnek olarak listelenmiştir. Bu ayrım kompulsif satın almayı ölçen en yaygın kullanılan anketlerde de yapılmamaktadır (Maraz ve diğerleri, 2015; Müller, Mitchell, Vogel ve de Zwaan, 2017). Sosyal ağ kullanım bozukluğu henüz ICD-11'de ele alınmamıştır. Bununla birlikte, üç bozukluğun her birinin bağımlılık yaratan davranışlar olarak sınıflandırılması konusunda kanıta dayalı argümanlar vardır. (Brand ve arkadaşları, 2020; Gola ve diğerleri, 2017; Müller ve arkadaşları, 2019; Stark ve diğerleri, 2018; Wegmann, Müller, Ostendorf ve Marka, 2018). [vurgu eklendi]
Özet
Arka plan ve amaçlar
Oyun oynama bozukluğunun ICD-11'e dahil edilmesiyle, bu nispeten yeni bozukluk için tanı kriterleri getirildi. Bu kriterler aynı zamanda ICD-11'de çevrimiçi satın alma-alışveriş bozukluğu, çevrimiçi pornografi kullanım bozukluğu, sosyal ağ kullanımı gibi bağımlılık yaratan davranışlara bağlı diğer bozukluklar olarak sınıflandırılabilecek diğer potansiyel spesifik İnternet kullanım bozukluklarına da uygulanabilir. bozukluğu ve çevrimiçi kumar bozukluğu. Mevcut araçlardaki heterojenlik nedeniyle, oyun oynama bozukluğu için ICD-11 kriterlerini temel alan başlıca (potansiyel) spesifik İnternet kullanım bozuklukları türlerine ilişkin tutarlı ve ekonomik bir ölçüm geliştirmeyi amaçladık.
Yöntemler
Yeni 11 maddelik Belirli İnternet Kullanım Bozukluklarına İlişkin Kriterlerin Değerlendirilmesi (ACSID-11), DSÖ'nün ASSIST ilkelerini takip ederek aynı madde seti ile beş davranışsal bağımlılığı ölçer. ACSID-11 aktif İnternet kullanıcılarına uygulandı (N = 985), On Maddeli İnternette Oyun Oynama Bozukluğu Testinin (IGDT-10) ve ruh sağlığı taramalarının bir uyarlamasıyla birlikte. ACSID-11'in faktör yapısını analiz etmek için Doğrulayıcı Faktör Analizi'ni kullandık.
Sonuçlar
Varsayılan dört faktörlü yapı doğrulandı ve tek boyutlu çözümden daha üstündü. Bu, oyun oynama bozukluğuna ve diğer spesifik İnternet kullanım bozukluklarına uygulandı. ACSID-11 puanları, IGDT-10'un yanı sıra psikolojik sıkıntı ölçümleriyle de ilişkiliydi.
Tartışma ve sonuçlar
ACSID-11, oyun oynama bozukluğu için ICD-11 tanı kriterlerine dayalı olarak (potansiyel) spesifik İnternet kullanım bozukluklarının tutarlı değerlendirilmesi için uygun görünmektedir. ACSID-11, aynı maddelerle çeşitli davranışsal bağımlılıkları incelemek ve karşılaştırılabilirliği geliştirmek için yararlı ve ekonomik bir araç olabilir.
Giriş
İnternetin dağıtımı ve kolay erişimi, çevrimiçi hizmetleri özellikle çekici kılmakta ve birçok avantaj sunmaktadır. Çoğu insan için sağladığı yararların yanı sıra, çevrimiçi davranışlar bazı bireylerde kontrolsüz bağımlılık yapıcı bir biçim alabilir (örn. Kral ve Potenza, 2019; Genç, 2004). Özellikle oyun oynamak giderek daha fazla bir halk sağlığı sorunu haline geliyor (Faust ve Prochaska, 2018; Rumpf ve diğerleri, 2018). Ruhsal Bozuklukların Tanısal ve İstatistiksel El Kitabı'nın (DSM-5; Amerikan Psikiyatri Birliği, 2013) daha ileri bir çalışmanın koşulu olarak, oyun oynama bozukluğu artık Uluslararası Hastalık Sınıflandırmasının (ICD-6;) 51. revizyonuna resmi bir tanı (11C11) olarak dahil edilmiştir. Dünya Sağlık Örgütü, 2018). Bu, dijital teknolojilerin zararlı kullanımının yol açtığı küresel zorlukların ele alınmasında önemli bir adımdır (Billieux, Stein, Castro-Calvo, Higushi ve King, 2021). Oyun oynama bozukluğunun dünya çapında yaygınlığının %3.05 olduğu tahmin edilmektedir; bu oran, madde kullanım bozuklukları veya obsesif kompulsif bozukluklar gibi diğer zihinsel bozukluklarla karşılaştırılabilir düzeydedir.Stevens, Dorstyn, Delfabbro ve King, 2021). Bununla birlikte, yaygınlık tahminleri kullanılan tarama aracına bağlı olarak büyük ölçüde değişmektedir (Stevens ve diğerleri, 2021). Şu anda enstrümanların manzarası çok çeşitlidir. Çoğu önlem, İnternet'te oyun oynama bozukluğuna ilişkin DSM-5 kriterlerini temel almaktadır ve hiçbiri açıkça tercih edilebilir görünmemektedir (King ve diğ., 2020). Benzer bir durum, çevrimiçi pornografinin, sosyal ağların veya çevrimiçi alışverişin sorunlu kullanımı gibi İnternet'teki diğer potansiyel bağımlılık yapıcı davranışlar için de geçerlidir. Bu problemli çevrimiçi davranışlar, oyun oynama bozukluğu ile birlikte ortaya çıkabilmektedir (Burleigh, Griffiths, Sumich, Stavropoulos ve Kuss, 2019; Müller ve arkadaşları, 2021), ancak aynı zamanda kendine ait bir varlık da olabilir. Kişi-Duygu-Biliş-Yürütme Etkileşimi (I-PACE) modeli gibi güncel teorik çerçeveler (Marka, Young, Laier, Wölfling ve Potenza, 2016; Brand ve arkadaşları, 2019), farklı (çevrimiçi) bağımlılık davranışlarının altında benzer psikolojik süreçlerin yattığını varsayıyoruz. Varsayımlar, bağımlılık bozuklukları arasındaki, örneğin nöropsikolojik mekanizmalarla ilgili ortak noktaları açıklamak için kullanılabilecek daha önceki yaklaşımlarla uyumludur (Bechara, 2005; Robinson ve Berridge, 1993), genetik yönler (Blum ve diğerleri, 2000) veya ortak bileşenler (Griffiths, 2005). Ancak, (potansiyel) spesifik İnternet kullanım bozuklukları için aynı kriterleri temel alan kapsamlı bir tarama aracı şu anda mevcut değildir. Bağımlılık yapan davranışlara bağlı farklı türlerdeki bozuklukların tek tip taramaları, ortak noktaların ve farklılıkların daha geçerli bir şekilde belirlenmesi açısından önemlidir.
ICD-11'de oyun oynama bozukluğu, kumar oynama bozukluğunun ötesinde 'bağımlılık yapıcı davranışlardan kaynaklanan bozukluklar' kategorisinde listelenmiştir. Önerilen teşhis kriterleri (her ikisi için de): (1) davranış üzerinde bozulmuş kontrol (örn. başlangıç, sıklık, yoğunluk, süre, sonlanma, bağlam); (2) davranışın diğer ilgi alanlarına ve günlük faaliyetlere göre öncelikli olduğu ölçüde davranışa verilen önceliğin arttırılması; (3) Olumsuz sonuçlara rağmen davranışın devam etmesi veya artması. Ek bir kriter olarak doğrudan belirtilmese de, davranış biçiminin (4) günlük yaşamın önemli alanlarında (örneğin kişisel, aile, eğitim veya sosyal sorunlar) işlevsel bozulmaya ve/veya belirgin sıkıntıya yol açması (XNUMX) tanı için zorunludur.Dünya Sağlık Örgütü, 2018). Bu nedenle, potansiyel bağımlılık yaratan davranışları incelerken her iki bileşenin de dahil edilmesi gerekir. Genel olarak bu kriterler, satın alma-alışveriş bozukluğu, pornografi kullanım bozukluğu ve sosyal ağ kullanım bozukluğunun potansiyel olarak kategorize edilebileceği 'bağımlılık yapıcı davranışlardan kaynaklanan diğer tanımlanmış bozukluklar' (6C5Y) kategorisine de uygulanabilir (XNUMXCXNUMXY).Brand ve arkadaşları, 2020). Çevrimiçi satın alma-alışveriş bozukluğu, olumsuz sonuçlara rağmen tekrar tekrar ortaya çıkan ve bu nedenle belirli bir İnternet kullanım bozukluğu oluşturabilen aşırı, uyumsuz çevrimiçi tüketim malları satın alma olarak tanımlanabilir.Müller, Laskowski ve diğerleri, 2021). Pornografi kullanım bozukluğu, diğer kompulsif cinsel davranışlardan ayrılabilen (çevrimiçi) pornografik içeriğin tüketimi üzerindeki kontrolün azalmasıyla karakterize edilir.Kraus, Martino ve Potenza, 2016; Kraus ve diğerleri, 2018). Sosyal ağ kullanım bozukluğu, kullanım üzerindeki kontrolün azalması, kullanıma verilen önceliğin artması ve sosyal ağların kullanımına rağmen sosyal ağların kullanımının sürdürülmesiyle karakterize edilen, sosyal ağların (sosyal ağ siteleri ve diğer çevrimiçi iletişim uygulamaları dahil) aşırı kullanımı olarak tanımlanabilir. olumsuz sonuçlarla karşılaşmak (Andreassen, 2015). Potansiyel davranışsal bağımlılıkların üçü de diğer bağımlılık davranışlarıyla benzerlikler gösteren klinik açıdan anlamlı olguları oluşturur (örn. Brand ve arkadaşları, 2020; Griffiths, Kuss ve Demetrovics, 2014; Müller ve arkadaşları, 2019; Stark, Klucken, Potenza, Brand ve Strahler, 2018).
İnternet kullanım bozukluklarının belirli türlerini değerlendiren araçlar esas olarak Young İnternet Bağımlılığı Testinin değiştirilmiş versiyonları gibi daha önceki kavramlara dayanmaktadır (örn. Laier, Pawlikowski, Pekal, Schulte ve Marka, 2013; Wegmann, Stodt ve Marka, 2015) veya Griffiths'in bağımlılık bileşenlerine dayalı “Bergen” ölçekleri (örn. Andreassen, Torsheim, Brunborg ve Pallesen, 2012; Andreassen ve arkadaşları, 2015) veya oyun bozukluğu için DSM-5 kriterlerine dayalı tek boyutlu yapıları ölçerler (örn. Lemmens, Valkenburg ve Gentile, 2015; Van den Eijnden, Lemmens ve Valkenburg, 2016) veya kumar bozukluğu (inceleme için bkz. Otto ve diğerleri, 2020). Daha önceki bazı önlemler kumar bozukluğu, madde kullanım bozukluklarına yönelik önlemlerden uyarlanmış veya teorik olarak geliştirilmiştir (Laconi, Rodgers ve Chabrol, 2014). Bu araçların çoğu, farklı incelemelerde vurgulandığı gibi psikometrik zayıflıklar ve tutarsızlıklar göstermektedir (King, Haagsma, Delfabbro, Gradisar ve Griffiths, 2013; Lortie ve Guitton, 2013; Petry, Rehbein, Ko ve O'Brien, 2015). Kral ve ark. (2020) Oyun oynama bozukluğunu değerlendiren 32 farklı araç belirledi; bu da araştırma alanındaki tutarsızlığı gösteriyor. Young'ın İnternet Bağımlılığı Testi gibi en çok alıntı yapılan ve yaygın olarak kullanılan araçlar bile (Genç, 1998), ne DSM-5 ne de ICD-11'in oyun oynama bozukluğu tanı kriterlerini yeterince temsil etmemektedir. Kral ve ark. (2020) deneysel doğrulama eksikliği ve çoğu aracın tek modlu bir yapı varsayımına dayalı olarak tasarlanmış olması gibi psikometrik zayıflıklara daha fazla işaret etmektedir. Sıklığa ve yaşanan yoğunluğa tek tek bakmak yerine, bireysel semptomların toplamının sayıldığını belirtir. On Maddeli İnternette Oyun Oynama Bozukluğu Testi (IGDT-10; Király ve diğerleri, 2017) şu anda DSM-5 kriterlerini yeterince karşılıyor gibi görünüyor ancak genel olarak araçların hiçbiri açıkça tercih edilebilir görünmüyor (King ve diğ., 2020). Son zamanlarda, oyun bozukluğu için ICD-11 kriterlerini yakalayan ilk tarama araçları olarak bir dizi ölçek tanıtıldı (Balhara ve diğerleri, 2020; Higuchi ve diğerleri, 2021; Jo ve diğerleri, 2020; Paschke, Austermann ve Thomasius, 2020; Pontes ve diğerleri, 2021) ve sosyal ağ kullanım bozukluğu (Paschke, Austermann ve Thomasius, 2021). Genel olarak, her semptomun mutlaka eşit şekilde, örneğin eşit sıklıkta veya eşit yoğunlukta deneyimlenmesi gerekmediği varsayılabilir. Bu nedenle, tarama araçlarının hem genel semptom deneyimlerini hem de semptomların toplamını yakalayabilmesi arzu edilir görünmektedir. Bunun yerine, çok boyutlu bir yaklaşım, hangi semptomun sorunlu davranışın gelişimine ve sürdürülmesine kesin olarak veya farklı aşamalarda katkıda bulunduğunu, daha yüksek düzeyde acı çekmeyle ilişkili olduğunu veya bunun sadece eşit önemde olup olmadığını araştırabilir.
Benzer sorunlar ve tutarsızlıklar, çevrimiçi satın alma-alışveriş bozukluğu, çevrimiçi pornografi kullanım bozukluğu ve sosyal ağ kullanımı bozukluğu gibi potansiyel spesifik İnternet kullanım bozukluklarının diğer türlerini değerlendiren araçlara bakıldığında da açıkça ortaya çıkıyor. Bu potansiyel spesifik İnternet kullanım bozuklukları, oyun ve kumar bozukluklarının aksine ICD-11'de resmi olarak sınıflandırılmamıştır. Özellikle kumar bozukluğu söz konusu olduğunda çok sayıda tarama aracı halihazırda mevcuttur, ancak bunların çoğunda yeterli kanıt bulunmamaktadır.Otto ve diğerleri, 2020) ve ne kumar bozukluğu için ICD-11 kriterlerini ele alıyor ne de ağırlıklı olarak çevrimiçi kumar bozukluğuna odaklanıyor (Albrecht, Kirschner ve Grüsser, 2007; Dowling ve arkadaşları, 2019). ICD-11, çoğu kişinin problemli pornografi kullanımının ana davranış belirtisi olduğunu varsaydığı Kompulsif Cinsel Davranış Bozukluğunu (CSBD) bir dürtü kontrol bozukluğu olarak listelemektedir. Kompulsif satın alma-alışveriş bozukluğu, 'diğer tanımlanmış dürtü kontrol bozuklukları' (6C7Y) kategorisi altında, ancak çevrimiçi ve çevrimdışı varyantlar arasında ayrım yapılmadan, örnek olarak listelenmiştir. Bu ayrım kompulsif satın almayı ölçen en yaygın kullanılan anketlerde de yapılmamaktadır (Maraz ve diğerleri, 2015; Müller, Mitchell, Vogel ve de Zwaan, 2017). Sosyal ağ kullanım bozukluğu henüz ICD-11'de ele alınmamıştır. Bununla birlikte, üç bozukluğun her birinin daha çok bağımlılık yaratan davranışlar olarak sınıflandırılması gerektiğine dair kanıta dayalı argümanlar vardır (Brand ve arkadaşları, 2020; Gola ve diğerleri, 2017; Müller ve arkadaşları, 2019; Stark ve diğerleri, 2018; Wegmann, Müller, Ostendorf ve Marka, 2018). Bu potansiyel spesifik İnternet kullanım bozukluklarının sınıflandırılması ve tanımlarına ilişkin fikir birliği eksikliğinin yanı sıra, tarama araçlarının kullanımında da tutarsızlıklar bulunmaktadır (incelemeler için bkz. Andreassen, 2015; Fernandez ve Griffiths, 2021; Hüseyin ve Griffiths, 2018; Müller ve arkadaşları, 2017). Örneğin sorunlu pornografi kullanımını ölçen 20'den fazla araç var (Fernandez ve Griffiths, 2021) ancak hiçbiri, CSBD için ICD-11 kriterlerine çok yakın olan, bağımlılık yaratan davranışlara bağlı bozukluklar için ICD-11 kriterlerini yeterince kapsamamaktadır.
Ayrıca, bazı spesifik İnternet kullanım bozukluklarının, özellikle de düzensiz oyun oynama ve sosyal ağ kullanımının birlikte ortaya çıkması muhtemel görünmektedir.Burleigh ve diğerleri, 2019; Müller ve arkadaşları, 2021). Gizli profil analizini kullanarak, Charzyńska, Sussman ve Atroszko (2021) düzensiz sosyal ağ ve alışveriş ile düzensiz oyun ve pornografi kullanımının sıklıkla birlikte ortaya çıktığını belirledi. Tüm İnternet kullanım bozukluklarında yüksek seviyeleri içeren profil, en düşük refahı gösterdi (Charzyńska ve diğerleri, 2021). Bu aynı zamanda farklı İnternet kullanım davranışları arasında kapsamlı ve tek tip bir taramanın önemini de vurgulamaktadır. Sorunlu Pornografi Tüketim Ölçeği gibi farklı İnternet kullanım bozukluklarında benzer madde setlerinin kullanılmasına yönelik girişimlerde bulunulmuştur (Bőthe ve diğ., 2018), Bergen Sosyal Medya Bağımlılığı Ölçeği (Andreassen, Pallesen ve Griffiths, 2017) veya Çevrimiçi Alışveriş Bağımlılığı Ölçeği (Zhao, Tian ve Xin, 2017). Ancak bu ölçekler bileşenler modeli temel alınarak tasarlanmıştır. Griffiths (2005) ve bağımlılık yaratan davranışlardan kaynaklanan bozukluklar için önerilen mevcut kriterleri kapsamamaktadır (bkz. Dünya Sağlık Örgütü, 2018).
Özetle, ICD-11 (çoğunlukla çevrimiçi) bağımlılık yaratan davranışlardan kaynaklanan bozukluklar için, yani kumar bozukluğu ve oyun oynama bozukluğu için tanı kriterleri önermiştir. Sorunlu çevrimiçi pornografi kullanımı, çevrimiçi alışveriş-alışveriş ve sosyal ağ kullanımı, aynı kriterlerin uygulanabileceği ICD-11'in 'bağımlılık yapan davranışlardan kaynaklanan diğer tanımlanmış bozukluklar' alt kategorisine atanabilir (Brand ve arkadaşları, 2020). Bugüne kadar, bu (potansiyel) spesifik İnternet kullanım bozukluklarına yönelik tarama araçlarının görünümü oldukça tutarsızdır. Bununla birlikte, farklı yapıların tutarlı ölçümü, bağımlılık yaratan davranışlardan kaynaklanan farklı bozukluk türleri arasındaki benzerlikler ve farklılıklar üzerine araştırmaları ilerletmek için gereklidir. Amacımız, (potansiyel) belirli sorunlu çevrimiçi davranışların erken tanımlanmasına yardımcı olmak amacıyla, oyun oynama bozukluğu ve kumar bozukluğuna ilişkin ICD-11 kriterlerini kapsayan, farklı türdeki (potansiyel) spesifik İnternet kullanım bozukluklarına yönelik kısa ama kapsamlı bir tarama aracı geliştirmekti.
Yöntemler
Katılımcılar
Katılımcılar, bireysel olarak ücretlendirildikleri bir erişim paneli hizmet sağlayıcısı aracılığıyla çevrimiçi olarak işe alındı. Almanca konuşulan bölgeden aktif İnternet kullanıcılarını dahil ettik. Eksik veri kümelerini ve dikkatsiz yanıt verenleri hariç tuttuk. İkincisi, ölçüm içi (talimatlı yanıt öğesi ve öz bildirim ölçüsü) ve post-hoc (tepki süresi, yanıt modeli, Mahalanobis D) stratejileriyle belirlendi (Godinho, Kushnir ve Cunningham, 2016; Meade ve Craig, 2012). Nihai örnek şunlardan oluşuyordu: N = 958 ile 499 yaş arası 458 katılımcı (1 erkek, 16 kadın, 69 dalgıç) (M = 47.60, SD = 14.50). Katılımcıların çoğu tam zamanlı çalışıyor (%46.3), (erken) emekli (%20.1) veya yarı zamanlı çalışıyor (%14.3). Diğerleri ise öğrenci, stajyer, ev hanımı/eş veya başka nedenlerle çalışmayan kişilerdi. En yüksek mesleki eğitim düzeyi, tamamlanmış şirket içi mesleki eğitim (%33.6), üniversite diploması (%19.0), tamamlanmış mesleki okul eğitimi (%14.1), yüksek lisans/teknik akademi mezuniyeti (%11.8) şeklinde dağıtılmıştır. ve politeknik diploması (%10.1). Diğerleri eğitimde/öğrenciydi ya da diploması yoktu. Rastgele uygunluk örneği, temel sosyo-demografik değişkenlerin Alman İnternet kullanıcılarının nüfusuyla benzer bir dağılım gösterdiğini gösterdi (bkz. Statista, 2021).
önlemler
Spesifik İnternet Kullanım Bozukluklarına İlişkin Kriterlerin Değerlendirilmesi: ACSID-11
ACSID-11 ile belirli İnternet kullanım bozukluklarını kısa ama kapsamlı ve tutarlı bir şekilde değerlendirecek bir araç icat etmeyi amaçladık. Bağımlılık araştırmacıları ve klinisyenlerden oluşan uzman bir grup tarafından teoriye dayalı olarak geliştirilmiştir. Maddeler, çok faktörlü bir yapı varsayılarak, oyun ve kumar için tanımlandığı gibi, bağımlılık yaratan davranışlara bağlı bozukluklara yönelik ICD-11 kriterlerine dayalı olarak çok sayıda tartışma ve fikir birliği toplantılarından türetilmiştir. Maddelerin içerik geçerliliğini ve anlaşılırlığını optimize etmek için Sesli Konuşma Analizinin bulguları kullanıldı (Schmidt ve diğerleri, sundu).
ACSID-11, bağımlılık yaratan davranışlardan kaynaklanan bozukluklar için ICD-11 kriterlerini kapsayan 11 maddeden oluşur. Üç ana kriter olan bozulmuş kontrol (IC), çevrimiçi etkinliğe verilen öncelik artışı (IP) ve olumsuz sonuçlara rağmen İnternet kullanımının devam etmesi/arttırılması (CE), her biri üç maddeyle temsil edilmektedir. Çevrimiçi aktivite nedeniyle günlük yaşamdaki işlevsel bozulmayı (FI) ve belirgin sıkıntıyı (MD) değerlendirmek için iki ek madde oluşturuldu. Bir ön sorgulamada katılımcılara son 12 ay içinde en azından ara sıra İnternet'te hangi etkinlikleri kullandıklarını belirtmeleri istendi. Faaliyetler (yani, 'oyun oynama', 'çevrimiçi alışveriş', 'çevrimiçi pornografi kullanımı', 'sosyal ağların kullanımı', 'çevrimiçi kumar' ve 'diğer') karşılık gelen tanımlarla ve 'evet' yanıt seçenekleriyle listelendi. ' ya da hayır'. Yalnızca 'diğer' maddesine 'evet' yanıtı veren katılımcılar elendi. Diğerlerinin tümü, 'evet' olarak yanıtlanan tüm etkinlikler için ACSID-11 maddelerini aldı. Bu çok davranışlı yaklaşım, DSÖ'nün Alkol, Sigara ve Madde Bağımlılığı Tarama Testine (ASSIST; WHO ASSIST Çalışma Grubu, 2002), madde kullanımının ana kategorilerini ve bunun olumsuz sonuçlarını ve ayrıca belirli maddeler arasında tutarlı bir şekilde bağımlılık davranışı belirtilerini tarayan.
ASSIST'e benzer şekilde her madde, ilgili aktivite için doğrudan cevaplanabilecek şekilde formüle edilmiştir. İki parçalı bir yanıt formatı kullandık (bkz. İncir. 1), katılımcıların her bir aktivite için madde başına belirtmesi gerekenler Ne sıklıkla son 12 ayda bu deneyimi yaşadıklarını (0: “hiçbir zaman”, 1: “nadiren”, 2: “bazen”, 3: “sık sık”) ve en azından “nadiren” ise, ne kadar yoğun her deneyim son 12 ayda yaşandı (0: “hiç yoğun değil”, 1: “oldukça yoğun değil”, 2: “oldukça yoğun”, 3: “yoğun”). Her bir semptomun yoğunluğunun yanı sıra sıklığını da değerlendirerek, bir semptomun ortaya çıkışını araştırmak mümkündür, aynı zamanda semptomların frekansın ötesinde ne kadar yoğun algılandığını da kontrol etmek mümkündür. ACSID-11'in (önerilen İngilizce çevirisi) maddeleri aşağıda gösterilmiştir. Tablo 1. Ön sorgulama ve talimatları içeren orijinal (Almanca) öğeler Ek'te bulunabilir (bkz. Ek A).
ACSID-11'in (Almanca orijinal maddenin önerilen İngilizce çevirisi) örnek maddesi, belirli çevrimiçi etkinliklerle ilgili durumların sıklığının (sol sütunlar) ve yoğunluğunun (sağ sütunlar) ölçümünü göstermektedir. notlar. Şekil, ön sorgulamada belirtildiği gibi beş çevrimiçi etkinliğin tümünü kullanan bir kişiye A) gösterildiği gibi Engelli Kontrol (IC) faktörünün örnek bir maddesini göstermektedir (bkz. Ek A) ve B) yalnızca çevrimiçi alışverişi ve sosyal ağları kullandığını belirten bir kişiye.
Alıntı: Davranışsal Bağımlılıklar Dergisi 2022; 10.1556/2006.2022.00013
Belirli İnternet kullanım bozuklukları için ACSID-11 tarayıcısının maddeleri (önerilen İngilizce çeviri).
| + | Soru |
| IC1 | Son 12 ay içinde aktiviteye ne zaman başladığınızı, ne kadar süreyle, ne kadar yoğun bir şekilde yaptığınızı, hangi durumda yaptığınızı, ne zaman bıraktığınızı takip etmekte zorluk yaşadınız mı? |
| IC2 | Son 12 ay içerisinde, aktiviteyi çok fazla kullandığınızı fark ettiğiniz için, aktiviteyi durdurma veya kısıtlama isteği hissettiniz mi? |
| IC3 | Geçtiğimiz 12 ay içinde aktivitenizi durdurmayı veya kısıtlamayı denediniz ve başarısız oldunuz mu? |
| IP1 | Geçtiğimiz 12 ay içinde, günlük yaşamınızdaki aktiviteye diğer aktivite veya ilgi alanlarınızdan giderek daha fazla öncelik verdiniz mi? |
| IP2 | Son 12 ay içinde, aktivite nedeniyle eskiden keyif aldığınız diğer aktivitelere olan ilginizi kaybettiniz mi? |
| IP3 | Geçtiğimiz 12 ay içerisinde, bu aktivite nedeniyle eskiden zevk aldığınız diğer aktivite veya ilgi alanlarını ihmal ettiniz mi veya bunlardan vazgeçtiniz mi? |
| CE1 | Son 12 ay içinde, sizin için önemli olan biriyle ilişkinizi kaybetmenize neden olmasına ya da tehdit etmesine rağmen bu aktiviteye devam ettiniz mi ya da artırdınız mı? |
| CE2 | Son 12 ay içinde, okulda/eğitimde/işte sorun yaşamanıza neden olmasına rağmen aktiviteye devam ettiniz mi veya aktiviteyi artırdınız mı? |
| CE3 | Son 12 ay içerisinde, fiziksel ya da ruhsal şikâyetlerinize/hastalıklarınıza neden olmasına rağmen aktiviteye devam ettiniz mi ya da arttırdınız mı? |
| FI1 | Hayatınızın tüm alanlarını düşündüğünüzde, son 12 ayda hayatınız aktiviteden gözle görülür şekilde etkilendi mi? |
| MD1 | Hayatınızın her alanını düşündüğünüzde, son 12 ayda bu aktivite acı çekmenize neden oldu mu? |
notlar. IC = bozulmuş kontrol; IP = artan öncelik; CE = devam/yükseltme; FI = işlevsel bozukluk; MD = belirgin sıkıntı; Orijinal Alman öğeleri şurada bulunabilir: Ek A.
On Maddeli İnternette Oyun Oynama Bozukluğu Testi: IGDT-10 – ASSIST versiyonu
Yakınsak geçerliliğin bir ölçüsü olarak on maddelik IGDT-10'u kullandık (Király ve diğerleri, 2017) genişletilmiş bir versiyonda. IGDT-10, İnternet'te oyun oynama bozukluğu için dokuz DSM-5 kriterini işlevsel hale getirmektedir (Amerikan Psikiyatri Birliği, 2013). Bu çalışmada, oyun oynamaya özgü orijinal versiyonu genişleterek, belirli İnternet kullanım bozukluklarının tüm türlerini değerlendirdik. Bunu uygulamak ve metodolojiyi karşılaştırılabilir tutmak için buradaki ASSIST örneğinde çok davranışlı yanıt formatını da kullandık. Bunun için maddeler 'oyun' yerine 'etkinlik' olacak şekilde değiştirildi. Daha sonra katılımcıların daha önce kullanmayı belirttiği tüm çevrimiçi etkinlikler için her madde yanıtlandı ('oyun', 'çevrimiçi alışveriş', 'çevrimiçi pornografi kullanımı', 'sosyal ağ kullanımı' ve 'çevrimiçi kumar' seçeneklerinden) ). Madde başına, her aktivite üç noktalı Likert ölçeğine göre derecelendirildi (0 = 'hiçbir zaman', 1 = 'bazen', 2 = 'sık sık'). Puanlama IGDT-10'un orijinal versiyonuyla aynıydı: Her kriter, yanıt 'hiçbir zaman' veya 'bazen' ise 0, yanıt 'sıklıkla' ise 1 puan aldı. 9. ve 10. maddeler aynı kriteri temsil eder (yani 'İnternet oyunlarına katılım nedeniyle önemli bir ilişkiyi, işi, eğitim veya kariyer fırsatını tehlikeye atmak veya kaybetmek') ve maddelerden birinin veya her ikisinin karşılanması durumunda birlikte bir puan sayılır. Her aktivite için nihai toplam puan hesaplandı. 0 ila 9 arasında değişebilir ve daha yüksek puanlar daha yüksek semptom şiddetini gösterir. Oyun oynama bozukluğu ile ilgili olarak, beş veya daha fazla puan klinik önemi gösterir (Király ve diğerleri, 2017).
Hasta Sağlığı Anketi-4: PHQ-4
Hasta Sağlığı Anketi-4 (PHQ-4; Kroenke, Spitzer, Williams ve Löwe, 2009) depresyon ve anksiyete belirtilerinin kısa bir ölçüsüdür. Yaygın Anksiyete Bozukluğu-7 ölçeğinden ve depresyona yönelik PHQ-8 modülünden alınan dört maddeden oluşur. Katılımcılar belirli semptomların ortaya çıkma sıklığını 0 ("hiç değil") ile 3 ("neredeyse her gün") arasında değişen dört noktalı Likert ölçeğinde belirtmelidir. Toplam puan, hiç/minimum, hafif, orta ve şiddetli düzeyde psikolojik sıkıntıyı ifade eden 0 ile 12 arasında değişebilir ve sırasıyla 0-2, 3-5, 6-8, 9-12 arası puanlar alınabilir (Kroenke ve diğerleri, 2009).
Genel sağlık
Genel yaşam memnuniyeti, Almanca orijinal versiyonundaki Yaşam Doyumu Kısa Ölçeği (L-1) kullanılarak değerlendirildi (Beierlein, Kovaleva, László, Kemper ve Rammstedt, 2015) 11 ('hiç memnun değilim') ila 0 ('tamamen memnunum') arasında değişen 10 puanlık Likert ölçeğinde yanıt verdi. Tek maddeli ölçek iyi bir şekilde doğrulanmıştır ve yaşamdan memnuniyeti değerlendiren çok maddeli ölçeklerle güçlü bir korelasyona sahiptir (Beierlein ve diğerleri, 2015). Ayrıca sağlık alanında belirli bir yaşam memnuniyeti sorduk (H-1): 'Her şey göz önüne alındığında, bu günlerde sağlığınızdan ne kadar memnunsunuz?' aynı 11 puanlık ölçekte yanıtlanmıştır (bkz. Beierlein ve diğerleri, 2015).
Prosedür
Çalışma çevrimiçi anket aracı Limesurvey® kullanılarak çevrimiçi olarak gerçekleştirildi. ACSID-11 ve IGDT-10, ilgili maddeler için yalnızca ön sorgulamada seçilen etkinliklerin görüntüleneceği şekilde uygulandı. Katılımcılar, hizmet paneli sağlayıcısından, tarafımızdan oluşturulan çevrimiçi ankete yönlendiren kişiselleştirilmiş bağlantılar aldılar. Tamamlamanın ardından katılımcılar, ücretlerini almak üzere sağlayıcının web sitesine yönlendirildi. Veriler 8 Nisan - 14 Nisan 2021 arasındaki dönemde toplandı.
İstatistiksel analizler
ACSID-11'in boyutluluğunu ve yapı geçerliliğini test etmek için doğrulayıcı faktör analizini (CFA) kullandık. Analizler Mplus 8.4 sürümüyle yapıldı (Muthén ve Muthén, 2019) ağırlıklı en küçük kareler ortalamaları ve varyans ayarlı (WLSMV) tahmini kullanılarak. Model uyumunu değerlendirmek için birden fazla indeks, yani ki-kare (χ 2) tam uyum testi, Karşılaştırmalı Uyum Endeksi (CFI), Tucker-Lewis uyum indeksi (TLI), Standartlaştırılmış Ortalama Karekök Artık (SRMR) ve Yaklaşım Hatasının Ortalama Karekökü (RMSEA). Buna göre Hu ve Bentler (1999)CFI ve TLI > 0.95 için kesme değerleri, SRMR < 0.08 ve RMSEA < 0.06 için kesme değerleri iyi model uyumunu gösterir. Ayrıca, serbestlik derecesine bölünen bir ki-kare değeri (χ2/df) < 3 kabul edilebilir model uyumu için başka bir göstergedir (Carmines ve McIver, 1981). Cronbach'ın alfa (α) ve Guttman'ın Lambda-2'si (λ 2), iyi (kabul edilebilir) iç tutarlılığı gösteren > 0.8 (> 0.7) katsayılarla güvenilirlik ölçüleri olarak kullanıldı (Bortz ve Döring, 2006). Aynı veya ilgili yapıların farklı ölçümleri arasındaki yakınsak geçerliliği test etmek için korelasyon analizleri (Pearson) kullanıldı. Bu analizler IBM ile yürütüldü SPSS istatistikleri (versiyon 26). Buna göre Cohen (1988), bir |r| = 0.10, 0.30, 0.50 sırasıyla küçük, orta ve büyük etkiyi gösterir.
ahlâk
Çalışma prosedürleri Helsinki Deklarasyonuna uygun olarak gerçekleştirildi. Çalışma, Duisburg-Essen Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Bilgisayar Bilimleri ve Uygulamalı Bilişsel Bilimler bölümünün etik kurulu tarafından onaylandı. Tüm denekler çalışma hakkında bilgilendirildi ve hepsinden bilgilendirilmiş onam alındı.
Sonuçlar
Mevcut örneklemde belirli İnternet kullanım davranışları şu şekilde dağıtılmıştır: Oyun oynama 440 (%45.9) kişi tarafından belirtilmiştir (yaş: M = 43.59, SD = 14.66; İnternet üzerinden alışveriş yapan bireylerin 259'u erkek, 180'i kadın, 1'i dalgıç olmak üzere 944'ü (%98.5) (yaş: M = 47.58, SD = 14.49; 491 erkek, 452 kadın, 1 dalgıç), bireylerin 340'ı (%35.5) çevrimiçi pornografi kullanmıştır (yaş: M = 44.80, SD = 14.96; Bireylerin 263’ü erkek, 76’sı kadın, 1 dalgıç olmak üzere 854’ü (%89.1) sosyal ağ kullanıyordu (yaş: M = 46.52, SD = 14.66; 425 erkek, 428 kadın, 1 dalgıç ve 200 (%20.9) kişi çevrimiçi kumar oynuyor (yaş: M = 46.91, SD = 13.67; 125 erkek, 75 kadın, 0 dalgıç). Katılımcıların azınlığı (n = 61; %6.3'ü yalnızca bir aktivite kullandığını belirtti. Çoğu katılımcı (n = 841; %87.8'i en az çevrimiçi alışverişi sosyal ağlarla birlikte kullanırken, 409'u (%42.7) çevrimiçi oyun da oynadığını belirtti. Katılımcıların 7.1'i (%XNUMX) bahsedilen çevrimiçi etkinliklerin tamamını kullandığını belirtti.
Oyun ve kumar bozukluklarının, resmi olarak tanınan bağımlılık yapıcı davranışlardan kaynaklanan iki tür bozukluk olduğu ve örneklemimizde çevrimiçi kumar oynadığını bildiren bireylerin sayısının oldukça sınırlı olduğu göz önüne alındığında, öncelikle değerlendirmeye ilişkin sonuçlara odaklanacağız. ACSID-11 ile oyun oynama bozukluğu kriterlerinin değerlendirilmesi.
Tanımlayıcı istatistikler
Oyun oynama bozukluğu ile ilgili olarak, tüm ACSID-11 öğelerinin 0 ile 3 arasında derecelendirilmesi vardır ve bu, olası değerlerin maksimum aralığını yansıtır (bkz. Tablo 2). Tüm maddeler, klinik olmayan bir örnekte beklendiği gibi nispeten düşük ortalama değerler ve sağa çarpık bir dağılım göstermektedir. Zorluk, Devam/İlerletme ve Belirgin Tehlike öğeleri için en yüksek iken, Bozulmuş Kontrol (özellikle IC1) ve Arttırılmış Öncelik öğeleri en düşük zorluk derecesine sahiptir. Basıklık özellikle Devam/İlerletme'nin ilk maddesi (CE1) ve Belirgin Tehlike maddesi (MD1) için yüksektir.
Oyun oynama bozukluğunu ölçen ACSID-11 maddelerinin tanımlayıcı istatistikleri.
| Hayır. | + | min | maksimum | M | (SD) | çarpıklık | Basıklık | Zorluk |
| a) | Frekans ölçeği | |||||||
| 01a | IC1 | 0 | 3 | 0.827 | (0.956) | 0.808 | -0.521 | 27.58 |
| 02a | IC2 | 0 | 3 | 0.602 | (0.907) | 1.237 | 0.249 | 20.08 |
| 03a | IC3 | 0 | 3 | 0.332 | (0.723) | 2.163 | 3.724 | 11.06 |
| 04a | IP1 | 0 | 3 | 0.623 | (0.895) | 1.180 | 0.189 | 20.76 |
| 05a | IP2 | 0 | 3 | 0.405 | (0.784) | 1.913 | 2.698 | 13.48 |
| 06a | IP3 | 0 | 3 | 0.400 | (0.784) | 1.903 | 2.597 | 13.33 |
| 07a | CE1 | 0 | 3 | 0.170 | (0.549) | 3.561 | 12.718 | 5.68 |
| 08a | CE2 | 0 | 3 | 0.223 | (0.626) | 3.038 | 8.797 | 7.42 |
| 09a | CE3 | 0 | 3 | 0.227 | (0.632) | 2.933 | 7.998 | 7.58 |
| 10a | FI1 | 0 | 3 | 0.352 | (0.712) | 1.997 | 3.108 | 11.74 |
| 11a | MD1 | 0 | 3 | 0.155 | (0.526) | 3.647 | 13.107 | 5.15 |
| b) | Yoğunluk ölçeği | |||||||
| 01b | IC1 | 0 | 3 | 0.593 | (0.773) | 1.173 | 0.732 | 19.77 |
| 02b | IC2 | 0 | 3 | 0.455 | (0.780) | 1.700 | 2.090 | 15.15 |
| 03b | IC3 | 0 | 3 | 0.248 | (0.592) | 2.642 | 6.981 | 8.26 |
| 04b | IP1 | 0 | 3 | 0.505 | (0.827) | 1.529 | 1.329 | 16.82 |
| 05b | IP2 | 0 | 3 | 0.330 | (0.703) | 2.199 | 4.123 | 10.98 |
| 06b | IP3 | 0 | 3 | 0.302 | (0.673) | 2.302 | 4.633 | 10.08 |
| 07b | CE1 | 0 | 3 | 0.150 | (0.505) | 3.867 | 15.672 | 5.00 |
| 08b | CE2 | 0 | 3 | 0.216 | (0.623) | 3.159 | 9.623 | 7.20 |
| 09b | CE3 | 0 | 3 | 0.207 | (0.608) | 3.225 | 10.122 | 6.89 |
| 10b | FI1 | 0 | 3 | 0.284 | (0.654) | 2.534 | 6.172 | 9.47 |
| 11b | MD1 | 0 | 3 | 0.139 | (0.483) | 3.997 | 16.858 | 4.62 |
notlar. N = 440. IC = bozulmuş kontrol; IP = artan öncelik; CE = devam/yükseltme; FI = işlevsel bozukluk; MD = belirgin sıkıntı.
Ruh sağlığına ilişkin olarak genel örneklem (N = 958) ortalama PHQ-4 puanı 3.03'tür (SD = 2.82) ve yaşamdan orta düzeyde memnuniyet gösterir (L-1: M = 6.31, SD = 2.39) ve sağlık (H-1: M = 6.05, SD = 2.68). Oyun alt grubunda (n = 440), 13 kişi (%3.0) klinik olarak anlamlı oyun oynama bozukluğu vakaları için IGDT-10 sınırına ulaşıyor. Ortalama IGDT-10 puanı satın alma-alışveriş bozukluğu için 0.51 ile sosyal ağ kullanımı bozukluğu için 0.77 arasında değişmektedir (bkz. Tablo 5).
Doğrulayıcı faktör analizi
Varsayılan dört faktörlü model
ACSID-11'in varsayılan dört faktörlü yapısını, belirli İnternet kullanım bozukluğu başına bir tane olmak üzere, sıklık ve yoğunluk derecelendirmeleri için ayrı ayrı birden fazla CFA aracılığıyla test ettik. (1) Bozulan Kontrol, (2) Artan Öncelik ve (3) Devam/İlerletme faktörleri ilgili üç maddeden oluşturulmuştur. Günlük yaşamdaki işlevsel bozulmayı ve çevrimiçi aktiviteden kaynaklanan belirgin sıkıntıyı ölçen iki ek madde, ek faktör (4) İşlevsel Bozukluğu oluşturdu. ACSID-11'in dört faktörlü yapısı verilerle desteklenmektedir. Uyum endeksleri, ACSID-11 tarafından değerlendirilen tüm spesifik İnternet kullanım bozuklukları türleri (oyun oynama bozukluğu, çevrimiçi satın alma-alışveriş bozukluğu ve sosyal ağ kullanımı bozukluğu, çevrimiçi pornografi kullanımı) için modeller ve veriler arasında iyi bir uyum olduğunu göstermektedir. bozukluğu ve çevrimiçi kumar bozukluğu (bkz. Tablo 3). Çevrimiçi pornografi kullanım bozukluğu ve çevrimiçi kumar bozukluğuyla ilgili olarak TLI ve RMSEA, küçük örneklem boyutları nedeniyle önyargılı olabilir (Hu ve Bentler, 1999). Dört faktörlü bir model uygulayan DFA'lar için faktör yükleri ve artık kovaryanslar şekilde gösterilmiştir. İncir. 2. Dikkat edilmesi gereken nokta, modellerden bazılarının tekil anormal değerler (yani, gizli bir değişken için negatif artık varyans veya 1'e eşit veya daha büyük korelasyonlar) gösterdiğidir.
ACSID-11 tarafından ölçülen belirli (potansiyel) İnternet kullanım bozuklukları için dört faktörlü, tek boyutlu ve ikinci dereceden CFA modellerinin uyum indeksleri.
| Oyun bozukluğu | |||||||||||
| Sıklık | yoğunluk | ||||||||||
| Model | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| Dört faktörlü model | 38 | 0.991 | 0.987 | 0.031 | 0.051 | 2.13 | 0.993 | 0.990 | 0.029 | 0.043 | 1.81 |
| Tek boyutlu model | 27 | 0.969 | 0.961 | 0.048 | 0.087 | 4.32 | 0.970 | 0.963 | 0.047 | 0.082 | 3.99 |
| İkinci dereceden faktör modeli | 40 | 0.992 | 0.988 | 0.031 | 0.047 | 1.99 | 0.992 | 0.989 | 0.032 | 0.045 | 1.89 |
| Çevrimiçi satın alma-alışveriş bozukluğu | |||||||||||
| Sıklık | yoğunluk | ||||||||||
| Model | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| Dört faktörlü model | 38 | 0.996 | 0.994 | 0.019 | 0.034 | 2.07 | 0.995 | 0.992 | 0.020 | 0.037 | 2.30 |
| Tek boyutlu model | 27 | 0.981 | 0.976 | 0.037 | 0.070 | 5.58 | 0.986 | 0.982 | 0.031 | 0.056 | 3.98 |
| İkinci dereceden faktör modeli | 40 | 0.996 | 0.994 | 0.021 | 0.036 | 2.19 | 0.994 | 0.992 | 0.023 | 0.038 | 2.40 |
| Çevrimiçi pornografi kullanım bozukluğu | |||||||||||
| Sıklık | yoğunluk | ||||||||||
| Model | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| Dört faktörlü model | 38 | 0.993 | 0.989 | 0.034 | 0.054 | 1.99 | 0.987 | 0.981 | 0.038 | 0.065 | 2.43 |
| Tek boyutlu model | 27 | 0.984 | 0.979 | 0.044 | 0.075 | 2.91 | 0.976 | 0.970 | 0.046 | 0.082 | 3.27 |
| İkinci dereceden faktör modeli | 40 | 0.993 | 0.991 | 0.033 | 0.049 | 1.83 | 0.984 | 0.979 | 0.039 | 0.068 | 2.59 |
| Sosyal ağ kullanım bozukluğu | |||||||||||
| Sıklık | yoğunluk | ||||||||||
| Model | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| Dört faktörlü model | 38 | 0.993 | 0.990 | 0.023 | 0.049 | 3.03 | 0.993 | 0.989 | 0.023 | 0.052 | 3.31 |
| Tek boyutlu model | 27 | 0.970 | 0.963 | 0.048 | 0.096 | 8.89 | 0.977 | 0.972 | 0.039 | 0.085 | 7.13 |
| İkinci dereceden faktör modeli | 40 | 0.992 | 0.989 | 0.027 | 0.053 | 3.39 | 0.991 | 0.988 | 0.025 | 0.056 | 3.64 |
| Çevrimiçi kumar bozukluğu | |||||||||||
| Sıklık | yoğunluk | ||||||||||
| Model | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| Dört faktörlü model | 38 | 0.997 | 0.996 | 0.027 | 0.059 | 1.70 | 0.997 | 0.996 | 0.026 | 0.049 | 1.47 |
| Tek boyutlu model | 27 | 0.994 | 0.992 | 0.040 | 0.078 | 2.20 | 0.991 | 0.989 | 0.039 | 0.080 | 2.28 |
| İkinci dereceden faktör modeli | 40 | 0.997 | 0.996 | 0.029 | 0.054 | 1.58 | 0.997 | 0.995 | 0.029 | 0.053 | 1.55 |
notlar. Örnek boyutları oyun için farklılık gösteriyordu (n = 440), internetten alışveriş (n = 944), çevrimiçi pornografi kullanımı (n = 340), sosyal ağ kullanımı (n = 854) ve çevrimiçi kumar (n = 200); ACSID-11 = Belirli İnternet Kullanım Bozukluklarına İlişkin Kriterlerin Değerlendirilmesi, 11 madde.
(A) oyun bozukluğu, (B) çevrimiçi kumar bozukluğu, (C) çevrimiçi satın alma-alışveriş bozukluğu, (D) çevrimiçi pornografi kullanım bozukluğu için ACSID-11'in dört faktörlü modellerinin (frekans) faktör yükleri ve artık kovaryansları ve (E) sosyal ağ kullanım bozukluğu. notlar. Örnek boyutları oyun için farklılık gösteriyordu (n = 440), internetten alışveriş (n = 944), çevrimiçi pornografi kullanımı (n = 340), sosyal ağ kullanımı (n = 854) ve çevrimiçi kumar (n = 200); ACSID-11'in yoğunluk ölçeği de benzer sonuçlar gösterdi. ACSID-11 = Belirli İnternet Kullanım Bozukluklarına İlişkin Kriterlerin Değerlendirilmesi, 11 madde; Değerler standartlaştırılmış faktör yüklemelerini, faktör kovaryanslarını ve artık kovaryansları temsil eder. Tüm tahminler anlamlıydı p <0.001.
Alıntı: Davranışsal Bağımlılıklar Dergisi 2022; 10.1556/2006.2022.00013
Tek boyutlu model
Farklı faktörler arasındaki yüksek korelasyon nedeniyle, örneğin IGDT-10'da uygulandığı gibi tüm öğelerin tek bir faktöre yüklendiği tek boyutlu çözümleri de test ettik. ACSID-11'in tek boyutlu modelleri kabul edilebilir uyum gösterdi ancak RMSEA ve/veya χ ile2/df önerilen kesintilerin üzerindedir. Tüm davranışlar için, dört faktörlü modellere uygun model, ilgili tek boyutlu modellerle karşılaştırıldığında daha iyidir (bkz. Tablo 3). Sonuç olarak dört faktörlü çözüm tek boyutlu çözüme göre daha üstün görünmektedir.
İkinci dereceden faktör modeli ve iki faktörlü model
Yüksek korelasyonları hesaba katmanın bir alternatifi, ilgili alt alanlardan oluşan genel yapıyı temsil eden genel bir faktörün dahil edilmesidir. Bu, ikinci dereceden faktör modeli ve iki faktörlü model aracılığıyla uygulanabilir. İkinci dereceden faktör modelinde, birinci dereceden faktörler arasındaki korelasyonları açıklamak amacıyla genel (ikinci dereceden) bir faktör modellenir. İki faktörlü modelde, genel faktörün ilgili alanlar arasındaki ortaklığı açıkladığı ve ayrıca her birinin genel faktör üzerinde ve ötesinde benzersiz etkileri olan birden fazla spesifik faktörün olduğu varsayılmaktadır. Bu, tüm faktörlerin (genel faktör ve spesifik faktörler arasındaki korelasyonlar dahil) dik olarak belirlendiği, her maddenin genel faktörün yanı sıra kendi spesifik faktörüne de yüklenmesine izin verilecek şekilde modellenmiştir. İkinci dereceden faktör modeli, iki faktörlü modele göre daha kısıtlıdır ve iki faktörlü modelin içine yerleştirilmiştir (Yung, Thissen ve McLeod, 1999). Örneklerimizde, ikinci dereceden faktör modelleri dört faktörlü modellerle benzer iyi uyum göstermektedir (bkz. Tablo 3). Tüm davranışlar için, dört (birinci dereceden) faktör, (ikinci dereceden) genel faktöre yüksek oranda yüklenmektedir (bkz. Ek B), bu da genel bir puanın kullanılmasını haklı çıkarır. Dört faktörlü modellerde olduğu gibi, ikinci dereceden faktör modellerinden bazıları ara sıra anormal değerler gösterir (ör. gizli bir değişken için negatif artık varyans veya 1'e eşit veya daha büyük korelasyonlar). Ayrıca, karşılaştırmalı olarak üstün uyum gösteren tamamlayıcı iki faktörlü modelleri de test ettik, ancak tüm davranışlar için bir model tanımlanamadı (bkz. Ek C).
Güvenilirlik
Tanımlanan dört faktörlü yapıya dayanarak, ACSID-11 için faktör puanlarını ilgili maddelerin ortalamalarından ve ayrıca her bir spesifik (potansiyel) İnternet kullanım bozukluğu için genel ortalama puanlardan hesapladık. ASSIST (birden fazla spesifik İnternet kullanım bozukluğunu değerlendirme) örneğini takip eden çok davranışlı varyantı ilk kez kullandığımız için IGDT-10'un güvenilirliğine bir göz attık. Sonuçlar ACSID-11'in yüksek iç tutarlılığını ve IGDT-10'un daha düşük fakat aynı zamanda kabul edilebilir güvenilirliğini göstermektedir (bkz. Tablo 4).
Belirli İnternet kullanım bozukluklarını ölçen ACSID-11 ve IGDT-10'un güvenilirlik ölçümleri.
| ACSID-11 | IGDT-10 | |||||
| Sıklık | yoğunluk | (ASSIST versiyonu) | ||||
| Bozukluk türü | α | λ2 | α | λ2 | α | λ2 |
| E-spor ve Oyunlar | 0.900 | 0.903 | 0.894 | 0.897 | 0.841 | 0.845 |
| Çevrimiçi satın alma-alışveriş | 0.910 | 0.913 | 0.915 | 0.917 | 0.858 | 0.864 |
| Çevrimiçi pornografi kullanımı | 0.907 | 0.911 | 0.896 | 0.901 | 0.793 | 0.802 |
| Sosyal ağ kullanımı | 0.906 | 0.912 | 0.915 | 0.921 | 0.855 | 0.861 |
| Çevrimiçi kumar | 0.947 | 0.950 | 0.944 | 0.946 | 0.910 | 0.912 |
notlar. α = Cronbach alfa; λ 2 = Guttman'ın lambda-2'si; ACSID-11 = Belirli İnternet Kullanım Bozukluklarına İlişkin Kriterlerin Değerlendirilmesi, 11 madde; IGDT-10 = On Maddeli İnternette Oyun Oynama Bozukluğu Testi; Örnek boyutları oyun için farklılık gösteriyordu (n = 440), internetten alışveriş-alışveriş (n = 944), çevrimiçi pornografi kullanımı (n = 340), sosyal ağ kullanımı (n = 854) ve çevrimiçi kumar (n = 200).
Tablo 5 ACSID-11 ve IGDT-10 puanlarının tanımlayıcı istatistiklerini gösterir. Tüm davranışlar için ACSID-11 faktörlerinin Devam/Yükselme ve İşlevsel Bozukluk ortalamaları diğer faktörlerle karşılaştırıldığında en düşüktür. Yetersiz Kontrol faktörü hem frekans hem de yoğunluk açısından en yüksek ortalama değerleri gösterir. ACSID-11 toplam puanları en yüksek sosyal ağ kullanım bozukluğunda görülürken, bunu çevrimiçi kumar bozukluğu ve oyun oynama bozukluğu, çevrimiçi pornografi kullanım bozukluğu ve çevrimiçi satın alma-alışveriş bozukluğu izliyor. IGDT-10 toplam puanları da benzer bir tablo göstermektedir (bkz. Tablo 5).
Belirli İnternet kullanım bozukluklarına yönelik ACSID-11 ve IGDT-10 (ASSIST versiyonu) faktörünün ve genel puanlarının tanımlayıcı istatistikleri.
| Oyun (n = 440) | Çevrimiçi satın alma-alışveriş (n = 944) | Çevrimiçi pornografi kullanımı (n = 340) | Sosyal ağ kullanımı (n = 854) | Çevrimiçi kumar (n = 200) | ||||||||||||||||
| Değişken | min | maksimum | M | (SD) | min | maksimum | M | (SD) | min | maksimum | M | (SD) | min | maksimum | M | (SD) | min | maksimum | M | (SD) |
| Sıklık | ||||||||||||||||||||
| ACSID-11_IC | 0 | 3 | 0.59 | (0.71) | 0 | 3 | 0.46 | (0.67) | 0 | 3 | 0.58 | (0.71) | 0 | 3 | 0.78 | (0.88) | 0 | 3 | 0.59 | (0.82) |
| ACSID-11_IP | 0 | 3 | 0.48 | (0.69) | 0 | 3 | 0.28 | (0.56) | 0 | 3 | 0.31 | (0.59) | 0 | 3 | 0.48 | (0.71) | 0 | 3 | 0.38 | (0.74) |
| ACSID-11_CE | 0 | 3 | 0.21 | (0.51) | 0 | 3 | 0.13 | (0.43) | 0 | 3 | 0.16 | (0.45) | 0 | 3 | 0.22 | (0.50) | 0 | 3 | 0.24 | (0.60) |
| ACSID-11_FI | 0 | 3 | 0.25 | (0.53) | 0 | 3 | 0.18 | (0.48) | 0 | 2.5 | 0.19 | (0.47) | 0 | 3 | 0.33 | (0.61) | 0 | 3 | 0.33 | (0.68) |
| ACSID-11_toplam | 0 | 3 | 0.39 | (0.53) | 0 | 3 | 0.27 | (0.47) | 0 | 2.6 | 0.32 | (0.49) | 0 | 3 | 0.46 | (0.59) | 0 | 2.7 | 0.39 | (0.64) |
| yoğunluk | ||||||||||||||||||||
| ACSID-11_IC | 0 | 3 | 0.43 | (0.58) | 0 | 3 | 0.34 | (0.56) | 0 | 3 | 0.45 | (0.63) | 0 | 3 | 0.60 | (0.76) | 0 | 3 | 0.47 | (0.73) |
| ACSID-11_IP | 0 | 3 | 0.38 | (0.62) | 0 | 3 | 0.22 | (0.51) | 0 | 3 | 0.25 | (0.51) | 0 | 3 | 0.40 | (0.67) | 0 | 3 | 0.35 | (0.69) |
| ACSID-11_CE | 0 | 3 | 0.19 | (0.48) | 0 | 3 | 0.11 | (0.39) | 0 | 2.7 | 0.15 | (0.41) | 0 | 3 | 0.19 | (0.45) | 0 | 3 | 0.23 | (0.58) |
| ACSID-11_FI | 0 | 3 | 0.21 | (0.50) | 0 | 3 | 0.15 | (0.45) | 0 | 2.5 | 0.18 | (0.43) | 0 | 3 | 0.28 | (0.57) | 0 | 3 | 0.29 | (0.61) |
| ACSID-11_toplam | 0 | 3 | 0.31 | (0.46) | 0 | 3 | 0.21 | (0.42) | 0 | 2.6 | 0.26 | (0.43) | 0 | 3 | 0.37 | (0.54) | 0 | 3 | 0.34 | (0.59) |
| IGDT-10_sum | 0 | 9 | 0.69 | (1.37) | 0 | 9 | 0.51 | (1.23) | 0 | 7 | 0.61 | (1.06) | 0 | 9 | 0.77 | (1.47) | 0 | 9 | 0.61 | (1.41) |
notlar. ACSID-11 = Belirli İnternet Kullanım Bozukluklarına İlişkin Kriterlerin Değerlendirilmesi, 11 madde; IC = bozulmuş kontrol; IP = artan öncelik; CE = devam/yükseltme; FI = işlevsel bozukluk; IGDT-10 = On Maddeli İnternette Oyun Oynama Bozukluğu Testi.
Korelasyon analizi
Yapı geçerliliğinin bir ölçüsü olarak ACSID-11, IGDT-10 ve genel refah ölçümleri arasındaki korelasyonları analiz ettik. Korelasyonlar şurada gösterilmiştir: Tablo 6. ACSID-11 toplam puanları, aynı davranışlara ilişkin puanlar arasındaki korelasyonun en yüksek olduğu, orta ila büyük etki büyüklüklerine sahip IGDT-10 puanlarıyla pozitif yönde ilişkilidir. Ayrıca ACSID-11 puanları PHQ-4 ile pozitif yönde ilişkilidir ve IGDT-10 ve PHQ-4 ile benzer bir etkiye sahiptir. Yaşam memnuniyeti (L-1) ve sağlık memnuniyeti (H-1) ölçümleriyle korelasyon modelleri, ACSID-11 ile değerlendirilen semptom şiddeti ile IGDT-10 ile değerlendirilen semptom şiddeti arasında çok benzerdir. Farklı davranışlar için ACSID-11 toplam puanları arasındaki karşılıklı korelasyonların büyük etkileri vardır. Faktör puanları ile IGDT-10 arasındaki korelasyonlar ek materyalde bulunabilir.
ACSID-11 (frekans), IGDT-10 ve psikolojik iyilik hali ölçümleri arasındaki ilişkiler
| 1) | 2) | 3) | 4) | 5) | 6) | 7) | 8) | 9) | 10) | 11) | 12) | |||
| ACSID-11_toplam | ||||||||||||||
| 1) | E-spor ve Oyunlar | 1 | ||||||||||||
| 2) | Çevrimiçi satın alma-alışveriş | r | 0.703** | 1 | ||||||||||
| (n) | (434) | (944) | ||||||||||||
| 3) | Çevrimiçi pornografi kullanımı | r | 0.659** | 0.655** | 1 | |||||||||
| (n) | (202) | (337) | (340) | |||||||||||
| 4) | Sosyal ağ kullanımı | r | 0.579** | 0.720** | 0.665** | 1 | ||||||||
| (n) | (415) | (841) | (306) | 854 | ||||||||||
| 5) | Çevrimiçi kumar | r | 0.718** | 0.716** | 0.661** | 0.708** | 1 | |||||||
| (n) | (123) | (197) | (97) | (192) | (200) | |||||||||
| IGDT-10_sum | ||||||||||||||
| 6) | E-spor ve Oyunlar | r | 0.596** | 0.398** | 0.434** | 0.373** | 0.359** | 1 | ||||||
| (n) | (440) | (434) | (202) | (415) | (123) | (440) | ||||||||
| 7) | Çevrimiçi satın alma-alışveriş | r | 0.407** | 0.632** | 0.408** | 0.449** | 0.404** | 0.498** | 1 | |||||
| (n) | (434) | (944) | (337) | (841) | (197) | (434) | (944) | |||||||
| 8) | Çevrimiçi pornografi kullanımı | r | 0.285** | 0.238** | 0.484** | 0.271** | 0.392** | 0.423** | 0.418** | 1 | ||||
| (n) | (202) | (337) | (340) | (306) | (97) | (202) | (337) | (340) | ||||||
| 9) | Sosyal ağ kullanımı | r | 0.255** | 0.459** | 0.404** | 0.591** | 0.417** | 0.364** | 0.661** | 0.459** | 1 | |||
| (n) | (415) | (841) | (306) | (854) | (192) | (415) | (841) | (306) | (854) | |||||
| 10) | Çevrimiçi kumar | r | 0.322** | 0.323** | 0.346** | 0.423** | 0.625** | 0.299** | 0.480** | 0.481** | 0.525** | 1 | ||
| (n) | (123) | (197) | (97) | (192) | (200) | (123) | (197) | (97) | (192) | (200) | ||||
| 11) | PHQ-4 | r | 0.292** | 0.273** | 0.255** | 0.350** | 0.326** | 0.208** | 0.204** | 0.146** | 0.245** | 0.236** | 1 | |
| (n) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (958) | |||
| 12) | L-1 | r | -0.069 | -0.080* | -0.006 | -0.147** | -0.179* | -0.130** | -0.077* | -0.018 | -0.140** | -0.170* | -0.542** | 1 |
| (n) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (958) | (958) | ||
| 13) | H-1 | r | -0.083 | -0.051 | 0.062 | -0.014 | 0.002 | -0.078 | -0.021 | 0.069 | 0.027 | -0.034 | -0.409** | 0.530** |
| (n) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (958) | (958) | ||
notlar. ** p <0.01; * p < 0.05. ACSID-11 = Belirli İnternet Kullanım Bozukluklarına İlişkin Kriterlerin Değerlendirilmesi, 11 madde; IGDT-10 = On Maddeli İnternette Oyun Oynama Bozukluğu Testi; PHQ-4 = Hasta Sağlığı Anketi-4; ACSID-11 yoğunluk ölçeği ile korelasyonlar benzer aralıktaydı.
Tartışma ve sonuçlar
Bu rapor, ACSID-11'i, belirli İnternet kullanım bozukluklarının başlıca türlerinin kolay ve kapsamlı bir şekilde taranması için yeni bir araç olarak tanıttı. Çalışmanın sonuçları ACSID-11'in oyun oynama bozukluğuna yönelik ICD-11 kriterlerini çok yönlü bir yapıda yakalamaya uygun olduğunu göstermektedir. DSM-5 tabanlı değerlendirme aracı (IGDT-10) ile pozitif korelasyonlar ayrıca yapı geçerliliğini de göstermiştir.
ACSID-11'in varsayılan çok faktörlü yapısı CFA sonuçlarıyla doğrulandı. Maddeler, ICD-11 kriterlerini (1) bozulmuş kontrol, (2) artan öncelik, (3) olumsuz sonuçlara rağmen devam/yükseltme ve ayrıca ek bileşenler (4) işlevsel bozulma ve Bağımlılık yapıcı davranışlarla ilişkili olarak kabul edilecek belirgin bir sıkıntı. Dört faktörlü çözüm, tek boyutlu çözüme göre daha üstün uyum göstermiştir. Ölçeğin çok boyutluluğu, ICD-11'in oyun oynama bozukluğu kriterlerini kapsayan diğer ölçeklerle karşılaştırıldığında benzersiz bir özelliktir (bkz. King ve diğ., 2020; Pontes ve diğerleri, 2021). Ayrıca, ikinci dereceden faktör modelinin (ve kısmen iki faktörlü modelin) eşit derecede üstün uyumu, ilgili dört kriteri değerlendiren maddelerin genel bir "bozukluk" yapısı içerdiğini gösterir ve genel bir puanın kullanılmasını haklı çıkarır. Sonuçlar, çevrimiçi kumar bozukluğu ve ASSIST örneğinde çok davranışlı formatta ACSID-11 tarafından ölçülen diğer potansiyel spesifik İnternet kullanım bozuklukları (çevrimiçi satın alma-alışveriş bozukluğu, çevrimiçi pornografi kullanım bozukluğu, sosyal ağlar) için benzerdi. kullanım bozukluğu. İkincisi için, bağımlılık yapan davranışlardan kaynaklanan bozukluklar için WHO kriterlerini temel alan neredeyse hiç araç yoktur, ancak araştırmacılar her biri için bu sınıflandırmayı önermektedir (Brand ve arkadaşları, 2020; Müller ve arkadaşları, 2019; Stark ve diğerleri, 2018). ACSID-11 gibi yeni kapsamlı önlemler, metodolojik zorlukların üstesinden gelmeye yardımcı olabilir ve bu farklı (potansiyel) bağımlılık yaratan davranış türleri arasındaki benzerliklerin ve farklılıkların sistematik analizini mümkün kılabilir.
ACSID-11'in güvenilirliği yüksektir. Oyun oynama bozukluğu için iç tutarlılık diğer çoğu araçla karşılaştırılabilir veya bundan daha yüksektir (bkz. King ve diğ., 2020). İç tutarlılık açısından güvenilirlik, hem ACSID-11 hem de IGDT-10 tarafından ölçülen diğer spesifik İnternet kullanım bozuklukları için de iyidir. Buradan ASSIST'inki gibi entegre bir yanıt formatının (WHO ASSIST Çalışma Grubu, 2002) farklı davranışsal bağımlılık türlerinin ortak değerlendirmesi için uygundur. Mevcut örneklemde ACSID-11 toplam puanı sosyal ağ kullanım bozukluğu için en yüksekti. Bu, şu anda bireyci ülkeler için %14 ve kolektivist ülkeler için %31 olarak tahmin edilen bu olgunun nispeten yüksek yaygınlığıyla örtüşmektedir (Cheng, Lau, Chan ve Luk, 2021).
Yakınsak geçerlilik, farklı puanlama formatlarına rağmen ACSID-11 ve IGDT-10 puanları arasındaki orta ila büyük pozitif korelasyonlarla gösterilir. Ayrıca ACSID-11 puanları ile depresyon ve anksiyete belirtilerini ölçen PHQ-4 arasındaki orta düzeyde pozitif korelasyonlar, yeni değerlendirme aracının ölçüt geçerliliğini desteklemektedir. Sonuçlar, (komorbid) zihinsel sorunlar ile oyun bozukluğu da dahil olmak üzere belirli İnternet kullanım bozuklukları arasındaki ilişkilere ilişkin önceki bulgularla tutarlıdır (Mihara ve Higuchi, 2017; ama bakın; Colder Carras, Shi, Sert ve Saldanha, 2020), pornografi kullanım bozukluğu (Duffy, Dawson ve Das Nair, 2016), satın alma-alışveriş bozukluğu (Kyrios ve diğerleri, 2018), sosyal ağ kullanım bozukluğu (Andreassen, 2015) ve kumar bozukluğu (Dowling ve arkadaşları, 2015). Ayrıca ACSID-11 (özellikle çevrimiçi kumar bozukluğu ve sosyal ağ kullanım bozukluğu) yaşam memnuniyeti ölçümüyle ters orantılıydı. Bu sonuç, bozulmuş refah ile belirli İnternet kullanım bozukluklarının semptom şiddeti arasındaki ilişkilere ilişkin önceki bulgularla tutarlıdır (Cheng, Cheung ve Wang, 2018; Duffy ve diğerleri, 2016; Duradoni, Innocenti ve Guazzini, 2020). Çalışmalar, birden fazla spesifik İnternet kullanım bozukluğunun bir arada ortaya çıkması durumunda refahın özellikle bozulduğunu göstermektedir (Charzyńska ve diğerleri, 2021). Belirli İnternet kullanım bozukluklarının birlikte ortaya çıkması nadir değildir (örn. Burleigh ve diğerleri, 2019; Müller ve arkadaşları, 2021) bu, sırasıyla ACSID-11 ve IGDT-10 tarafından ölçülen bozukluklar arasındaki nispeten yüksek korelasyonları kısmen açıklayabilir. Bu, bağımlılık yaratan davranışlardan kaynaklanan farklı bozukluk türleri arasındaki ortak noktaları ve farklılıkları daha geçerli bir şekilde belirlemek için tek tip bir tarama aracının öneminin altını çizer.
Mevcut çalışmanın ana sınırlaması klinik olmayan, nispeten küçük ve temsili olmayan örneklemdir. Dolayısıyla bu çalışmayla ACSID-11'in tanı aracı olarak uygun olup olmadığını henüz net bir kesme puanı veremediğimiz için gösteremiyoruz. Ayrıca kesitsel tasarım, test-tekrar test güvenilirliği veya ACSID-11 ile doğrulayıcı değişkenler arasındaki nedensel ilişkiler hakkında çıkarım yapılmasına izin vermiyordu. Cihazın güvenilirliğini ve uygunluğunu doğrulamak için daha fazla doğrulamaya ihtiyacı var. Bununla birlikte, bu ilk çalışmanın sonuçları, bunun daha fazla test edilmeye değer olabilecek umut verici bir araç olduğunu göstermektedir. Not etmek gerekirse, bu davranışlardan hangilerinin tanısal varlıklar olarak kabul edilebileceğini belirlemek için yalnızca bu araç için değil, tüm araştırma alanı için daha büyük bir veri tabanına ihtiyaç vardır (bkz. Grant ve Chamberlain, 2016). ACSID-11'in yapısının, mevcut çalışmanın sonuçlarıyla da doğrulandığı gibi, iyi çalıştığı görülüyor. Dört spesifik faktör ve genel alan, farklı davranışlarda yeterince temsil edildi; ancak her bir madde, son on iki ayda en azından ara sıra gerçekleştirilen tüm belirtilen çevrimiçi etkinlikler için yanıtlandı. Belirli İnternet kullanım bozukluklarının birlikte ortaya çıkmasının muhtemel olduğunu zaten tartışmıştık, ancak ACSID-11 puanlarının davranışlar arasındaki orta ila yüksek korelasyonunun nedeni olarak bunun takip çalışmalarında doğrulanması gerekir. Ayrıca ara sıra anormal değerler, bazı davranışlar için model spesifikasyonunun optimize edilmesi gerektiğini gösterebilir. Kullanılan kriterlerin, dahil edilen tüm potansiyel bozukluk türleriyle eşit derecede ilgili olması gerekmez. ACSID-11'in semptom belirtilerindeki bozukluğa özgü özellikleri yeterince kapsamaması mümkün olabilir. Farklı versiyonlar arasındaki ölçüm değişmezliği, belirli İnternet kullanım bozuklukları teşhisi konulan hastaları da içeren yeni bağımsız örneklerle test edilmelidir. Ayrıca sonuçlar genel popülasyonu temsil etmemektedir. Veriler yaklaşık olarak Almanya'daki İnternet kullanıcılarını temsil etmektedir ve verinin toplandığı tarihte herhangi bir karantina mevcut değildi; yine de, COVID-19 salgınının stres seviyeleri ve (sorunlu) İnternet kullanımı üzerinde potansiyel bir etkisi vardır (Király ve diğerleri, 2020). Tek maddeli L-1 ölçeği iyi bir şekilde doğrulanmış olmasına rağmen (Beierlein ve diğerleri, 2015), (alan spesifik) yaşam doyumunun ACSID-11 kullanılarak gelecekteki çalışmalarda daha kapsamlı bir şekilde yakalanması mümkün olabilir.
Sonuç olarak, ACSID-11'in oyun oynama bozukluğu, çevrimiçi satın alma-alışveriş bozukluğu, çevrimiçi pornografi kullanım bozukluğu, sosyal ağlar dahil olmak üzere (potansiyel) belirli İnternet kullanım bozukluklarının semptomlarının kapsamlı, tutarlı ve ekonomik değerlendirmesi için uygun olduğu kanıtlandı. -Kullanım bozukluğu ve çevrimiçi kumar bozukluğu, oyun oynama bozukluğu için ICD-11 tanı kriterlerine dayanmaktadır. Değerlendirme aracının daha fazla değerlendirilmesi yapılmalıdır. ACSID-11'in araştırmalarda bağımlılık yaratan davranışların daha tutarlı bir şekilde değerlendirilmesine katkıda bulunabileceğini ve gelecekte klinik uygulamalarda da yararlı olabileceğini umuyoruz.
Fon kaynakları
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Alman Araştırma Vakfı) – 411232260.
Yazarların katkısı
SMM: Metodoloji, Biçimsel analiz, Yazma – Orijinal Taslak; EW: Kavramsallaştırma, Metodoloji, Yazma – İnceleme ve Düzenleme; AO: Metodoloji, Biçimsel analiz; RS: Kavramsallaştırma, Metodoloji; AM: Kavramsallaştırma, Metodoloji; CM: Kavramsallaştırma, Metodoloji; KW: Kavramsallaştırma, Metodoloji; HJR: Kavramsallaştırma, Metodoloji; MB: Kavramsallaştırma, Metodoloji, Yazma – İnceleme ve Düzenleme, Denetim.
Çıkar çatışması
Yazarlar bu makalenin konusuyla ilgili herhangi bir mali veya başka çıkar çatışması bildirmemişlerdir.
Teşekkür
Bu makale üzerindeki çalışma, Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Alman Araştırma Vakfı) – 2974 tarafından finanse edilen Araştırma Birimi ACSID, FOR411232260 kapsamında gerçekleştirilmiştir.
Ek materyal
Bu makalenin tamamlayıcı verileri çevrimiçi olarak bulunabilir. https://doi.org/10.1556/2006.2022.00013.
;