КОМЕНТАР YBOP: Дослідники створили та протестували новий інструмент оцінки, заснований на критеріях ігрового розладу Всесвітньої організації охорони здоров’я (МКБ-11). Він призначений для оцінки кількох конкретних розладів використання Інтернету (поведенікової залежності в Інтернеті) включаючи «розлад використання порнографії».
З включенням ігрового розладу до МКБ-11 були введені діагностичні критерії для цього відносно нового захворювання. Ці критерії також можуть застосовуватися до інших потенційних специфічних розладів використання Інтернету, які можуть бути класифіковані в МКБ-11 як інші розлади, викликані залежною поведінкою, наприклад розлад онлайн-покупок-покупок, онлайн розлад використання порнографії, розлад використання соціальних мереж та розлад онлайн-ігор. [курсив додано]
У МКБ-11 компульсивний розлад сексуальної поведінки (CSBD), для якого багато хто вважає, що проблемне використання порнографії є основним поведінковим симптомом, віднесено до розладу контролю над імпульсами. Компульсивний розлад купівлі-покупки вказаний як приклад у категорії «інші уточнені розлади контролю імпульсів» (6C7Y), але без різниці між варіантами онлайн та офлайн. Ця диференціація також не проводиться в найбільш широко використовуваних анкетах для вимірювання нав’язливих покупок (Мараз та ін., 2015; Мюллер, Мітчелл, Фогель і де Цваан, 2017). Розлад використання соціальних мереж ще не враховано в МКБ-11. Однак є аргументи, засновані на доказах, що кожне з трьох розладів можна скоріше класифікувати як поведінку звикання. (Brand et al., 2020; Гола та співавт., 2017; Müller et al., 2019; Stark et al., 2018; Wegmann, Müller, Ostendorf, & Brand, 2018). [курсив додано]
абстрактний
Передумови та цілі
З включенням ігрового розладу до МКБ-11 були введені діагностичні критерії для цього відносно нового захворювання. Ці критерії також можуть бути застосовані до інших потенційних специфічних розладів використання Інтернету, які можуть бути класифіковані в МКБ-11 як інші розлади, викликані залежною поведінкою, наприклад розлад купівлі в Інтернеті-покупці, розлад використання онлайн-порнографії, використання соціальних мереж. розлад і розлад онлайн азартних ігор. Через неоднорідність існуючих інструментів ми мали на меті розробити послідовний та економічний вимір основних типів (потенційних) специфічних розладів використання Інтернету на основі критеріїв МКБ-11 для ігрових розладів.
Методи
Нова оцінка критеріїв специфічних розладів використання Інтернету з 11 пунктів (ACSID-11) вимірює п’ять поведінкових залежностей з однаковим набором пунктів, дотримуючись принципів ВООЗ ASSIST. ACSID-11 адміністрували активним користувачам Інтернету (N = 985) разом з адаптацією тесту на розлади розладів в Інтернеті з десятьма елементами (IGDT-10) та тестів на психічне здоров’я. Ми використовували підтверджувальні факторні аналізи для аналізу факторної структури ACSID-11.
результати
Припущена чотирифакторна структура була підтверджена і була кращою за одновимірне рішення. Це стосується ігрового розладу та інших специфічних розладів використання Інтернету. Оцінки ACSID-11 корелювали з IGDT-10, а також з показниками психологічного стресу.
Обговорення та висновки
Здається, що ACSID-11 підходить для послідовної оцінки (потенційних) специфічних розладів використання Інтернету на основі діагностичних критеріїв МКБ-11 для ігрового розладу. ACSID-11 може бути корисним і економічним інструментом для вивчення різних поведінкових залежностей з тими ж елементами та покращення порівнянності.
Вступ
Розповсюдження та легкий доступ до Інтернету роблять онлайн-сервіси особливо привабливими та пропонують багато переваг. Окрім переваг для більшості людей, поведінка в Інтернеті у деяких людей може набувати форми неконтрольованої залежності (наприклад, King & Potenza, 2019; Молоді, 2004). Особливо ігри стають дедалі більше проблемою громадського здоров’я (Фауст і Прочаска, 2018; Rumpf et al., 2018). Після визнання «розладу Інтернет-ігор» у п’ятій редакції Посібника з діагностики та статистики психічних розладів (DSM-5; Американська психіатрична асоціація, 2013) як умова подальшого дослідження, ігровий розлад тепер включений як офіційний діагноз (6C51) до 11-го перегляду Міжнародної класифікації хвороб (МКБ-11); Всесвітня організація охорони здоров'я, 2018). Це важливий крок у вирішенні глобальних проблем, пов’язаних із шкідливим використанням цифрових технологій (Білльє, Стайн, Кастро-Кальво, Хігуші та Кінг, 2021). Поширеність ігрового розладу в усьому світі оцінюється в 3.05%, що можна порівняти з іншими психічними розладами, такими як розлади, пов’язані з вживанням психоактивних речовин або обсесивно-компульсивні розлади (Стівенс, Дорстин, Дельфаббро і Кінг, 2021). Однак оцінки поширеності значно відрізняються залежно від використовуваного інструменту скринінгу (Stevens et al., 2021). Нині інструментальний ландшафт різноманітний. Більшість показників базуються на критеріях DSM-5 для розладу інтернет-ігор, і жоден з них не є однозначно кращим (King et al., 2020). Подібне відноситься до інших потенційних способів звикання в Інтернеті, таких як проблематичне використання онлайн-порнографії, соціальних мереж або інтернет-магазинів. Ця проблемна поведінка в Інтернеті може виникати разом із ігровим розладом (Берлі, Гріффітс, Сумич, Ставропулос і Кусс, 2019 р.; Müller et al., 2021), але також може бути власним об’єктом. Останні теоретичні основи, такі як модель взаємодії людини-афекту-пізнання-виконання (I-PACE) (Brand, Young, Laier, Wölfling, & Potenza, 2016; Brand et al., 2019) припускають, що подібні психологічні процеси лежать в основі різних типів (онлайн) адиктивної поведінки. Припущення відповідають попереднім підходам, які можна використовувати для пояснення спільного між розладами залежності, наприклад, стосовно нейропсихологічних механізмів (Bechara, 2005; Робінзон і Беррідж, 1993 рік), генетичні аспекти (Blum et al., 2000), або загальні компоненти (Гріффітс, 2005). Однак наразі не існує комплексного інструменту скринінгу (потенційних) специфічних розладів використання Інтернету на основі тих самих критеріїв. Уніфіковані скринінги різних типів розладів, викликаних залежною поведінкою, важливі для більш достовірного визначення спільного та відмінного.
У МКБ-11 ігровий розлад віднесений до категорії «розлади, викликані залежною поведінкою», крім розладу, пов’язаного з азартними іграми. Запропонованими діагностичними критеріями (для обох) є: (1) порушення контролю над поведінкою (наприклад, початок, частота, інтенсивність, тривалість, припинення, контекст); (2) підвищення пріоритету поведінки до такої міри, що поведінка має перевагу над іншими інтересами та повсякденною діяльністю; (3) продовження або ескалація поведінки, незважаючи на негативні наслідки. Хоча це прямо не згадується як додаткові критерії, для діагностики обов’язковим є те, що поведінкова модель призводить до (4) функціональних порушень у важливих сферах повсякденного життя (наприклад, особисте, сімейне, освітнє чи соціальне життя) та/або виражений дистрес (Всесвітня організація охорони здоров'я, 2018). Тому обидва компоненти слід врахувати при вивченні потенційної залежності. Загалом, ці критерії також можуть бути застосовані до категорії «інші визначені розлади, спричинені залежною поведінкою» (6C5Y), до якої потенційно можуть бути віднесені розлади покупки-покупки, розлади використання порнографії та розлади використання соціальних мереж (Brand et al., 2020). Розлад купівлі-покупки в Інтернеті можна визначити як надмірну, неадаптивну купівлю споживчих товарів в Інтернеті, яка виникає періодично, незважаючи на негативні наслідки, і, таким чином, може становити специфічний розлад використання Інтернету (Мюллер, Ласковський та ін., 2021). Розлад, пов’язаний із використанням порнографії, характеризується зниженням контролю над споживанням (онлайн) порнографічного вмісту, який не можна відокремити від інших компульсивних сексуальних форм поведінки (Краус, Мартіно та Потенца, 2016; Kraus та співавт., 2018). Розлад використання соціальних мереж може бути визначений надмірним використанням соціальних мереж (включаючи сайти соціальних мереж та інші онлайн-комунікаційні програми), що характеризується зменшенням контролю над використанням, підвищенням пріоритету використання та продовженням використання соціальних мереж, незважаючи на переживання негативних наслідків (Andreassen, 2015). Усі три потенційні поведінкові залежності являють собою клінічно значущі явища, які демонструють подібність з іншими видами залежності (наприклад, Brand et al., 2020; Гріффітс, Кусс та Деметровікс, 2014; Müller et al., 2019; Stark, Klucken, Potenza, Brand, & Strahler, 2018).
Інструменти оцінки конкретних типів розладів використання Інтернету в основному базуються або на попередніх концепціях, таких як модифіковані версії тесту Янга на інтернет-залежність (наприклад, Laier, Pawlikowski, Pekal, Schulte, & Brand, 2013; Wegmann, Stodt, & Brand, 2015) або шкали «Берген», засновані на компонентах залежності Гріффітса (наприклад, Андреассен, Торсхайм, Брунборг та Паллесен, 2012; Andreassen et al., 2015), або вони вимірюють одновимірні конструкції на основі критеріїв DSM-5 для ігрового розладу (наприклад, Lemmens, Valkenburg, & Gentile, 2015; Ван ден Ейнден, Лемменс і Валкенбург, 2016) або порушення азартних ігор (огляд див Отто та ін., 2020). Деякі попередні заходи були прийняті з заходів проти азартних ігор, розладів, пов’язаних із вживанням психоактивних речовин, або були розроблені теоретично (Лаконі, Роджерс і Шаброль, 2014). Багато з цих інструментів демонструють психометричні слабкості та невідповідності, як зазначено в різних оглядах (Кінг, Хаагсма, Дельфаббро, Градисар та Гріффітс, 2013; Lortie & Guitton, 2013; Петрі, Ребейн, Ко та О'Брайен, 2015). King et al. (2020) визначили 32 різних інструменти оцінки ігрового розладу, що ілюструє непослідовність у дослідженні. Навіть найбільш цитовані та широко використовувані інструменти, такі як тест Янга на інтернет-залежність (Молоді, 1998), не відповідають належним чином діагностичним критеріям ігрового розладу ні за DSM-5, ні за МКБ-11. King et al. (2020) далі вказують на психометричні слабкості, наприклад, відсутність емпіричного підтвердження та те, що більшість інструментів було розроблено на основі припущення унімодальної конструкції. Це вказує на те, що сума окремих симптомів підраховується замість того, щоб розглядати частоту та інтенсивність переживання окремо. Тест з десятьма предметами на розлади інтернет-ігор (IGDT-10; Király et al., 2017) наразі, здається, адекватно відповідає критеріям DSM-5, але загалом жоден з інструментів не був однозначно кращим (King et al., 2020). Нещодавно було введено ряд шкал як перші інструменти для скринінгу, які фіксують критерії МКБ-11 для ігрового розладу (Балхара та ін., 2020; Хігучі та ін., 2021; Джо та ін., 2020; Пашке, Аустерманн і Томасіус, 2020; Pontes et al., 2021), а також для розладу використання соціальних мереж (Пашке, Аустерманн і Томасіус, 2021). Загалом можна припустити, що не кожен симптом не обов’язково переживається однаково, наприклад, однаково часто або однаково інтенсивно. Таким чином, здається бажаним, щоб інструменти для скринінгу були здатні охопити як загальні симптоми, так і сукупність симптомів як таких. Скоріше, багатовимірний підхід може дослідити, який симптом сприяє вирішальному або на різних фазах розвитку та підтримці проблемної поведінки, пов’язаний з більш високим рівнем страждань, чи є це лише питанням навіть значущості.
Подібні проблеми та невідповідності стають очевидними, коли розглядати інструменти, що оцінюють інші типи потенційних специфічних розладів використання Інтернету, а саме розлад купівлі-покупки в Інтернеті, розлад використання порнографії в Інтернеті та розлад використання соціальних мереж. Ці потенційні специфічні розлади, пов’язані з використанням Інтернету, офіційно не класифікуються в МКБ-11 на відміну від ігор та азартних ігор. Особливо у випадку порушення азартних ігор вже існують численні інструменти для скринінгу, але більшість з них не мають належних доказів (Отто та ін., 2020), а також не розглядають критерії МКБ-11 щодо розладу, пов’язаного з азартними іграми, і не зосереджуються на переважно розладі азартних ігор в Інтернеті (Альбрехт, Кіршнер і Грюссер, 2007; Dowling et al., 2019). У МКБ-11 компульсивний розлад сексуальної поведінки (CSBD), для якого багато хто вважає, що проблемне використання порнографії є основним поведінковим симптомом, віднесено до розладу контролю над імпульсами. Компульсивний розлад купівлі-покупки вказано як приклад у категорії «інші уточнені розлади контролю імпульсів» (6C7Y), але без різниці між варіантами онлайн та офлайн. Ця диференціація також не проводиться в найбільш широко використовуваних анкетах для вимірювання нав’язливих покупок (Мараз та ін., 2015; Мюллер, Мітчелл, Фогель і де Цваан, 2017). Розлад використання соціальних мереж ще не враховано в МКБ-11. Однак існують обґрунтовані докази аргументи щодо того, що кожен з трьох розладів можна скоріше класифікувати як поведінку звикання (Brand et al., 2020; Гола та співавт., 2017; Müller et al., 2019; Stark et al., 2018; Wegmann, Müller, Ostendorf, & Brand, 2018). Окрім відсутності консенсусу щодо класифікації та визначення цих потенційних специфічних розладів використання Інтернету, існують також непослідовності у використанні інструментів для скринінгу (огляди див. Andreassen, 2015; Фернандес та Гріффітс, 2021; Хуссейн і Гріффітс, 2018; Müller et al., 2017). Наприклад, існує понад 20 приладів, які повинні вимірювати використання порнографії (Фернандес та Гріффітс, 2021), але жоден адекватно не охоплює критерії МКБ-11 для розладів, спричинених залежною поведінкою, які дуже близькі до критеріїв МКБ-11 для CSBD.
Крім того, ймовірно, що деякі специфічні розлади, пов’язані з використанням Інтернету, можуть виникати одночасно, особливо безладне користування іграми та соціальними мережами (Берлі та ін., 2019; Müller et al., 2021). Використовуючи аналіз латентного профілю, Чаржинська, Суссман і Атрошко (2021) виявили, що безладне спілкування в соціальних мережах і покупках, а також безладне використання ігор і порнографії часто відбуваються разом відповідно. Профіль, що включає високі рівні всіх розладів користування Інтернетом, показав найнижче самопочуття (Чаржинська та ін., 2021). Це також наголошує на важливості всебічного та уніфікованого контролю за різними способами використання Інтернету. Були спроби використовувати подібні набори предметів для різних розладів використання Інтернету, наприклад, шкалу проблемного споживання порнографії (Bőthe et al., 2018), Бергенська шкала залежності від соціальних мереж (Андреассен, Паллесен та Гріффітс, 2017) або шкала залежності від покупок в Інтернеті (Чжао, Тянь і Сінь, 2017). Однак ці шкали були розроблені на основі моделі компонентів Гріффітс (2005) і не охоплюють нині запропоновані критерії розладів, спричинених залежною поведінкою (див. Всесвітня організація охорони здоров'я, 2018).
Підсумовуючи, МКБ-11 запропонував діагностичні критерії для розладів, спричинених (переважно онлайн) залежною поведінкою, а саме розлад іграми та ігровий розлад. Проблемне використання порнографії в Інтернеті, покупки в Інтернеті та використання соціальних мереж можуть бути віднесені до підкатегорії МКБ-11 «інші уточнені розлади, спричинені залежною поведінкою», для яких можуть застосовуватися ті самі критерії (Brand et al., 2020). На сьогоднішній день ландшафт інструментів скринінгу для цих (потенційних) специфічних розладів використання Інтернету дуже непостійний. Однак послідовне вимірювання різних конструкцій має важливе значення для просування досліджень спільного та відмінного між різними типами розладів, викликаних залежною поведінкою. Наша мета полягала в розробці короткого, але всеосяжного інструменту для скринінгу для різних типів (потенційних) специфічних розладів використання Інтернету, що охоплюють критерії МКБ-11 для ігрового розладу та розладу азартних ігор, щоб допомогти в ранньому виявленні (потенційної) специфічної проблемної поведінки в Інтернеті.
Методи
Учасниками
Учасників набирали онлайн через постачальника послуг панелі доступу, через який вони отримували індивідуальну винагороду. Ми включили активних користувачів Інтернету з німецькомовного регіону. Ми виключили неповні набори даних і ті, які вказували на необережне реагування. Останнє було визначено за допомогою стратегій внутрішнього заходу (інструкційний елемент відповіді та вимірювання самозвіту) та пост-хоку (час відповіді, шаблон відповіді, Махаланобіс D) (Годіньо, Кушнір і Каннінгем, 2016; Мід і Крейг, 2012). Остаточний зразок складався з N = 958 учасників (499 чоловіків, 458 жінок, 1 водолаз) у віці від 16 до 69 років (M = 47.60, SD = 14.50). Більшість учасників були зайняті повний робочий день (46.3%), (достроково) вийшли на пенсію (20.1%) або працювали неповний робочий день (14.3%). Інші були студентами, стажистами, домогосподарками/чоловіками або не працювали з інших причин. Рівень вищої професійно-технічної освіти розподілено на повну професійну підготовку (33.6%), вищу освіту (19.0%), закінчену професійно-технічну освіту (14.1%), закінчення магістратури/технічної академії (11.8%). , та політехнічний ступінь (10.1%). Інші навчалися/студенти або не мали диплома. Довільна зручна вибірка показала подібний розподіл основних соціально-демографічних змінних, як і сукупність німецьких користувачів Інтернету (див. Statista, 2021).
Заходи
Оцінка критеріїв специфічних розладів використання Інтернету: ACSID-11
За допомогою ACSID-11 ми мали на меті винайти інструмент для короткої, але всебічної та послідовної оцінки конкретних розладів використання Інтернету. Він був розроблений на основі теорії експертною групою дослідників і клініцистів з питань залежності. Елементи були отримані під час численних обговорень і зустрічей за консенсусом на основі критеріїв МКБ-11 для розладів, спричинених залежною поведінкою, як вони описані для ігор та азартних ігор, припускаючи багатофакторну структуру. Результати аналізу вголос були використані для оптимізації валідності вмісту та зрозумілості елементів (Шмідт та ін., представлені).
ACSID-11 містить 11 пунктів, які відповідають критеріям МКБ-11 для розладів, спричинених залежною поведінкою. Три основні критерії: порушення контролю (IC), підвищений пріоритет онлайн-активності (IP) і продовження/ескалація (CE) використання Інтернету, незважаючи на негативні наслідки, представлені трьома пунктами кожен. Два додаткові елементи були створені для оцінки функціональних порушень у повсякденному житті (FI) та вираженого дистресу (MD) через онлайн-активність. У попередньому запиті учасникам було запропоновано вказати, якими видами діяльності в Інтернеті вони користувалися хоча б іноді протягом останніх 12 місяців. Діяльність (тобто «ігри», «покупки в Інтернеті», «використання онлайн-порнографії», «використання соціальних мереж», «ігри в Інтернеті» та «інше») були перераховані з відповідними визначеннями та варіантами відповіді «так». ' чи ні'. Учасники, які відповіли «так» лише на «інший», були відсічені. Усі інші отримали пункти ACSID-11 за всі ті види діяльності, на які відповіли «так». Цей мультиповедінковий підхід базується на скринінговому тесті ВООЗ на алкоголь, паління та вживання психоактивних речовин (ASSIST; Робоча група WHO ASSIST, 2002), який послідовно перевіряє основні категорії вживання психоактивних речовин та його негативні наслідки, а також ознаки залежності від певних речовин.
За аналогією з ASSIST, кожен пункт формулюється таким чином, щоб на нього можна було відповісти безпосередньо для відповідної діяльності. Ми використовували формат відповіді, що складається з двох частин (див Рис. 1), в якому учасники повинні вказати пункти для кожного виду діяльності як часто вони мали досвід за останні 12 місяців (0: «ніколи», 1: «рідко», 2: «іноді», 3: «часто»), і якщо принаймні «рідко», як інтенсивно кожен досвід був за останні 12 місяців (0: «зовсім не інтенсивний», 1: «скоріше не інтенсивний», 2: «досить інтенсивний», 3: «інтенсивний»). Оцінюючи частоту, а також інтенсивність кожного симптому, можна досліджувати виникнення симптому, а також контролювати, як інтенсивні симптоми сприймаються за межами частоти. Пункти ACSID-11 (пропонований переклад англійською мовою) показані в Таблиця 1. Оригінальні (німецькі) елементи, включаючи попередній запит та інструкції, можна знайти в Додатку (див додаток A).
Зразковий елемент ACSID-11 (пропонований англійський переклад німецького оригіналу), що ілюструє вимірювання частоти (ліві стовпці) та інтенсивності (праві стовпці) ситуацій, пов’язаних із конкретною діяльністю в Інтернеті. примітки. На малюнку показаний примірний елемент фактора «Порушений контроль» (IC), як показано A) для особи, яка використовує всі п’ять онлайн-діяльностей, як зазначено в попередньому запиті (див. додаток A) і B) фізичній особі, яка вказала використовувати лише онлайн-магазини та соціальні мережі.
Цитата: Journal of Behavioral Addictions 2022; 10.1556/2006.2022.00013
Елементи скринінгу ACSID-11 для специфічних розладів використання Інтернету (пропонований переклад англійською).
| пункт | Питання |
| IC1 | Протягом останніх 12 місяців у вас були проблеми з відстеженням того, коли ви розпочали діяльність, як довго, наскільки інтенсивно, або в якій ситуації ви це робили чи коли припинили? |
| IC2 | Чи відчували ви протягом останніх 12 місяців бажання припинити або обмежити діяльність, оскільки помітили, що використовуєте її занадто часто? |
| IC3 | Протягом останніх 12 місяців ви намагалися зупинити або обмежити діяльність і зазнали невдачі? |
| IP1 | Протягом останніх 12 місяців чи надавали ви цій діяльності все більший пріоритет, ніж інші види діяльності чи інтереси у вашому повсякденному житті? |
| IP2 | Чи втратили ви протягом останніх 12 місяців інтерес до інших видів діяльності, які вам подобалися через цю діяльність? |
| IP3 | Протягом останніх 12 місяців ви нехтували або відмовилися від інших видів діяльності чи інтересів, які вам подобалися через цю діяльність? |
| CE1 | Протягом останніх 12 місяців ви продовжували або посилювали свою діяльність, навіть якщо це загрожує або змушує вас втратити стосунки з кимось важливим для вас? |
| CE2 | Протягом останніх 12 місяців ви продовжували або посилили діяльність, навіть якщо це викликало у вас проблеми в школі/навчанні/роботі? |
| CE3 | Протягом останніх 12 місяців ви продовжували або збільшували активність, навіть якщо це викликало у вас фізичні чи психічні скарги/захворювання? |
| FI1 | Якщо ви думаєте про всі сфери вашого життя, чи помітно вплинула на ваше життя діяльність за останні 12 місяців? |
| MD1 | Розмірковуючи про всі сфери свого життя, чи викликала ця діяльність у вас страждання за останні 12 місяців? |
примітки. IC = порушення контролю; IP = підвищений пріоритет; CE = продовження/ескалація; FI = функціональні порушення; MD = виражений дистрес; Оригінальні німецькі речі можна знайти в додаток A.
Тест на розлади з десятьма предметами в Інтернеті: IGDT-10 – версія ASSIST
В якості міри конвергентної валідності ми використали IGDT-10 з десяти пунктів (Király et al., 2017) у розширеному варіанті. IGDT-10 впроваджує дев'ять критеріїв DSM-5 для розладу інтернет-ігор (Американська психіатрична асоціація, 2013). У цьому дослідженні ми розширили оригінальну версію для ігор, щоб оцінити всі форми специфічних розладів використання Інтернету. Щоб реалізувати це, і щоб методологія була порівнянною, ми також використали мультиповедінковий формат відповіді на прикладі ASSIST тут. Для цього елементи були змінені так, що «ігри» було замінено на «діяльність». Після цього на кожен пункт відповідали для всіх онлайн-діяльностей, які учасники раніше вказали на використання (з вибору «ігри», «покупки в Інтернеті», «використання онлайн-порнографії», «використання соціальних мереж» та «ігри в Інтернеті». ). Кожна діяльність оцінювалася за трибальною шкалою Лайкерта (0 = «ніколи», 1 = «іноді», 2 = «часто»). Оцінка була такою ж, як і в оригінальній версії IGDT-10: кожен критерій отримав 0 балів, якщо відповідь була «ніколи» або «іноді», і 1 бал, якщо відповідь була «часто». Пункти 9 і 10 представляють той самий критерій (тобто «небезпека чи втрата значущих стосунків, роботи, можливостей для навчання чи кар’єри через участь в інтернет-іграх») і зараховують разом один бал, якщо виконано один або обидва пункти. Для кожного виду діяльності було підраховано остаточну суму балів. Він може варіюватися від 0 до 9 з більш високими балами, які вказують на більшу тяжкість симптомів. Що стосується ігрового розладу, п’ять або більше балів вказують на клінічну значимість (Király et al., 2017).
Анкета здоров’я пацієнтів-4: PHQ-4
Опитувальник здоров’я пацієнта-4 (PHQ-4; Кронке, Шпіцер, Вільямс і Леве, 2009) є короткою мірою симптомів депресії та тривоги. Він складається з чотирьох пунктів, взятих із шкали генералізованого тривожного розладу–7 та модуля PHQ-8 для депресії. Учасники повинні вказати частоту появи певних симптомів за чотирибальною шкалою Лайкерта в діапазоні від 0 («ні зовсім») до 3 («майже щодня»). Загальна оцінка може коливатися від 0 до 12, що вказує на відсутність/мінімальний, легкий, помірний та важкий рівні психологічного стресу з балами від 0–2, 3–5, 6–8, 9–12 відповідно (Кронке та ін., 2009).
Загальне самопочуття
Загальну задоволеність життям оцінювали за допомогою короткої шкали задоволеності життям (L-1) у німецькій оригінальній версії (Байєрляйн, Ковальова, Ласло, Кемпер і Рамштедт, 2015 р.) відповів за 11-бальною шкалою Лайкерта від 0 ("Зовсім не задоволений") до 10 ("повністю задоволений"). Шкала з одним пунктом добре перевірена і сильно корелює зі шкалами з кількома позиціями, що оцінюють задоволеність життям (Байерлайн та ін., 2015). Додатково ми запитали про конкретне задоволення життям у сфері здоров’я (H-1): «Враховуючи все, наскільки ви задоволені своїм здоров’ям у наші дні?» відповідали за тією ж 11-бальною шкалою (див. Байерлайн та ін., 2015).
Процедура
Дослідження проводилося онлайн за допомогою онлайн-опитування Limesurvey®. ACSID-11 і IGDT-10 були реалізовані таким чином, що для відповідних елементів відображалися лише ті дії, які були вибрані в попередньому запиті. Учасники отримали індивідуальні посилання від постачальника панелі послуг, які привели до створеного нами онлайн-опитування. Після завершення учасники були перенаправлені назад на веб-сайт постачальника, щоб отримати свою винагороду. Дані збиралися в період з 8 по 14 квітня 2021 року.
Статистичний аналіз
Ми використовували підтверджувальний факторний аналіз (CFA), щоб перевірити розмірність і валідність конструкції ACSID-11. Аналіз проводився з Mplus версії 8.4 (Muthén & Muthén, 2019) з використанням зважених середніх найменших квадратів та оцінки з коригуванням дисперсії (WLSMV). Для оцінки відповідності моделі ми використовували кілька індексів, а саме хі-квадрат (χ 2) тест на точну відповідність, порівняльний індекс придатності (CFI), індекс підгонки Такера-Льюїса (TLI), стандартизовану середньоквадратичну залишкову величину (SRMR) і середньоквадратичну похибку апроксимації (RMSEA). Відповідно до Ху і Бентлер (1999), граничні значення для CFI і TLI > 0.95, для SRMR < 0.08 і RMSEA < 0.06 вказують на хорошу підгонку моделі. Крім того, значення хі-квадрат поділено на ступені свободи (χ2/df) < 3 є ще одним показником прийнятної посадки моделі (Кармінес і МакІвер, 1981). альфа Кронбаха (α) і лямбда-2 Гутмана (λ 2) використовувалися як міри надійності з коефіцієнтами > 0.8 (> 0.7), що вказують на хорошу (прийнятну) внутрішню узгодженість (Борц і Дьорінг, 2006). Кореляційний аналіз (Пірсон) використовувався для перевірки конвергентної валідності між різними показниками одних і тих самих або споріднених конструкцій. Ці аналізи проводилися з IBM Статистика SPSS (версія 26). Відповідно до Коен (1988), значення |r| = 0.10, 0.30, 0.50 вказує на малий, середній, великий ефект відповідно.
Етика
Процедури дослідження проводилися відповідно до Гельсінкської декларації. Дослідження було схвалено етичним комітетом відділу комп’ютерних наук і прикладних когнітивних наук інженерного факультету Університету Дуйсбург-Ессен. Усі суб’єкти були поінформовані про дослідження та всі надали інформовану згоду.
результати
У рамках поточної вибірки конкретні способи використання Інтернету були розподілені таким чином: Ігри вказали 440 (45.9%) осіб (вік: M = 43.59, SD = 14.66; 259 чоловіків, 180 жінок, 1 водолаз), 944 (98.5%) осіб, які займаються онлайн-покупками (вік: M = 47.58, SD = 14.49; 491 чоловік, 452 жінки, 1 водолаз), 340 (35.5%) осіб використовували онлайн-порнографію (вік: M = 44.80, SD = 14.96; Соцмережами користувалися 263 чоловіки, 76 жінок, 1 водолаз), 854 (89.1%) осіб (вік: M = 46.52, SD = 14.66; 425 чоловіків, 428 жінок, 1 водолаз і 200 (20.9%) осіб, які займаються азартними іграми в Інтернеті (вік: M = 46.91, SD = 13.67; 125 чоловіків, 75 жінок, 0 водолазів). Меншість учасників (n = 61; 6.3%) вказали на використання лише одного виду діяльності. Більшість учасників (n = 841; 87.8%) користувалися принаймні онлайн-покупками разом із соціальними мережами, а 409 (42.7%) з них також вказали, що грають в онлайн-ігри. Шістдесят вісім (7.1%) учасників вказали на використання всіх згаданих онлайн-заходів.
Враховуючи, що ігри та азартні ігри є двома типами розладів, викликаних залежною поведінкою, які офіційно визнані, і враховуючи, що кількість людей у нашій вибірці, які повідомили, що займаються азартними іграми в Інтернеті, була досить обмеженою, ми спочатку зосередимося на результатах оцінки. критеріїв ігрового розладу з ACSID-11.
Описова статистика
Що стосується ігрового розладу, всі елементи ACSID-11 мають оцінки від 0 до 3, що відображає максимальний діапазон можливих значень (див. Таблиця 2). Усі елементи показують відносно низькі середні значення та правосторонній розподіл, як очікувалося в доклінічній вибірці. Складність найвища для предметів «Продовження/Ескалація» та «Визначена біда», тоді як предмети «Порушений контроль» (особливо IC1) і «Підвищений пріоритет» мають найменшу складність. Ексцес особливо високий для першого елемента Продовження/Ескалації (CE1) та Позначеного елемента Distress (MD1).
Описова статистика елементів ACSID-11, що вимірюють ігровий розлад.
| Ні. | пункт | Мін | Макс | M | (SD) | Асиметрія | Куртоз | трудність |
| a) | Шкала частот | |||||||
| 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) | Шкала інтенсивності | |||||||
| 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 |
примітки. N = 440. IC = порушення контролю; IP = підвищений пріоритет; CE = продовження/ескалація; FI = функціональні порушення; MD = виражений дистрес.
Щодо психічного здоров’я, загальна вибірка (N = 958) має середній бал PHQ-4 3.03 (SD = 2.82) і показує помірний рівень задоволеності життям (L-1: M = 6.31, SD = 2.39) і здоров'я (Н-1: M = 6.05, SD = 2.68). В ігровій підгрупі (n = 440), 13 осіб (3.0%) досягли межі IGDT-10 для клінічно значущих випадків ігрового розладу. Середній показник IGDT-10 коливається від 0.51 для розладу купівлі-покупки до 0.77 для розладу використання соціальних мереж (див. Таблиця 5).
Підтверджуючий факторний аналіз
Передбачається чотирифакторна модель
Ми перевірили передбачувану чотирифакторну структуру ACSID-11 за допомогою кількох CFA, по одному на конкретне порушення використання Інтернету та окремо для рейтингів частоти та інтенсивності. Фактори (1) Погіршення контролю, (2) Підвищений пріоритет та (3) Продовження/Ескалація були сформовані відповідними трьома пунктами. Два додаткових елемента, що вимірюють функціональні порушення в повсякденному житті та виражений дистрес через онлайн-активність, сформували додатковий фактор (4) Функціональне порушення. Чотирифакторна структура ACSID-11 підтверджується даними. Індекси відповідності вказують на хорошу відповідність між моделями та даними для всіх типів специфічних розладів використання Інтернету, оцінених за допомогою ACSID-11, а саме ігровий розлад, розлад купівлі-покупки в Інтернеті та розлад використання соціальних мереж, використання онлайн-порнографії. розлад та розлад онлайн-ігор (див Таблиця 3). Щодо розладу використання порнографії в Інтернеті та порушення азартних ігор в Інтернеті, TLI та RMSEA можуть бути упередженими через невеликі розміри вибірки (Hu & Bentler, 1999). Факторні навантаження та залишкові коваріації для CFA, які застосовують чотирифакторну модель, показані на Рис. 2. Зазначимо, що деякі моделі показують поодинокі аномальні значення (тобто негативну залишкову дисперсію для прихованої змінної або кореляції, рівні або більші за 1).
Індекси відповідності чотирьохфакторних, одновимірних і CFA моделей другого порядку для конкретних (потенційних) розладів використання Інтернету, виміряні за допомогою ACSID-11.
| Розлад гри | |||||||||||
| частота | Інтенсивність | ||||||||||
| Model | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| Чотирифакторна модель | 38 | 0.991 | 0.987 | 0.031 | 0.051 | 2.13 | 0.993 | 0.990 | 0.029 | 0.043 | 1.81 |
| Одновимірна модель | 27 | 0.969 | 0.961 | 0.048 | 0.087 | 4.32 | 0.970 | 0.963 | 0.047 | 0.082 | 3.99 |
| Факторна модель другого порядку | 40 | 0.992 | 0.988 | 0.031 | 0.047 | 1.99 | 0.992 | 0.989 | 0.032 | 0.045 | 1.89 |
| Розлад онлайн-покупок-покупок | |||||||||||
| частота | Інтенсивність | ||||||||||
| Model | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| Чотирифакторна модель | 38 | 0.996 | 0.994 | 0.019 | 0.034 | 2.07 | 0.995 | 0.992 | 0.020 | 0.037 | 2.30 |
| Одновимірна модель | 27 | 0.981 | 0.976 | 0.037 | 0.070 | 5.58 | 0.986 | 0.982 | 0.031 | 0.056 | 3.98 |
| Факторна модель другого порядку | 40 | 0.996 | 0.994 | 0.021 | 0.036 | 2.19 | 0.994 | 0.992 | 0.023 | 0.038 | 2.40 |
| Розлад використання порнографії в Інтернеті | |||||||||||
| частота | Інтенсивність | ||||||||||
| Model | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| Чотирифакторна модель | 38 | 0.993 | 0.989 | 0.034 | 0.054 | 1.99 | 0.987 | 0.981 | 0.038 | 0.065 | 2.43 |
| Одновимірна модель | 27 | 0.984 | 0.979 | 0.044 | 0.075 | 2.91 | 0.976 | 0.970 | 0.046 | 0.082 | 3.27 |
| Факторна модель другого порядку | 40 | 0.993 | 0.991 | 0.033 | 0.049 | 1.83 | 0.984 | 0.979 | 0.039 | 0.068 | 2.59 |
| Розлад використання соціальних мереж | |||||||||||
| частота | Інтенсивність | ||||||||||
| Model | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| Чотирифакторна модель | 38 | 0.993 | 0.990 | 0.023 | 0.049 | 3.03 | 0.993 | 0.989 | 0.023 | 0.052 | 3.31 |
| Одновимірна модель | 27 | 0.970 | 0.963 | 0.048 | 0.096 | 8.89 | 0.977 | 0.972 | 0.039 | 0.085 | 7.13 |
| Факторна модель другого порядку | 40 | 0.992 | 0.989 | 0.027 | 0.053 | 3.39 | 0.991 | 0.988 | 0.025 | 0.056 | 3.64 |
| Розлад онлайн азартних ігор | |||||||||||
| частота | Інтенсивність | ||||||||||
| Model | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| Чотирифакторна модель | 38 | 0.997 | 0.996 | 0.027 | 0.059 | 1.70 | 0.997 | 0.996 | 0.026 | 0.049 | 1.47 |
| Одновимірна модель | 27 | 0.994 | 0.992 | 0.040 | 0.078 | 2.20 | 0.991 | 0.989 | 0.039 | 0.080 | 2.28 |
| Факторна модель другого порядку | 40 | 0.997 | 0.996 | 0.029 | 0.054 | 1.58 | 0.997 | 0.995 | 0.029 | 0.053 | 1.55 |
примітки. Розміри зразків різноманітні для ігор (n = 440), інтернет-магазини (n = 944), використання онлайн-порнографії (n = 340), використання соціальних мереж (n = 854), і азартні онлайн-ігри (n = 200); ACSID-11 = Оцінка критеріїв специфічних розладів використання Інтернету, 11 пунктів.
Факторні навантаження та залишкові коваріації чотирьохфакторних моделей ACSID-11 (частота) для (A) розладу ігор, (B) розладу азартних ігор в Інтернеті, (C) розладу покупки-покупки в Інтернеті, (D) розладу використання порнографії в Інтернеті та (E) розлад використання соціальних мереж. примітки. Розміри зразків різноманітні для ігор (n = 440), інтернет-магазини (n = 944), використання онлайн-порнографії (n = 340), використання соціальних мереж (n = 854), і азартні онлайн-ігри (n = 200); Шкала інтенсивності ACSID-11 показала аналогічні результати. ACSID-11 = Оцінка критеріїв специфічних розладів використання Інтернету, 11 пунктів; Значення представляють стандартизовані факторні навантаження, коваріації факторів та залишкові коваріації. Усі оцінки були значущими в p < 0.001.
Цитата: Journal of Behavioral Addictions 2022; 10.1556/2006.2022.00013
Одновимірна модель
Через високу взаємокореляцію між різними факторами ми додатково протестували одновимірні рішення з завантаженням усіх елементів на один фактор, як це реалізовано, наприклад, у IGDT-10. Одновимірні моделі ACSID-11 показали прийнятну підгонку, але з RMSEA та/або χ2/df вище за запропоновані граничні значення. Для всіх видів поведінки модель підходить для чотирьохфакторних моделей краще порівняно з відповідними одновимірними моделями (див. Таблиця 3). Отже, чотирифакторне рішення виявляється кращим за одновимірне рішення.
Факторна модель другого порядку та біфакторна модель
Альтернативою для врахування високих взаємокореляцій є включення загального фактора, що представляє загальну конструкцію, яка складається із споріднених субдоменів. Це може бути реалізовано за допомогою факторної моделі другого порядку та біфакторної моделі. У факторній моделі другого порядку моделюється загальний фактор (другого порядку), намагаючись пояснити кореляції між факторами першого порядку. У біфакторній моделі передбачається, що загальний фактор пояснює спільність між спорідненими доменами і, крім того, існує кілька специфічних факторів, кожен з яких має унікальний вплив на загальний фактор і за його межі. Це моделюється таким чином, що кожному елементу дозволяється завантажувати загальний фактор, а також його специфічний фактор, де всі фактори (включаючи кореляції між загальним фактором і конкретними факторами) визначені як ортогональні. Факторна модель другого порядку є більш обмеженою, ніж біфакторна модель, і вкладена в біфакторну модель (Юнг, Тіссен і Маклеод, 1999). У наших зразках моделі факторів другого порядку демонструють таку ж гарну підгонку, як і чотирифакторні моделі (див. Таблиця 3). Для всіх видів поведінки чотири фактори (першого порядку) дають велике навантаження на загальний фактор (другого порядку) (див. додаток Б), що виправдовує використання загальної оцінки. Як і чотирифакторні моделі, деякі з факторних моделей другого порядку показують випадкові аномальні значення (тобто негативну залишкову дисперсію для латентної змінної або кореляції, рівні або більші за 1). Ми також перевірили додаткові біфакторні моделі, які показали порівняно кращу відповідність, однак не для всіх видів поведінки можна було ідентифікувати модель (див. Додаток С).
Надійність
На основі визначеної чотирифакторної структури ми розрахували факторні бали для ACSID-11 із середніх показників відповідних елементів, а також загальні середні бали для кожного конкретного (потенційного) розладу використання Інтернету. Ми перевірили надійність IGDT-10, оскільки вперше використали мультиповедінковий варіант за прикладом ASSIST (оцінка кількох специфічних розладів використання Інтернету). Результати вказують на високу внутрішню узгодженість ACSID-11 і нижчу, але також прийнятну надійність IGDT-10 (див. Таблиця 4).
Заходи надійності ACSID-11 і IGDT-10, що вимірюють специфічні порушення використання Інтернету.
| ACSID-11 | ІГДТ-10 | |||||
| частота | Інтенсивність | (версія ASSIST) | ||||
| Тип розладу | α | λ2 | α | λ2 | α | λ2 |
| Ігри | 0.900 | 0.903 | 0.894 | 0.897 | 0.841 | 0.845 |
| Онлайн-покупки-покупки | 0.910 | 0.913 | 0.915 | 0.917 | 0.858 | 0.864 |
| Використання порнографії в Інтернеті | 0.907 | 0.911 | 0.896 | 0.901 | 0.793 | 0.802 |
| Використання соціальних мереж | 0.906 | 0.912 | 0.915 | 0.921 | 0.855 | 0.861 |
| Інтернет-азартні ігри | 0.947 | 0.950 | 0.944 | 0.946 | 0.910 | 0.912 |
примітки. α = альфа Кронбаха; λ 2 = лямбда-2 Гуттмана; ACSID-11 = Оцінка критеріїв специфічних розладів використання Інтернету, 11 позицій; IGDT-10 = Тест на розлади в Інтернет-іграх з десяти пунктів; Розміри зразків різноманітні для ігор (n = 440), онлайн-покупки-покупки (n = 944), використання онлайн-порнографії (n = 340), використання соціальних мереж (n = 854), і азартні онлайн-ігри (n = 200).
Таблиця 5 показує описову статистику оцінок ACSID-11 і IGDT-10. Для всіх видів поведінки значення факторів ACSID-11 Продовження/Ескалація та функціональні порушення є найнижчими порівняно з іншими факторами. Фактор Impaired Control показує найвищі середні значення як частоти, так і інтенсивності. Загальні бали ACSID-11 є найвищими для розладу використання соціальних мереж, за ним йдуть розлад азартних ігор в Інтернеті та розлад ігор, розлад використання порнографії в Інтернеті та розлад покупки в Інтернеті. Подібну картину показують сумарні бали IGDT-10 (див Таблиця 5).
Описова статистика фактора та загальних балів ACSID-11 і IGDT-10 (версія ASSIST) для конкретних розладів використання Інтернету.
| ігри (n = 440) | Онлайн-покупки-покупки (n = 944) | Використання порнографії в Інтернеті (n = 340) | Використання соціальних мереж (n = 854) | Онлайн азартні ігри (n = 200) | ||||||||||||||||
| Змінна | Мін | Макс | M | (SD) | Мін | Макс | M | (SD) | Мін | Макс | M | (SD) | Мін | Макс | M | (SD) | Мін | Макс | M | (SD) |
| частота | ||||||||||||||||||||
| 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_всього | 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) |
| Інтенсивність | ||||||||||||||||||||
| 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_всього | 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_сум | 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) |
примітки. ACSID-11 = Оцінка критеріїв специфічних розладів використання Інтернету, 11 пунктів; IC = порушення контролю; IP = підвищений пріоритет; CE = продовження/ескалація; FI = функціональні порушення; IGDT-10 = Тест на розлади Інтернет-ігор із десяти пунктів.
Кореляційний аналіз
В якості міри валідності конструкції ми проаналізували кореляції між ACSID-11, IGDT-10 та показниками загального самопочуття. Співвідношення показані в Таблиця 6. Загальні бали ACSID-11 позитивно корелюють із оцінками IGDT-10 із середніми та великими розмірами ефекту, де кореляції між балами для однакової поведінки найвищі. Крім того, показники ACSID-11 позитивно корелюють з PHQ-4 з подібним ефектом, як і IGDT-10 і PHQ-4. Патерни кореляції з показниками задоволеності життям (L-1) і задоволеності здоров’ям (H-1) дуже схожі між тяжкістю симптомів, оціненою за допомогою ACSID-11, і IGDT-10. Взаємокореляції між загальними балами ACSID-11 для різних видів поведінки мають великий вплив. Співвідношення між показниками факторів і IGDT-10 можна знайти в додатковому матеріалі.
Співвідношення між ACSID-11 (частота), IGDT-10 та показниками психологічного благополуччя
| 1) | 2) | 3) | 4) | 5) | 6) | 7) | 8) | 9) | 10) | 11) | 12) | |||
| ACSID-11_всього | ||||||||||||||
| 1) | Ігри | 1 | ||||||||||||
| 2) | Онлайн-покупки-покупки | r | 0.703** | 1 | ||||||||||
| (n) | (434) | (944) | ||||||||||||
| 3) | Використання порнографії в Інтернеті | r | 0.659** | 0.655** | 1 | |||||||||
| (n) | (202) | (337) | (340) | |||||||||||
| 4) | Використання соціальних мереж | r | 0.579** | 0.720** | 0.665** | 1 | ||||||||
| (n) | (415) | (841) | (306) | 854 | ||||||||||
| 5) | Інтернет-азартні ігри | r | 0.718** | 0.716** | 0.661** | 0.708** | 1 | |||||||
| (n) | (123) | (197) | (97) | (192) | (200) | |||||||||
| IGDT-10_сум | ||||||||||||||
| 6) | Ігри | r | 0.596** | 0.398** | 0.434** | 0.373** | 0.359** | 1 | ||||||
| (n) | (440) | (434) | (202) | (415) | (123) | (440) | ||||||||
| 7) | Онлайн-покупки-покупки | r | 0.407** | 0.632** | 0.408** | 0.449** | 0.404** | 0.498** | 1 | |||||
| (n) | (434) | (944) | (337) | (841) | (197) | (434) | (944) | |||||||
| 8) | Використання порнографії в Інтернеті | 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) | Використання соціальних мереж | 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) | Інтернет-азартні ігри | 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) | ||
примітки, ** p <0.01; * p < 0.05. ACSID-11 = Оцінка критеріїв специфічних розладів використання Інтернету, 11 пунктів; IGDT-10 = Тест на розлади в Інтернет-іграх з десяти пунктів; PHQ-4 = Опитувальник здоров'я пацієнта-4; Співвідношення зі шкалою інтенсивності ACSID-11 були в аналогічному діапазоні.
Обговорення та висновки
У цьому звіті представлено ACSID-11 як новий інструмент для легкого та всебічного скринінгу основних типів специфічних розладів використання Інтернету. Результати дослідження показують, що ACSID-11 підходить для визначення критеріїв МКБ-11 для ігрового розладу в багатогранній структурі. Позитивні кореляції з інструментом оцінки на основі DSM-5 (IGDT-10) додатково вказували на валідність конструкції.
Передбачувана багатофакторна структура ACSID-11 була підтверджена результатами CFA. Елементи добре підходять до чотирифакторної моделі, що представляє критерії МКБ-11 (1) порушення контролю, (2) підвищений пріоритет, (3) продовження/ескалація, незважаючи на негативні наслідки, а також додаткові компоненти (4) функціональні порушення та виражений дистрес, який слід вважати релевантним для поведінки, що викликає залежність. Чотирифакторне рішення показало кращу підгонку в порівнянні з одновимірним рішенням. Багатовимірність шкали є унікальною особливістю в порівнянні з іншими шкалами, що охоплюють критерії МКБ-11 для ігрового розладу (див. King et al., 2020; Pontes et al., 2021). Крім того, однаково краща відповідність факторної моделі другого порядку (і частково біфакторної моделі) вказує на те, що елементи, які оцінюють чотири пов’язані критерії, містять загальну конструкцію «розладу» і виправдовує використання загальної оцінки. Результати були подібними для розладу азартних ігор в Інтернеті та інших потенційних специфічних розладів використання Інтернету, виміряних за допомогою ACSID-11 у мультиповедінковому форматі на прикладі ASSIST, а саме розлад купівлі-покупки в Інтернеті, розлад використання онлайн-порнографії, соціальних мереж- розлад використання. Для останнього навряд чи існують інструменти, засновані на критеріях ВООЗ для розладів, спричинених залежною поведінкою, хоча дослідники рекомендують цю класифікацію для кожного з них (Brand et al., 2020; Müller et al., 2019; Stark et al., 2018). Нові комплексні заходи, такі як ACSID-11, можуть допомогти подолати методологічні труднощі та уможливити систематичний аналіз спільних рис і відмінностей між цими різними типами (потенційної) поведінки звикання.
Надійність ACSID-11 висока. Для ігрового розладу внутрішня консистенція порівнянна або вища, ніж у більшості інших інструментів (див. King et al., 2020). Надійність з точки зору внутрішньої узгодженості також хороша для інших специфічних розладів використання Інтернету, виміряних як ACSID-11, так і IGDT-10. З цього можна зробити висновок, що інтегрований формат відповіді, такий як формат ASSIST (Робоча група WHO ASSIST, 2002) підходить для спільної оцінки різних видів поведінкових залежностей. У поточній вибірці загальний бал ACSID-11 був найвищим для розладу використання соціальних мереж. Це відповідає відносно високому поширенню цього явища, яке в даний час оцінюється в 14% для країн-індивідуалістів і 31% для країн-колективістів (Ченг, Лау, Чан і Лук, 2021).
Конвергентна валідність вказується середніми та великими позитивними кореляціями між оцінками ACSID-11 та IGDT-10, незважаючи на різні формати оцінки. Крім того, помірні позитивні кореляції між оцінками ACSID-11 і PHQ-4, що вимірюють симптоми депресії та тривоги, підтверджують валідність критерію нового інструменту оцінки. Результати узгоджуються з попередніми висновками щодо зв’язків між (коморбідними) психічними проблемами та специфічними розладами, пов’язаними з використанням Інтернету, включаючи ігровий розлад (Mihara & Higuchi, 2017; але дивіться; Colder Carras, Shi, Hard і Saldanha, 2020), розлад використання порнографії (Даффі, Доусон і Дас Нейр, 2016), розлад купівлі-покупки (Kyrios та ін., 2018), розлад використання соціальних мереж (Andreassen, 2015), а також порушення азартних ігор (Dowling et al., 2015). Крім того, ACSID-11 (особливо розлад онлайн-ігор і розлад використання соціальних мереж) був обернено корелював із показником задоволеності життям. Цей результат узгоджується з попередніми висновками щодо зв’язку між погіршенням самопочуття та тяжкістю симптомів конкретних розладів, пов’язаних із використанням Інтернету (Ченг, Чун і Ван, 2018; Duffy et al., 2016; Дурадоні, Інноченті та Гуацціні, 2020). Дослідження свідчать про те, що самопочуття особливо погіршується, коли супроводжуються кілька специфічних розладів використання Інтернету (Чаржинська та ін., 2021). Спільна поява специфічних розладів використання Інтернету не є рідкістю (наприклад, Берлі та ін., 2019; Müller et al., 2021), що частково може пояснити відносно високі взаємокореляції між розладами, виміряними за допомогою ACSID-11 та IGDT-10 відповідно. Це підкреслює важливість уніфікованого інструменту скринінгу для більш достовірного визначення спільних рис і відмінностей у різних типах розладів, викликаних залежною поведінкою.
Основним обмеженням поточного дослідження є доклінічна, відносно невелика та нерепрезентативна вибірка. Таким чином, за допомогою цього дослідження ми не можемо показати, чи підходить ACSID-11 як діагностичний інструмент, оскільки ми поки не можемо надати чіткі граничні показники. Крім того, проект поперечного перерізу не дозволив зробити висновки про надійність повторного тестування або причинно-наслідкові зв’язки між ACSID-11 і змінними, що підтверджують. Інструмент потребує подальшої перевірки, щоб перевірити його надійність та придатність. Однак результати цього початкового дослідження свідчать про те, що це багатообіцяючий інструмент, який, можливо, варто перевірити далі. Зазначимо, що більша база даних потрібна не лише для цього інструменту, а й для всієї області досліджень, щоб визначити, які з цих видів поведінки можна вважати діагностичними об’єктами (див. Грант і Чемберлен, 2016 рік). Структура ACSID-11, схоже, працює добре, що підтверджено результатами поточного дослідження. Чотири конкретні фактори та загальна область були належним чином представлені в різних поведінках, хоча на кожен пункт було надано відповіді для всіх зазначених онлайн-діяльностей, які проводилися хоча б іноді протягом останніх дванадцяти місяців. Ми вже обговорювали, що певні розлади, пов’язані з використанням Інтернету, можуть виникати одночасно, однак, це має бути підтверджено в подальших дослідженнях як причина помірної та високої кореляції показників ACSID-11 між поведінкою. Крім того, випадкові аномальні значення можуть вказувати на те, що для деяких моделей поведінки необхідно оптимізувати специфікацію моделі. Використані критерії не обов’язково однаково релевантні для всіх включених типів потенційних розладів. Можливо, що ACSID-11 не може адекватно охопити специфічні ознаки розладу в проявах симптомів. Інваріантність вимірювань у різних версіях слід перевірити за допомогою нових незалежних зразків, включаючи пацієнтів із діагностованими специфічними розладами використання Інтернету. Крім того, результати не є репрезентативними для загальної популяції. Дані приблизно представляють користувачів Інтернету в Німеччині, і на момент збору даних не було блокування; тим не менш, пандемія COVID-19 має потенційний вплив на рівень стресу та (проблемне) користування Інтернетом (Király et al., 2020). Хоча однопунктова шкала L-1 добре перевірена (Байерлайн та ін., 2015), (доменно-специфічна) задоволеність життям може бути більш повно охоплена в майбутніх дослідженнях з використанням ACSID-11.
На закінчення, ACSID-11 виявився придатним для всебічної, послідовної та економічної оцінки симптомів (потенційних) специфічних розладів використання Інтернету, включаючи розлад ігор, розлад купівлі-покупки в Інтернеті, розлад використання порнографії в Інтернеті, соціальні мережі. - розлад використання та розлад онлайн-ігор на основі діагностичних критеріїв МКБ-11 для ігрового розладу. Необхідно провести подальшу оцінку інструменту оцінки. Ми сподіваємося, що ACSID-11 може сприяти більш послідовній оцінці поведінки, що викликає залежність у дослідженнях, і що він може стати корисним також у клінічній практиці в майбутньому.
Джерела фінансування
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Німецький дослідницький фонд) – 411232260.
Внесок авторів
SMM: методологія, формальний аналіз, письмо – оригінальний проект; EW: концептуалізація, методологія, написання – огляд і редагування; AO: Методологія, Формальний аналіз; РС: Концептуалізація, методологія; АМ: Концептуалізація, методологія; CM: Концептуалізація, методологія; KW: Концептуалізація, методологія; HJR: Концептуалізація, методологія; MB: концептуалізація, методологія, написання – рецензування та редагування, нагляд.
Conflict of interest
Автори повідомляють про відсутність фінансового чи іншого конфлікту інтересів, що стосуються теми цієї статті.
Подяки
Робота над цією статтею проводилася в рамках дослідницького підрозділу ACSID, FOR2974, що фінансується Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG, Німецький дослідницький фонд) – 411232260.
Додатковий матеріал
Додаткові дані до цієї статті можна знайти в Інтернеті за адресою https://doi.org/10.1556/2006.2022.00013.
;