被困在屏幕上：在精神病诊所看到的年轻人使用计算机和游戏站的模式（2011）

J Can Acad Child Adolesc Psychiatry。 2011 May;20(2):86-94.

贝尔S.1, Bogusz E., 绿色DA.

抽象

目的：

计算机和游戏站的使用已经深深扎根于我们青年的文化中。 患有精神疾病的儿童的父母报告了对过度使用的担忧，但该领域的研究有限。 本研究的目的是评估精神病门诊人群中青少年的计算机/游戏站使用情况，并检查使用与功能障碍之间的关系。

方法：

102青少年，年龄11-17，来自门诊精神病诊所参加。 计算机/游戏站的使用量，使用类型（游戏或非游戏）以及成瘾特征的存在与情绪/功能障碍一起被确定。 多元线性回归用于检查使用模式和损伤之间的相关性。

结果：

平均屏幕时间为6.7±4.2小时/天。 成瘾特征的存在与情绪/功能障碍正相关。 在控制成瘾特征后，花在计算机/游戏站使用上的时间总体上与损伤无关，但非游戏时间与男孩的危险行为正相关。

结论：

患有精神疾病的青少年将大部分闲暇时间花在计算机/游戏站上，并且大量子集显示与损伤相关的成瘾使用特征。 需要进一步研究制定措施和评估风险，以确定这一问题的影响。

关键词：

青春期; 电脑成瘾; 网络成瘾; 视频游戏

介绍

在过去的20年代，计算机和游戏站在儿童和青少年日常生活中的使用大大增加（媒体意识网络，2005; Smith等人，2009）。 包括即时消息和基于网络的社交互动在内的新形式的社交交流现在已成为许多青少年生活中重要的日常组成部分。 电子游戏普及，一些儿童已成为他们的主要娱乐活动（Olson等人，2007）。 由于计算机/游戏站的使用是一个相对较新的现象，我们对使用对一般儿童发育以及社会和学术功能的影响的理解是有限的。 这项研究是检查精神疾病患儿计算机和游戏站使用的第一步，这是一个易受伤害的人群。

儿童和青少年经常发现使用的积极特征，包括社会和智力刺激（坎贝尔等人，2006并且有研究表明视频游戏可以建立注意力和视觉空间技能（Green＆Bavelier，2003年）。 然而，人们对使用对学校工作和社会发展的影响表示关注，特别是在高水平使用限制参与直接社交活动，体育运动，富有想象力的游戏，音乐和其他类型的技能培养课外活动的情况下（Allison等，2006; 乔丹，2006).

过度使用计算机/游戏站活动导致提出这被认为是一种行为成瘾（年轻，1998b）。 已经提出了不同的成瘾模型，包括基于冲动控制障碍，病理性赌博和物质依赖的模型（胡子，2005; Byun等，2009; Shapira等，2003; 年轻，1998b）。 网络成瘾不包括在DSM-IV-TR中，（APA，2000）但有些人建议将其作为DSM-V的一部分（Block，2008）。 对高中和大学生群体的研究已经确定了有问题或“成瘾”使用率，范围从2.4％-20％（曹苏（2006）; Grusser等，2005; Ha，et al。，2006; Mythily，et al。，2008; Niemz等，2005虽然没有标准化的网络成瘾定义，但是研究间的比较很困难（Byun等，2009; 温斯坦与莱约叶（Weinstein＆Lejoyeux），2010年).

该领域的术语正在不断发展。 使用各种术语，包括“网络成瘾”（Byun等，2009），“有问题的互联网使用”（杰伊汉，2008），“强制性互联网使用”（van Rooij，et al。，2010）和“cyberaddiction”（Vaugeois，2006）。 大多数研究专注于互联网使用（Byun等，2009），而其他人看视频游戏（无论是在线还是在线）（外邦人，2009; Rehbein等，2010; Tejeiro Salguero和Bersabe Moran，2002年）。 这种对一项电子活动的专注关注与大多数年轻人的行为不一致，根据我们的经验，这些年轻人有时会同时进行各种在线和离线活动。 在本研究中，我们使用术语“计算机/游戏站活动”来包括计算机和游戏站（包括手持游戏设备）上的所有娱乐（即非学校或工作相关）活动。 我们定义“屏幕时间”以包括在计算机/游戏台上花费的时间加上看电视所花费的时间。 当活动意味着过多的时间时，将使用术语“过度使用”，但不一定是令人上瘾的特征。 我们使用术语“成瘾”来指代其中存在如上所述的针对成瘾的定性特征的措施的研究。

已经确定了一般人群样本中大量使用和存在精神症状如抑郁，ADHD和社交焦虑之间的相关性（曹苏（2006）; Chan＆Rabinowitz，2006年; Jang，et al。，2008; Kim等人，2006; Ko等人，2008; Niemz等，2005; Rehbein等，2010; 温斯坦与莱约叶（Weinstein＆Lejoyeux），2010年; Weinstein，2010; Yang，et al。，2005; Yoo等人，2004）。 其他研究已经研究了重度互联网用户的精神病学特征，发现可变结果主要表明重度用户的精神症状发生率较高，包括社交焦虑和情绪症状（曹等人，2007; 泽与梁，2004; Lo，et al。，2005; Shapira等，2000; Yen，et al。，2008），以及认知缺陷（Sun等人，2009; Sun等人，2008).

大量使用和精神症状之间的这些相关性与来自临床医生和涉及有精神健康问题的儿童和青少年的父母的轶事报告一致。 虽然计算机/游戏站的标签用作“上瘾”但在研究领域仍然存在争议（Shaffer等，2000），在临床实践中，许多家长报告了对孩子“上瘾”使用的重大担忧，“网络成瘾”治疗中心正在增加（安，2007; Khaleej Times Online，2009）。 目前尚不清楚大量的计算机/游戏站使用是否会导致情绪困难，使用是否是困难（例如社会隔离）或两种因素的综合作用。 目前，关于计算机/游戏站在患有精神疾病的年轻人中的使用模式的信息很少。

这项研究是第一个专门研究计算机/游戏站在精神病诊所人群中使用青少年的研究。 目的是确定患有精神疾病的青少年在“屏幕”（电视，电脑和游戏台）面前花费多少时间以及他们如何在视频游戏和非游戏娱乐计算机活动（例如Facebook）之间划分时间。 进一步的目标是确定计算机/游戏站使用的程度与情绪和功能障碍程度之间是否存在关联。 最后，虽然“网络成瘾”作为一种疾病仍然存在争议，但我们想确定是否可以在我们的临床人群中发现基于所提出的网络成瘾模型的成瘾使用特征的存在，以及他们是否对青年如何有任何预测价值正在运作。

付款方式

参与者成员

在2的4月份期间，在加拿大省儿童医院以及2008社区站点的门诊精神病诊所看到儿童及其家人，并被要求参加该研究。 他们是一个异质性群体，包括参加普通精神病学诊所和亚专科诊所的患者，并且是二级和三级病例的混合物。 我们没有关于参与者社会经济状况的数据。 纳入标准是11-17之间的年龄，英语流利程度和阅读英语的能力。 我们分发了〜160调查，其中112由孩子和他们的父母完成。 我们因为不完全同意和/或同意表格而忽略了8参与者，一名参与者因为他低于年龄截止，一名参与者因为对问卷的解释不正确。 因此，最终样品由102受试者组成。 本研究经英属哥伦比亚大学研究伦理委员会批准，所有科目均签署了同意书或同意书。

人口统计

通过父母和子女问卷确定人口统计信息，包括年龄，性别，计算机数量和互联网访问。 获得了儿童和家长在游戏，非游戏计算机娱乐活动以及平日（上课日）和周末（非上学日）电视上花费的时间估计，允许计算每项活动的加权日平均值。 调查问卷没有评估短信，也没有区分在线或离线游戏。 确定了规则，时间限制和计算机/游戏系统位置的存在。

措施

现有的措施没有考虑适合青少年的计算机和游戏站活动的令人上瘾的功能。 已经制定了多项措施，专门研究基于互联网的活动（胡子，2005; Beranuy Fargues等人，2009; Ko等人，2005a; Nichols＆Nicki，2004年; Park，2005; 年轻，1998a, 1998b并且已经开发了几种专门用于视频游戏（外邦人，2009; Tejeiro Salguero和Bersabe Moran，2002年）。 大部分关于网络成瘾的研究都发生在亚洲，其中最广泛使用的措施之一是陈网络成瘾量表（Ko等人，2005a），不提供英文版本。 互联网成瘾测试（IAT）中使用最广泛的英语语言测量方法之一年轻，1998a, 1998b）仅在成人中得到验证（Chang＆Law，2008年; Widyanto和McMurran，2004年并且包括一些不适合儿童的问题，（例如“您多久更喜欢互联网与您的伴侣亲密接触？”）。 一项验证研究包括一些年轻人，但样本的平均年龄超过25（Widyanto和McMurran，2004年）。 没有评估儿童网络成瘾的英语语言量表。 此外，所有现有措施都完全依赖于自我报告，并且不包括来自父母的附属信息，从而有可能对问题报告不足。

计算机/游戏站成瘾量表（CGAS）

如上所述，如果没有针对儿童和青年的适当和有效的措施，我们制定了一份调查问卷，该调查问卷将记录儿童和父母的报告，计算机和游戏站活动的多种形式，并确定符合拟议标准的儿童用于青少年的网络成瘾（Ko等人，2005b）。 Ko论文中的标准来自基于DSM-IV TR中的冲动控制障碍和物质使用障碍的候选诊断标准以及来自其他研究的建议诊断标准，并且在青少年的社区样本中经验证实。 自我报告CGAS是8-1系列上的5项目李克特量表，用于评估1对计算机/游戏站活动的关注; 2）未能抵制使用的冲动; 3）公差（增加使用感觉满意）; 4）退出（不使用时遇险，使用时解决）; 5）比预期用途更长; 6）削减工作的努力失败; 7）过度努力尝试使用; 和8）继续使用，尽管知道它会导致问题。 对8问题的响应进行求和，以创建成瘾分数，其范围介于8（无成瘾特征）与40（最大上瘾特征）之间。 为了最大限度地减少音阶的负面光环效应，关于成瘾特征的问题嵌入在16其他问题中，侧重于青少年对计算机/游戏站使用的积极和消极方面的看法。

由于许多这些提议的成瘾特征是基于青少年的主观使用经验，他们没有被问及父母。 相反，父母回应4关于成瘾警告标志的问题，包括：1）儿童因使用计算机/游戏站而忽视了其他兴趣; 2）孩子在不允许使用时似乎很苦恼; 3）孩子在使用时似乎很开心; 和4）孩子投入了很多精力去使用。 从四个问题中总结了成瘾警告标志的父母分数，因此得分范围为4-20。

CGAS的分析包括探索性因素分析和内部一致性。 通过使用优势和困难问卷以及与父母报告的成瘾警告信号的相关性，通过与计算机/游戏站上花费的时间和一般精神病理学症状的相关性来评估构造有效性。

优势和困难问卷（SDQ）

SDQ是一个25项目，广泛使用的经验证的儿童和青少年精神病理学规模，可在 www.sdqinfo.org。 它已经超过10,000儿童的标准，并被翻译成具有出色心理测量学的50语言（古德曼，1997, 2001; Goodman等人，2000）。 我们评估了自我报告SDQ（儿童SDQ）和年龄11-17的父母SDQ，查看总分，以及五个分量表（情绪问题，行为问题，多动，同伴问题和亲社会行为）。

Weiss功能损伤评定量表 - 父母（WFIRS-P）

WFIRS-P是一份经过验证的家长调查问卷，用于评估有情绪问题的儿童的功能障碍 www.caddra.ca。 它由50李克特量表问题组成，用于评估6领域儿童的功能障碍：家庭，学习和学校，生活技能，儿童自我概念，社交活动和风险活动，其中较高的分数反映了更高水平的功能障碍（Weiss，2008）。 WFIRS具有出色的心理计量学特性，总体Cronbach's alpha大于0.9，子范围Cronbach's alphas在0.75-0.93之间，并且在儿科，精神病学和社区样本中得到了验证（Weiss，2008）。 生活技能部分包括一个关于计算机和电视使用过多的问题，这个问题被排除在统计分析之外。

统计分析

对所有变量进行了描述性统计。 使用WFIRS-P，子SDQ和父SDQ的总和子量表得分作为因变量进行多元线性回归。 独立变量包括性别，游戏时间，非游戏时间和成瘾评分。 根据SDQ评分协议处理SDQ上缺少的值（www.sdqinfo.com）。 遗漏的WFIRS和成瘾评分值的处理方式相同。 如果受试者缺少> 2个子量表项，则将其丢弃以进行特定的回归分析，但WFIRS“自我”子量表仅包含3个项，因此需要所有回答。 该协议导致对于子级和父级SDQ回归分别删除1个主题，对于WFIRS删除2个主题。 统计显着性定义为p <0.05。 使用STATA软件（9.1版，Statacorp，2005年）计算统计分析。

成果

DESCRIPTIVES

总样本量为102，包括41雌性（40.2％）和61雄性（59.8％）。 平均年龄为13.7±1.9。 几乎所有家庭（99.0％）家中都有一台电脑，绝大多数都有互联网接入（94.1％）。 家中的平均计算机数量为2.3±1.3。 四分之一（24.5％）的孩子在他们的卧室里有一台电脑。 一半的家庭（50.0％）有限制计算机/游戏站使用的规则。 父母报告他们的孩子遵守规则67（±31）％的时间。

儿童报告在游戏上花费2.3（±2.2）小时/天，在非游戏计算机活动上花费2.0（±2.1）小时/天，以及每天观看电视的2.4（±2.0）小时。 平均儿童报告的屏幕时间是6.7±4.2小时/天。 男孩在统计上比女孩更有可能参与游戏：2.8 vs.1.4小时/天（p = 0.002）。 与我们关于儿童会低估时间的假设相反，父母报告说，与孩子相比，所有媒体的使用都较少。 使用配对t检验，非游戏时间和电视时间的这些差异具有统计学意义（平均差异= 0.35±0.14小时和0.33±0.15小时，t = 2.5和2.2，分别是p = 0.02和0.03），尽管没有相对于平均使用，差异在临床上是显着的。 对于回归分析，使用儿童对时间的估计，因为儿童被认为更准确地描述他们如何在游戏和非游戏活动之间划分时间。

各种媒体活动之间的分配如下所示 表1。 尽管在每个媒体活动上花费的时间大致相同，但游戏更有可能占用大量时间，与非游戏或电视相比，在游戏上花费超过6小时/天的儿童数量增加一倍。

表1。 

分配在媒体活动上花费的平均每日时间（儿童报告）。 N = 102

成瘾评分的平均值是17.2±7.7。 成瘾评分并没有因性别而有显着差异，并且并不取决于时间是否主要用于游戏或非游戏活动，即主要是游戏玩家的儿童同样可能对主要参与其他活动的人表现出令人上瘾的使用特征，比如社交网络。

CGAS的心理测量属性

Cronbachα= 0.89的内部一致性非常好。 CGAS的主成分探索性因子分析与基于Scree测试的一维解决方案一致（Cattell，1978）和Kaiser准则。 一个因素解释了56％的方差，所有8个问题的权重都大致相等（0.66-0.80）。 成瘾评分与每天在计算机上花费的时间之间的相关性为中等（r = 0.42，p <0.001），这与使用和成瘾时间重叠但实体不同的假设一致。 成瘾得分与SDQ得分之间的相关性也在中等范围内（儿童和父母SDQ的r分别为r = 0.55，p <0.001和0.41，p <0.001），再次与成瘾与一般的精神病理症状重叠有关。 成瘾评分与父母成瘾的警告信号呈中等相关性（r = 0.47，p <0.001）。

虽然大多数具有高成瘾评分的受试者是重型计算机/游戏站用户，但是没有一个子集。 图1 显示成瘾评分和时间之间的关系，其中成瘾分数的顶部，中间和下三分之一与高，中和低用户进行比较。 大多数受试者属于预期类别（例如高成瘾/高使用），但是许多受试者不属于这些类别。 大约30％的具有低成瘾评分的受试者正在使用中等至高的时间量，并且具有高成瘾评分的大约10％的受试者使用少量时间。 因此，尽管该量表具有高内部一致性，但它能够区分花费的时间和令人上瘾的特征。

图1。 

计算机/游戏站使用时间（低，中或高）与不同成瘾评分水平相比

回归结果

样本的平均儿童SDQ得分为14.6±6.4，与标准数据相比处于82nd百分位数（Meltzer等，2000）。 儿童SDQ的次级百分位数同样升高，范围从77th到85th百分位数。 平均亲本SDQ评分为15.4±6.5，与人口标准数据相比处于89th百分位数。 父SDQ上的次级百分位数同样升高，范围从83rd到92nd百分位数。 这些值完全在临床范围内，正如从临床人群中招募时所预期的那样。 平均WFIRS评分为40.3±24.2，与未经治疗的ADHD，27-200年龄的6儿童的临床人群相比，处于11th百分位数（Weiss，2008）。 与相同的ADHD样本相比，分量表百分位数从20th到60th百分位数。

使用多元线性回归评估由父SDQ，儿童SDQ和WFIRS测量的在计算机/游戏站上花费的时间，成瘾特征的存在与整体情绪和行为功能之间的关系。 检查电视时间是否对结果有任何影响，但是因为它没有对三个回归中的任何一个进行分析而被删除。 研究了性别对时间，成瘾特征和功能之间关系的影响。

表2 显示了多元线性回归的结果，该回归分析了儿童SDQ分数如何随性别，游戏时间，非游戏时间和成瘾分数而变化。 值得注意的是，成瘾评分与总SDQ评分以及所有子量表评分显着相关，即具有高成瘾评分的受试者报告较高的困难和较少的亲社会行为。 相反，游戏时间与任何SDQ子量表都不相关，事实上，总子SDQ的回归系数接近于零（0.04），表明两者之间没有关系。 同样，非游戏时间与SDQ总分或子量表得分无关，除了与行为问题的正相关和与同伴问题的负相关。 男孩和女孩在游戏时间，非游戏时间和成瘾评分对儿童SDQ分数的影响方面没有显着差异。

表2。 

儿童SDQ分量表和总分的标准化多元回归系数（t分数）。

表3 显示了多元线性回归的结果，该回归分析了父母SDQ分数如何随性别，游戏时间，非游戏时间和成瘾得分而变化。 同样，成瘾评分与父母SDQ评分显着相关。 与儿童SDQ一样，游戏时间与任何父SDQ子量表或总得分没有显着相关。 类似地，除了与父亲报告的同伴问题的负相关之外，非游戏时间与父SDQ没有显着相关。 在游戏时间，非游戏时间和成瘾得分对父母SDQ得分的影响方面，男孩和女孩之间没有显着差异。

表3。 

父SDQ分量表和总分的标准化多元回归系数（t分数）。

表4 显示了多元线性回归的结果，该回归分析了WFIRS分数如何随性别，游戏时间，非游戏时间和成瘾得分而变化。 与两种SDQ的结果相似，成瘾评分与总WFIRS评分和子量表评分显着相关（风险行为除外）; 即，具有高成瘾评分的受试者在大多数领域中具有增加的功能障碍。 与两个SDQ指标一样，游戏时间与任何WFIRS子量表或总得分没有显着相关。 同样，非游戏时间与WFIRS总分或子量表得分（风险行为除外）无显着相关性。 男孩和女孩在游戏时间，非游戏时间和成瘾评分对WFIRS的影响方面没有显着差异，但风险行为除外，其中性别分析显示非游戏时间与男孩的冒险行为显着相关但不是女孩（回归系数= 0.46，p = 0.001和回归系数= 0.02，p = 0.93，分别）。 因此，风险行为与非博彩时间之间存在显着相关性 表4 很大程度上是由男孩占的。

表4。 

WFIRS分量表和总分的标准化多元回归系数（t分数）。

讨论

我们临床样本中的青少年每天在屏幕前花费数小时，94％花费超过美国儿科学会推荐的2小时限制（AAP，2001）。 他们的筛查时间（平均值= 6.7小时/天）是同期两次加拿大青少年大型流行病学调查报告的两倍多（马克与詹森（Mark＆Janssen），2008年; Smith等人，2009），表明患有精神疾病的青少年在计算机/游戏站上花费的时间明显多于一般人群。

这项研究开发并验证了儿童和家长的报告，以便根据网络成瘾的Ko模型测量计算机和游戏站使用的令人上瘾的特征（Ko等人，2005b）。 事实证明，CGAS是一种可靠的评估标准，用于评估计算机/游戏站的上瘾特征，具有出色的内部一致性。 与计算机上花费的时间，SDQ分数和成瘾的父母警告信号相关的模式支持其构造有效性。 虽然计算机成瘾的概念仍然存在争议，但使用这一措施，我们已经能够识别出具有精神疾病的青少年的一部分，这些青少年表现出成瘾的使用模式。

最引人注目的结果是成瘾特征的存在与儿童生活所有领域中报告的问题之间存在强烈的正相关关系。 该结果在临床和统计学上显着且足够稳健，以便在父母和儿童线人以及精神病理学和功能障碍的测量中保持一致。

虽然人们也可能会假设在计算机/游戏站上花费的时间增加也会与日益增加的问题相关联，但一旦控制成瘾特征，我们的数据就不会这样。 对于所有三种结果测量，在计算机/游戏站上花费的时间通常与问题无关（除了下面讨论的风险行为），特别是对于游戏时间，回归系数接近于零（即游戏中的变化）时间导致报告的困难几乎没有变化）。

这一结果意味着，“填补”大量空闲时间与计算机/游戏站使用的年轻人和使用更多驱动和有问题的年轻人之间存在质的差异。 这个明显的悖论在图解中解释 图1 其中“时间填充物”由高使用率/低成瘾评分组显示。 可以假设低使用率/高成瘾评分组可能是父母对其使用进行外部控制的年轻人，例如，我们遇到的一个父亲每天带电脑上班以使其远离他的孩子。 尽管“计算机成瘾”的存在仍然存在争议，但时间和成瘾特征之间的明显区别表明，成瘾的使用模式与非成瘾模式截然不同且质量上不同。

尽管在计算机/游戏站上花费的时间通常与问题无关，但例外是非游戏娱乐活动所花费的时间与风险行为（在WFIRS上）和行为问题（在SDQ上）之间的关联。 性别分析表明，这对男孩有统计学意义，但对于WFIRS的女孩，以及SDQ的总人群（男孩和女孩）没有统计学意义。 SDQ进行子量表和WFIRS风险行为子量表都涉及到类似的问题（例如SDQ的谎言，偷窃和攻击;法律困难，物质使用和WFIRS上的危险性行为）。 非游戏娱乐性计算机使用包括各种各样的活动，包括基于网络的社交网络小组，以及诸如赌博或色情的其他风险较高的活动。 花在这些风险较高的活动上的时间增加可能是这种观察到的关联的原因。 重要的是要记住，我们的数据只是相关性的，并且不能区分导致危险行为的计算机使用，或者导致行为问题的年轻人更多地参与这些计算机活动。

这项研究有几个临床意义。 首先，患有精神疾病的青少年每天花费很多时间在计算机/游戏站上使用，并且建议对常规精神病评估的一部分使用量和使用类型进行调查。 当存在对过度使用的担忧时，父母和临床医生需要区分那些只是将他们的空闲时间用于计算机使用的孩子和那些使用更有驱动力和问题的孩子。 成瘾性使用特征（如上所述）的父母警告标志与成瘾特征的青年报告相关，并应触发进一步调查。 另一个含义是父母需要监视他们的孩子在计算机上做了什么，因为某些活动可能与增加的问题有关。 这一点尤为重要，因为在卧室里拥有自己的电脑的年轻人比例很高，他们的大部分使用可能都是无人监管的。

这项研究有很大的局限性，但是由于它对我们的年轻人有影响，因此开始试验一个值得进行更多研究的领域。 具有现有精神病理学的儿童的这些结果不能推广到普通人群。 本研究中没有可用的诊断信息，因此计算机/游戏站使用与特定精神疾病之间无关联。 没有社会经济数据，因此无法建立人口统计学联系。 这项研究本质上是横截面的，只关注计算机使用和功能之间的相互关系，因此不能回答因果问题。

虽然有可能对计算机“上瘾”的概念仍然存在争议，但我们的研究结果表明，对于计算机/游戏站的使用更加驱动且难以控制的儿童，这似乎与伴随着精神病理学和功能障碍的增加。 进一步研究开发评估计算机和游戏站使用对我们年轻人的影响的方法是必不可少的。

致谢/利益冲突

感谢MD Weiss博士和EJ Garland博士的有益评论。 感谢Adrian Lee Chuy的研究支持。 该研究由不列颠哥伦比亚省儿童医院儿童和青少年心理健康处的精神病学研究基金以及不列颠哥伦比亚大学的暑期学生研究项目资助。 作者没有财务关系要披露。

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