青少年（2014）中有问题的视频游戏，物质使用和心理社会问题的（共同）发生

J Behav Addict。 2014 Sep;3(3):157-65。 doi：10.1556 / JBA.3.2014.013。

VAN Rooij AJ1, Kuss DJ2, Griffiths医学博士3, 更短的GW4, Schoenmakers MT1, VAN DE Mheen D.5.

抽象

目的：

目前的研究探讨了有问题（上瘾）视频游戏（PVG）的性质以及与游戏类型，社会心理健康和物质使用的关联。

方法：

在教室环境中使用纸笔调查收集数据。 聚集三个样品以获得8478独特青少年的总样品。 量表包括游戏使用，游戏类型，视频游戏成瘾测试（VAT），抑郁情绪，消极自尊，孤独，社交焦虑，教育表现以及大麻，酒精和尼古丁（吸烟）的使用。

结果：

调查结果证实，有问题的游戏最常见于玩多人在线游戏的青少年游戏玩家。 男孩（60％）比女孩（14％）更有可能玩网络游戏，而有问题的游戏玩家更可能是男孩（5％）而不是女孩（1％）。 高问题的游戏玩家在抑郁情绪，孤独感，社交焦虑，消极自尊和自我报告的低年级表现方面得分较高。 使用男孩的尼古丁，酒精和大麻报告高PVG的可能性几乎是非使用者的两倍。

结论：

似乎在线游戏通常不一定与问题相关。 但是，有问题的游戏玩家似乎确实更常玩网络游戏，并且一小部分游戏玩家（尤其是男孩）表现出较低的社会心理机能和较低的等级。 此外，还发现与酒精，尼古丁和大麻的使用有关。 对于小部分游戏玩家来说，有问题的游戏似乎是不希望的问题。 这些发现鼓励人们进一步探索精神药物在有问题的游戏中的作用。

关键词：

网络游戏障碍; 青少年; 醇; 大麻; 萧条; 孤独; 消极的自尊; 线上游戏; 有问题的视频游戏; 抽烟; 社交焦虑

介绍

有问题的游戏和'游戏成瘾'

虽然术语“游戏成瘾”及其同义词如强迫性，过度性和有问题的使用是经常和可互换使用的（库斯与格里菲斯（2012）），潜在的新“游戏成瘾”结构的临床有效性和必要性仍未确定（Kardefelt-Winther，2014）。 尽管如此，建议的诊断 互联网游戏障碍 被纳入DSM-3的附录（第5部分），以促进对该主题的进一步研究（美国精神病学协会，2013; Petry＆O'Brien，2013年）。 这种诊断被称为“经常使用互联网进行游戏，通常与其他玩家一起使用，导致临床上显着的损伤或困扰，如以下[标准]中的五个（或更多）所示12月期“（美国精神病学协会，2013，P。 795）。

当前有关“游戏成瘾”的许多工作都是通过调查研究进行的。 尽管存在多种手段，但它们往往来自“物质使用障碍”和“赌博障碍”的混合标准-后者是DSM-5中唯一的行为成瘾性障碍（格里菲斯，2005; Lemmens，法肯堡和彼得，2009年; Rehbein，Kleimann和Mößle，2010年; van Rooij，Schoenmakers，van den Eijnden，Vermulst和van de Mheen，2012年）。 使用这种方法，来自美国，挪威，德国和荷兰的研究表明，“游戏成瘾”在青少年的0.6％至11.9％中普遍存在（外邦人，2009; King，Delfabbro和Griffiths，2012年; Mentzoni等，2011; Rehbein等，2010; van Rooij，Schoenmakers，Vermulst，van den Eijnden和van de Mheen，2011年）。 Ferguson等人的总结性综述。 得出结论，大约3.1％的患病率估计可能是最准确的（弗格森，库尔森和巴内特，2011年).

当被问及他们的游戏行为时，很大一部分玩家表示他们在控制自己的行为时遇到了问题。 鉴于测量问题，这些可能存在问题的游戏玩家的发现程度尚不清楚（Ferguson等，2011）在健康人群和/或游戏玩家样本中转化为潜在的游戏成瘾临床案例。 在荷兰，有临床报告的数字值得谨慎-411名成瘾者治疗游戏玩家（Wisselink，Kuijpers＆Mol，2013年）–从保守的荷兰青少年人口估计数1.5％降至2％（Lemmens等，2009; van Rooij等人，2011）。 当诊断标准几乎没有共识时，诊断仍然很困难。 虽然已经提出了新规模的建议（Petry等，2014），这些目前尚未经过验证，并来自内部“投票”程序。 同时，经过验证的措施并不完全符合当前的DSM-5标准（King，Haagsma，Delfabbro，Gradisar和Griffiths，2013年).

作者在年轻时对调查研究中使用成瘾术语持谨慎态度。 因此，我们在当前基于调查的健康人口样本研究中提到有问题的（视频）游戏（PVG）。 PVG被定义为类似上瘾的行为，包括体验：（a）失去对行为的控制，（b）与自我和他人的冲突，（c）对游戏的关注，（d）游戏的使用应对/情绪改变的目的，以及（e）戒断症状 (van Rooij，2011; van Rooij等人，2012）。 这种测量方法（参见'方法'）将PVG置于维数连续体上（Helzer，范登布林克和古斯，2006年）并包括互联网/游戏成瘾的主要方面（罗蒂与吉顿（Lortie＆Guitton），2013年）。 青春期早期是本研究的重点。 这是一个发展的关键时期，一个快速采用（游戏）技术的年龄组，以及（游戏）（临床）报告中经常提到的人口组（Gross，Juvonen和Gable，2002年; Subrahmanyam，格林菲尔德，克劳特和格罗斯，2001年).

在线游戏和有问题的游戏之间的关联

PVG通常与在线多人游戏相关联 (2007科学与公共卫生委员会; van Rooij，Schoenmakers，van den Eijnden和van de Mheen，2010年）。 德国的一项研究（N = 7761，只有男孩）发现玩家被归类为“依赖”（他们的电脑游戏依赖规模KFN-CSAS-II的三个标准偏差或高于平均水平）花费大部分游戏时间玩在线游戏。 虽然这些调查结果符合DSM-5关于“网络游戏障碍”的提议，但在线下和休闲（智能手机）游戏中成瘾的可能性在文献中未被充分研究（Rehbein＆Mößle，2013年）。 尽管导致上瘾游戏的机制尚不清楚，但作者推测奖励功能的作用，网络游戏的社会性质，无止境（King等人，2012年）以及对各种游戏动机的满足感（Kuss，Louws和Wiers， 2012）。 可以提出以下假设：

  • 假设（1）：与那些玩线下游戏和休闲游戏相比，在线游戏玩家被认为最容易受到问题（上瘾）视频游戏的影响。
  • 假设（2）：与那些玩离线游戏和休闲游戏的人相比，有问题的游戏玩家被认为将大部分时间花在网络游戏上。

心理社会健康和学校表现

研究人员一直发现PVG的测量与心理社会问题之间的关系（例如 高严，陈，陈和日元，2005年; Ng＆Wiemer-Hastings，2005年; Rehbein等，2010; van Rooij等人，2011; Wood，Gupta，Derevensky和Griffiths，2004年). 学校表现不佳也与PVG有关。 虽然PVG与降低的心理社会健康之间的关系是显而易见的，但他们的解释并非如此。 一些作者认为PVG可能更好地被视为潜在问题的表现，如抑郁情绪或孤独感（例如 Wood，2007）。 考虑到这一点，探讨了常见的心理社会状态特征：抑郁情绪 (Han＆Renshaw，2011年; Mentzoni等，2011），寂寞（Caplan，Williams和Yee，2009年; 范·鲁伊（van Rooij），勋章制片人，范登·艾恩登（van den Eijnden），Vermulst＆van de Mheen，2013年）， 社交焦虑 （科尔和胡利，2013年; Gentile等，2011），消极的自尊（Ko等人，2005）和自我报告的成绩（Gentile等，2011）PVG量表得分高，得分低的人。 观察极端情况是相关的，因为游戏和心理社会问题之间的关系可能是曲线性的，极端情况遭受损害（阿拉法迪倒酒，巴扎尔甘，法拉第纳萨布和莫埃尼，2010年; van Rooij等人，2011）。 这提供了以下假设：

  • 假设（3）：与不玩网络游戏的青少年相比，玩网络游戏的青少年心理健康状况下降了。
  • 假设（4）：有问题的游戏玩家比没有问题的游戏玩家表现出更低的社会心理健康.

共存的危险行为：饮酒，吸烟和使用大麻

青春期是关于物质和赌博等危险行为的实验期（Volberg，Gupta，Griffiths，Olason和Delfabbro，2010年; 温特斯和安德森，2000年）。 PVG可被视为一种风险行为，因为它包含并与各种问题相关联（Rehbein等，2010; Sublette＆Mullan，2012年）。 如果我们接受某些人可能具有成瘾/有问题使用的遗传和/或心理倾向的前提，这可能表现为PVG和物质使用的增加。 例如，怀疑存在问题赌博和物质使用的类似神经认知缺陷（Goudriaan，Oosterlaan，de Beurs和van den Brink，2006年). 首先，PVG也发现了物质使用的神经认知相似性 (库斯与格里菲斯（2012））。 作为另一个例子，冲动性被发现是年轻人中两种问题行为（包括饮酒）的典型风险因素（Evenden，1999; Khurana等，2013）和有问题的游戏（Gentile等，2011; 朴金Kim，尹允祖，2010; van Holst等，2012）。 Ť这里有许多相应的危险因素，适用于年轻人的各种酒精和其他药物问题 (霍金斯，加泰罗尼亚和米勒，1992年），其中有几个已经研究和发现PVG; 例如学校表现，社会问题，行为问题，性格类型和注意力问题（库斯与格里菲斯（2012）).

显然，拥有这些风险因素的大量用户可能会参与有问题的游戏或使用物质。 然而，假设的脆弱性也可能导致重叠，正如我们从文献中所知，各种成瘾之间的重叠很常见（Sussman，丽莎和格里菲斯，2011年）。 实证研究表明，成瘾行为是共同发生的。 这包括物质使用和赌博等示例（菲索恩，弗洛罗斯，西莫斯，Geroukalis和Navridis，2012年; Floros，Siomos，Fisoun和Geroukalis，2013年; 格里菲斯，2002; 李韩，金和伦肖，2013年; Wood等，2004），以及有问题的计算机（游戏）使用和物质使用（Grüsser，Thalemann，Albrecht和Thalemann，2005年）或赌博（Wood等，2004）。 虽然之前已经研究过PVG与物质使用之间的关系，但结果尚无定论，并且源自小样本。 事实上，德国的研究发现没有重要的关联（Grüsser等，2005）。 我们将重点探讨两种风险行为的共同现象：物质使用和PVG。

  • 假设（5）：玩网络游戏的青少年比不玩网络游戏的人更经常使用精神活性物质（尼古丁，大麻，酒精）。
  • 假设（6）：青少年物质使用者（尼古丁，大麻，酒精）比非物质使用者更有可能成为游戏玩家。

目前的学习

本研究使用来自大型青少年样本的数据来提供有问题（上瘾）游戏的信息。 探讨了游戏类型，社会心理健康和物质使用的作用，期望在线游戏，减少心理社会功能和物质使用将与P​​VG相关。 与早期工作相比，目前的研究通过描述物质使用与PVG之间关系的第一个大样本数据，对现有工作做出了贡献和扩展。

方法

参与者和程序

该研究汇总了年度荷兰监测研究“互联网和青年”的2009，2010和2011样本。 这项正在进行的纸笔研究采用分层抽样方法，根据荷兰的地区，城市化和教育水平选择学校参与。 在2009中，10所学校参加了（4909问卷分发），10所学校参加了2010（4133分发），13学校参加了2011（3756分发）。 总样品响应率是83％（n = 4063; 2009），91％（n = 3745; 2010）和84％（n = 3173; 2011）。 不答复主要是由于内部调度问题导致整个班级辍学。 排除这些类后，平均每类响应率为93％（2009），93％（2010）和92％（2011）。

在目前的研究中，样品以横截面方式使用，并在三年内汇总; 移除纵向重复的病例以获得具有独特个体的数据集。 例如，如果一个人在T2上再次参与T1，则该案例将从2010（可能还有2011）的聚合数据集中删除。 通过这种方式减少，最终的聚合数据集包含8,478已完成的案例。 （有关程序的更多详细信息，请参阅： van Rooij等人，2010, 2012, 2011).

措施

人口统计变量

人口变量包括性别，教育水平（低，即职业培训或高，即大学前或大学培训）和荷兰中学教育学年（第一年，第二年，第三年或第四年）。

游戏使用

使用和每周花在在线游戏，休闲（浏览器）游戏和离线游戏上的时间。 区分了三种类型的游戏:(多人游戏）在线游戏（例如，使命召唤，魔兽世界），休闲（浏览器）游戏（例如， freebrowsergames.com），最后是离线游戏（例如Sims 2）。 每周花在这些游戏类型上的小时数是通过乘以两个问题来计算每周游戏的天数（从不到[几乎]每天）和他们玩的平均每天游戏时间（从不到9 +小时），与先前的研究一致（van Rooij等，2010，2011）。 这也表示为二进制使用或不使用特定游戏类型。 绝大多数接受调查的青少年至少玩过某种类型的游戏（N = 6757，80％）。 玩多种游戏类型很常见; 41％的玩家玩了两种游戏类型，而22％的游戏玩家玩了三种类型的游戏。

视频游戏成瘾测试（VAT）。 14项目增值税量表（van Rooij等人，2012）包含行为成瘾的各个方面，包括：失去控制，冲突，专注/突出，应对/情绪调整和戒断症状。 增值税在当前样本中显示出极好的可靠性（Cronbach's a = 0.93）。 增值税项目示例包括：“您多久发现停止游戏很困难？” 并且“你经常考虑游戏，即使你不在线？” 和答案选项的范围从'never'（得分0），很少（1），有时（2），到'常'（3）和'经常'（4）五个等级。

14增值税项目的平均分数表示所有项目中有问题行为的平均严重程度。 当至少三分之二的量表完成时计算平均值，但计算的增值税得分的99％是在13或14项目上的平均值。 在目前的研究中，目的是检查增值税得分较高的群体。 为了区分该组，将平均量表分数分为两组。 平均第一组评分从“从不”到“有时”，而第二组的答案范围从“常常”到“非常”。 后一组是报告最高PVG水平的类别。

精神活性物质的使用/不使用

饮酒，吸烟和大麻使用被重新编码使用或不使用，如上个月的工作日（周一至周四）或周末（周五至周日）使用所示。

心理社会变量

措施被用来建立心理健康的各个方面，侧重于自尊，孤独，抑郁情绪和社交焦虑。 首先，罗森伯格的10项目自尊量表（罗森伯格，1965）使用和重新编码使得较高的分数表明较低的自尊（Cronbach's a = 0.87）。 答案以四分制给出。 其次，加州大学洛杉矶分校10项目孤独感量表（罗素，佩普劳和卡特罗纳，1980年）使用五点答案量表（Cronbach's a = 0.85）。 第三，6项目抑郁情绪清单的荷兰语翻译（恩格斯，芬克瑙尔，缪斯和德科维奇，2001年; 坎德尔与戴维斯（Kandel＆Davies），1982年, 1986），使用5点答案量表（Cronbach's a = 0.81）。 最后，修订儿童社交焦虑量表（La Greca＆Stone，1993年分量表社交回避和窘迫（a = 0.85，6项目）和社交回避和窘迫（a = 0.81，4项目）与5点答案量表一起使用，范围从“完全没有（1）”到'非常（5）'。 这些翻译在之前的荷兰早期研究中被使用过（van Rooij等人，2013, 2011）。 对于所有四个量表，分数越高表示报告的问题越多，并且在分析中使用量表中所有项目的平均分数。

自我报告的教育表现。 为了评估（自我报告的）教育表现，学生被问到以下单项问题：“你在学校做得怎么样？”，答案从“非常糟糕（1）”到“非常好”（7）。

检测值

高PVG和物质使用的病例被认为在荷兰青少年中流行率较低（van Rooij等人，2011; Verdurmen等，2011）。 由于假设关注于这些行为的共同发生，因此相关方法不是分析的首选起点，并且在适用的情况下使用交叉表非参数测试。 对于连续测量，与使用独立样本t检验相比，Cohen的效应大小 d 大于0.2的效果被视为较小的效果，大于0.5的效果被视为中等效果，大于0.8的效果被视为（科恩，1992).

伦理

研究程序是根据赫尔辛基宣言进行的。 鉴于主题事项，荷兰法律不要求道德外部批准。 儿童和父母都有机会随时拒绝参与，没有后果：这种情况很少发生。

成果

样本特征

样本包括荷兰中学第一学年（43％）和第二年（32％）的学生。 学习三年级和四年级（25％）是因为学习四年级的受访者很少。 第一年的年龄平均为13.2年，第二年为14.3，第三年/第四年为15.5。 总体平均受访年龄为14.2年（SD = 1.1）。 男孩占样本的49％，教育水平分为学前/大学（高）培训（59％）和职前培训（低）水平（41％）。

在线游戏玩家与其他样本之间的比较

表1 概述了在线游戏玩家与其他样本（非在线游戏玩家）之间在许多主要比较变量上的差异。 调查结果显示，男孩比网络游戏玩家（相对风险或RR）的可能性高于女孩的4.4倍。 其次，低学历年（较年轻的学生）比高等学习年龄更有可能玩网络游戏（第一年为39％，第三年为31％）。 虽然大麻使用也发现了一个小的影响（RR = 1.25），但它不符合可接受的重要性标准。 在PVG测量中，在线游戏玩家的得分高于非在线游戏玩家（Cohen's d = 0.79）。 有一些弱点（科恩的 d <0.20）表示在线游戏者比非在线游戏者具有更少的抑郁情绪和更好的自尊心。 进一步的弱化效应量发现表明，新情况下的孤独感，社交焦虑感增加，以及网络游戏者自我报告的学校成绩更差。

表1。 

在线游戏玩家和非在线游戏玩家的人口统计和物质使用（其他样本）

有问题的游戏及其假设的同事

性别在游戏中扮演着至关重要的角色：通常男孩游戏时间更长，更频繁。 调查结果来自 表1 证明这适用于在线游戏，这与PVG和性别密切相关。 因此，调查结果在 表2 按性别划分。 如 表2 包含填写增值税列表的受访者，非玩家可以跳过该表，该表包含游戏玩家子样本的结果。

表2。 

物质使用和人口统计分为视频游戏成瘾测试类别

对于男孩来说，玩游戏的玩家在PVG上得分的可能性几乎是非在线游戏玩家的四倍（RR = 3.84）。 休闲和离线游戏类型没有差异。 对于所有三种类型的物质使用，发现了差异：喝酒（RR = 1.9），吸烟（RR = 1.8）或使用大麻（RR = 2.4）的人大约是PVG得分高的两倍。 在连续测量中，发现高问题游戏玩家群体花费更多时间玩网络游戏（效果很好，科恩的 d = 0.97），更多时间玩离线游戏（中等效果，科恩的 d = 0.49），还有更多的时间玩休闲游戏（小效果，科恩的 d = 0.31）。 花在网络游戏上的时间平均要高得多，高问题游戏玩家的23小时数，以及在线下游戏花费的11小时数和休闲游戏的4小时数。 男性高度有问题的游戏玩家群体也被发现在社会心理健康方面得分较低; 发现抑郁情绪增加的效果很大，发现孤独感，社交焦虑（全身和新情况），消极自尊，低学业表现效果中等。

在女孩中，与男性相比，高问题群体的女性游戏玩家的1.3％较小（相比之下，男性在PVG中得分较高的4.8％）。 因此，绝对数字在 表2 女孩的比例很低，有问题的群体最多为30个。 交叉表卡方检验的解释值得谨慎，在这种检验中，观察到的一些细胞少于10个病例，而一些预期的细胞计数少于20.0个。 尽管如此，与男孩们相似，在线游戏女孩似乎更有可能在PVG上得分高（RR = 3.3）。 女性大麻使用者（RR = 9.0）和饮酒者（RR = 14）也似乎是有问题的游戏玩家。 在有问题的女性游戏玩家群体中，花在在线和离线游戏上的时间更长，并且效果很大。 但是，对于女孩来说，女孩平均每周在这些游戏上花费的时间少于在线游戏，平均每周XNUMX小时。 同样，高问题群体在心理社会福祉的所有指标上得分都更差：抑郁情绪和一般社交焦虑的影响显着，孤独感，自尊心的负面影响，新情况下的社交焦虑和学习成绩下降的中等影响。

讨论

目前的研究使用汇总的大样本数据（N = 8,478）研究青少年时代的有问题（上瘾）游戏。 调查结果证实，有问题的游戏最常见于玩多人在线游戏的青少年游戏玩家。 玩在线游戏的游戏玩家在PVG测量中获得高分的可能性几乎是其四倍。 性别在游戏偏好和PVG中发挥了重要作用：男孩（60％）比女孩更有可能玩网络游戏（14％），有问题的游戏玩家更可能是男孩（5％）而不是女孩（1％）。 虽然有问题的游戏玩家花费更多时间在所有三种类型的游戏上，但在线游戏显示出最高的平均小时数（每周23小时）和最高的效果大小增加（Cohen的 d = 0.97）适用于有问题的男性游戏玩家。

除了是男性，年龄稍小，更倾向于PVG外，在线多人游戏玩家与其余样本之间没有发现大的差异。 例如，没有发现使用精神活性物质的增加，也没有发现（大量）心理社会问题的增加。 但是，高PVG与男孩和女孩的较高吸毒量和社会心理问题相关。 使用男孩的尼古丁，酒精和大麻报告高PVG的可能性几乎高出一倍。 从绝对意义上讲，女孩的高PVG组很小（n = 30）。 因此，有迹象表明，使用精神药物的女孩，特别是酒精和大麻，在PVG上得分更高，但由于小组人数少，在解释时应谨慎。 有必要更好地了解这一群体，未来的研究可能希望探索女孩的PVG。 问题高发的游戏玩家（男孩和女孩）表现出抑郁情绪（大影响），孤独感，社交焦虑（普遍情况和新情况），自尊心消极以及自我报告的低学业表现有所增加。

目前的研究结果与之前的文献一致，并通过探索物质使用与PVG之间的关联来扩展它。 这里发现的在线多人游戏的作用得到了其他研究的支持（2007科学与公共卫生委员会; Rehbein等，2010; van Rooij等人，2010）。 总之，这些研究结果表明，未来的研究应该检查这些在线游戏中存在的具体机制和特征，并增加它们上瘾的可能性。 DSM-5专注于互联网（在线）游戏。 鉴于此处提供的数据，关注一种特定的游戏类型似乎为时过早。 虽然确实发现在线游戏最成问题，但玩多种游戏类型很常见（63％的游戏玩家玩两种或更多游戏类型）。 在线玩可能会导致有问题的行为（格里菲思（Kriff＆Demetrovics），2014年).

尽管对PVG与精神活性物质使用之间的具体联系进行的研究很少，但研究结果与赌博相关领域的结果相吻合。 Griffiths和Sutherland发现青少年赌徒（11-16岁）更有可能喝酒，吸烟和吸食非法药物（格里菲思（Griffiths），帕克·伍德（Parke＆Wood），2002年; 格里菲斯和萨瑟兰，1998年）。 目前的研究发现，与早期的德国工作不同，PVG和物质的使用可能会同时发生（Grüsser等，2005）。 我们的研究结果可能会为“成瘾”行为的潜在脆弱性提供一些支持，这些行为会使青少年易于发生两种形式的危险行为（Hawkins等人，1992; Shaffer等，2004).

发现社会心理健康状况下降，学业成绩低下和高PVG之间存在关联。 高PVG组的情绪低落，社交焦虑，自尊心消极，孤独感和学习成绩均较差，无论男孩还是女孩。 虽然这些发现与文献相符，但它们表明高问题游戏玩家群体报告的问题超出了PVG行为本身。 由于目前的研究采用了设计的横截面方法，因此无法确定这些减少是否是PVG的原因或结果。 文献表明它可能都是。 首先，有证据表明，社交焦虑等社会焦虑较多的儿童更喜欢在线社交互动（法肯堡和彼得，2011年）。 其次，543荷兰游戏玩家进行了两波小组研究（Lemmens，法肯堡和彼得，2011年）表明社交能力，自尊和孤独是PVG变化的预测因素（效果大小较小），而孤独也是一种结果。 另一项研究表明，更多的博弈，更低的社交能力和更大的冲动性是PVG的风险因素，而抑郁，焦虑，社交恐惧症和低学业表现似乎可以作为结果（Gentile等，2011).

使用大的聚集样本是本研究的优势。 然而，该研究也有一些局限性。 首先，游戏类型分为三大类。 这具有实际意义，因为早期的研究也使用了这种区别（van Rooij等人，2010），但它失去了游戏类型的细节（Elliott，Golub，Ream和Dunlap，2012年; Ghuman＆Griffiths，2012年）。 细分PVG的规模提供了区分低问题群体和高问题群体的信息，但是可以辩论（虽然合理的）截止分数（van Rooij等人，2011）。 此外，鉴于我们考虑的一些事件的低流行率，我们无法调整潜在聚类效应的分析（按类别或年份）。 最后，本研究中的数据完全是自我报告的。 未来的研究可能会受益于纳入外部有效的结果指标，如成绩或基于软件的行为追踪（格里菲斯（Griffiths＆Whitty），2010年).

总之，本研究使用大量样本来扩展有问题（上瘾）游戏的三个潜在特征的研究结果：游戏类型，物质使用和社会心理健康的作用。 结果显示了一幅复杂的画面。 看来，在线游戏一般不一定与问题有关。 事实上，有一些弱势迹象表明它与抑郁情绪减少和自尊心得到改善有关。 然而，网络游戏最常涉及有问题的使用，并且有问题的用户显示心理社会功能降低和成绩较低。 此外，男孩也发现与酒精，尼古丁和大麻有关。 这里提出的研究结果鼓励进一步探讨精神活性物质在PVG中的作用，并表明忽视非网络游戏在“互联网游戏紊乱”研究中的作用可能为时过早。

资金来源

通过荷兰卫生研究与发展组织（ZonMw）颁发的旅行补助金（#31200010）为当前的研究提供了便利。

作者的贡献

第一作者撰写了第一稿，收集并分析了数据。 前四位作者直接参与数据分析。 所有作者都为撰写和审阅稿件做出了贡献。

利益冲突

没有。

致谢

作者感谢以下组织为“互联网与青年”监测研究的数据收集提供资金：荷兰卫生研究与发展组织（ZonMw，项目号31160208），Kennisnet基金会，Tactus瘾护理和鹿特丹大众基金会。 此外，我们还要感谢独立读者Edwin Szeto的贡献。

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