网络成瘾患者的治疗结果：关于认知行为治疗计划（2014）影响的临床试验研究

在世界许多地方，网络成瘾被认为是一种日益严重的健康问题，欧洲的流行率为1-2％，而在一些亚洲国家则高达7％。 临床研究表明，网络成瘾伴随着兴趣的丧失，心理社会功能的降低，社会退缩以及心理社会的痛苦加剧。 需要专门的治疗方案来解决最近添加到DSM-5附录中的这个问题。 虽然有许多研究评估了网络成瘾患者的临床特征，但有关治疗方案有效性的知识却很有限。 虽然最近的一项荟萃​​分析表明这些项目显示出效果，但这里需要更多的临床研究。 为了增加知识，我们对IA的标准化认知行为治疗计划的效果进行了初步研究。 符合网络成瘾标准的42男性成年人入学。 在治疗前后评估他们的IA状态，精神病理学症状和感知的自我效能期望。 结果显示，70.3％的患者定期完成治疗。 治疗后IA的症状明显减轻。 精神病理症状减少以及相关的心理社会问题。 该试点研究的结果强调了迄今为止进行的唯一荟萃分析的结果。

1. 简介

过去十年的大量研究表明，互联网成瘾行为是人口不同部分日益增长的健康问题。 在东南亚的青少年和年轻人[6.7]，美国的1％[0.6]以及欧洲国家的2和1％[2.1，3]的患病率估计范围高达4％，青少年的患病率甚至增加（例如，[4]）。 根据这些观察结果，APA已经决定将互联网博弈障碍 - 一种常见的网络成瘾子类型（IA）纳入DSM-5的第III部分，作为一种条件，需要更多的临床研究和经验才能考虑纳入在主要书中作为一种正式的混乱“[5]。

受IA影响的人报告症状类似于与物质相关和其他非物质相关（例如，赌博障碍）成瘾症的已知症状。 他们对互联网活动表现出强烈的关注，感受到不可抗拒的上网冲动，显示网上花费的时间越来越多（容忍度），当他们的在线访问被限制或被拒绝（退出）时感到烦躁和烦躁，继续上网，尽管有负面影响不同的生活领域（例如，与家庭成员发生冲突，学校，大学或工作中的成绩下降），并且无法减少他们的行为（失去控制）。 由于已经报道了关于共享神经生物学特征的进一步相似性（例如，[6];对于评论参见[7]）和潜在人格特征的相似性（例如，[8，9]），已经提出将IA视为另一个非物质相关成瘾症的类型。 此外，已经报道的患有其他形式成瘾的患者中合并IA的发生率增加巩固了这一假设[6，10]。

临床研究支持增加患者的心理病理症状和功能水平[11]，生活质量下降[12]，社会退缩和孤立[13]，以及高水平的社会心理和精神病理症状[14，15] ]。 例如，Morrison和Gore [16]报道了1319研究参与者样本中的高抑郁水平。 同样，Jang及其同事[17]记录了心理社会压力的增加，特别是关于患有IA的青少年的强迫症和抑郁症。

由于IA越来越被认为是一种严重的精神障碍，在受其影响的人中引起痛苦和功能水平下降，因此开发和记录不同治疗策略的努力已经出现，包括IA的心理治疗和精神药理学干预[18]。 虽然必须承认目前的临床研究缺乏方法学质量或基于相对较小的患者样本（关于IA的治疗结果研究，参见King等[18]），关于反应和缓解后的第一个发现IA的治疗前景广阔。

根据King等人的分析评价，一项符合临床结果研究质量标准的研究。 [18]研究了多模式认知行为计划对IA [19]青少年的影响。 将由IA治疗的32患者与未接受治疗的等待对照组（24受试者）进行统计学比较。 本研究的主要终点包括IA的自我报告指标（Cao和Su [20]的互联网过度使用自评量表）以及评估时间管理技能和心理社会症状的自我报告指标。 在治疗之前，之后和治疗结束时评估这些结果测量的变化。 治疗后6个月进行随访。 结果显示，在两组中，IA症状的显着减少是可观察到的并且在六个月期间也是稳定的。 然而，只有治疗组在时间管理技能方面有显着改善，并且在降低焦虑和社会问题方面降低了心理社会问题。

同样，应用精神药理学治疗的研究已经证明有希望的结果表明IA患者受益于SSRI和哌醋甲酯[21，22]，与治疗患有赌博疾病的患者的临床证据相匹配[23]。

此外，Winkler及其同事最近发表的一项荟萃​​分析研究[24]包括基于16患者的不同治疗方法的670临床试验表明IA的治疗效果很高：详细结果表明，根据类型有显着差异与其他心理治疗方法相比，关于IA症状减轻的认知行为计划显示更高效应量的治疗方法（）。 然而，一般结果表明，所分析的每种治疗方法都产生了显着的效果。

然而，关于IA治疗结果的文献在很多方面仍然是不发达和异质的，正如上述荟萃分析[24，第327页]的作者所述：“但是这项研究表明缺乏方法学声音治疗研究，提供对网络成瘾治疗研究现状的洞察，桥接来自“东方”和“西方”的研究调查，并且是开发基于证据的治疗建议的第一步。“这强调需要更多的临床试验依赖于精确定义的治疗方案。 鉴于这些情况，我们将为IA引入短期心理治疗方案，并提供关于其有用性及其效果的试点研究的第一数据。 虽然这项试点研究可能基于相对较小的样本量而且没有包含等候名单控制组，但我们认为发布这些初步数据是有帮助的。

1.1。 互联网和电脑游戏成瘾的短期治疗（STICA）

自2008以来，德国行为成瘾门诊诊所的工作组为患有不同类型IA的患者提供咨询。 与此同时，关于650患者 - 大多数年龄在16和35之间的男性 - 将自己介绍为治疗寻求者。 鉴于患者接触的增加，开发了针对IA的标准化心理治疗方案，并开发了治疗手册（STICA）[25]，其基于从其他形式的成瘾行为的治疗程序中已知的认知行为技术。 STICA旨在用于门诊治疗，包括15组会议和额外的八个疗程。

虽然个别会议正在处理个别内容，但小组会议遵循明确的主题结构。 在该计划的前三分之一，主要主题涉及个人治疗目标的发展，与IA症状相关的互联网应用的识别，以及对精神病理症状，缺陷，资源和合并症。 动机技术也被用于增强患者减少功能失调行为的意图。 在第二部分中，引入并深化了对互联网使用行为的心理教育要素，重点关注其触发因素以及患者对该情境中认知，情绪，心理生理和行为水平的反应（SORKC-scheme，[18]） ， 执行。 该阶段的一个关键目标是基于所使用的因特网应用的相互作用，患者的易感性和维持因素（例如，人格特征）和患者的社会环境，为每个患者开发个性化的IA模型。 在治疗的最后阶段，进一步明确了对上网的渴望的情况，并制定了防止复发的策略。 表1中详细介绍了STICA的结构。
tab1
表1：治疗计划的治疗要素“互联网和计算机游戏成瘾的短期治疗”（STICA）。
1.2。 研究问题

在本研究中，我们的目的是收集有关STICA有效性的第一个数据。 我们还打算对患者进行特征描述，包括心理社会症状，合并症和人格特征，这些特征可以在治疗治疗中发挥作用，建立治疗联盟和治疗反应的差异[13]。 另外，报道了治疗开始时心理社会应变和治疗结果的人格特征的影响。 最后，我们希望对定期完成治疗的患者（完成者）和退出治疗的患者（辍学者）进行比较。

2。 材料和方法
2.1。 数据采集​​和统计分析计划

在该试验中，收集了42患者的数据，这些患者由于IA（临床便利样本）连续自我介绍到德国的行为成瘾门诊诊所。 这些患者包括在218治疗寻求者的初始临床样本中。 由于不符合IA的标准，必须排除74（33.9％）。 29（13.3％）因为未满17而不得不排除更多受试者。 73进一步排除（33.5％）是由于严重的共病症，拒绝接受心理治疗，或IA的严重程度使得必须进行住院治疗。 要求患者提供科学处理的个人数据并给出书面知情同意书。 调查符合赫尔辛基宣言。 由于T1主要终点的数据缺失或不完整，5受试者必须从最终数据分析中排除。

纳入标准是根据AICA-S（互联网和计算机游戏成瘾评估量表，AICA-S [26];见第2.2段）和IA的标准化临床访谈（AICA-C，互联网和电脑游戏成瘾的评估，[15]）。 此外，男性和16年以上的年龄是进一步的要求。

排除标准涉及严重的共患疾病（其他成瘾性疾病，精神障碍，严重抑郁症，边缘型人格障碍和反社会人格障碍）。 此外，由于精神疾病报告当前用药的患者和报告进行心理治疗的患者被排除在数据分析之外。

作为主要终点，根据标准化的自我报告调查表（AICA-S）确定了IA的缓解。 作为次要终点，评估了以下维度变量的变化：心理社会症状的严重程度，在线时间，因特网使用带来的负面后果以及自我效能预期。

在治疗开始时（T0）和治疗结束后立即（T1）评估数据。 报告两种情况的数据分析，意图治疗（包括患者退出治疗）和完成者。 对于意向治疗分析，应用最后一次观察结果（LOCF）方法。 LOCF建议使用那些未定期终止治疗条件的受试者的最新数据。 在本研究中，来自T0的数据用于在评估T1之前退出治疗计划的那些受试者。

对于统计分析，卡方检验用于比较二分变量与cramer-v作为效应大小的度量。 使用成对测试对一个样品进行比较前后比较测量一级和二级终点的变化，作为依赖样品的效应大小的量度。 根据Dunlap等人的提议。 如果因变量的前后分数之间的相关性大于27，则计算适应的[0.50]。 所有分析均使用SPSS 21进行。

2.2。 仪器

对于IA的分类，T0采用了两项措施。 对于互联网和计算机游戏成瘾评估量表（AICA-S，[26]），应用标准化的自我报告指标，根据适用的赌博障碍和物质相关障碍标准评估IA（例如，专注，容忍，退出和失去控制）。 指示IA的每个标准或者以五点李克特量表（从不经常）或以二分法形式（是/否）进行评估，并且可以从诊断项目的累积中导出加权和得分。 在进入门诊的患者的调查中，已发现7点的截止值（对应于满足的4标准的总和）在检测IA（灵敏度= 80.5％;特异性= 82.4％）方面具有最佳诊断准确度。诊所。 根据先前的研究，AICA-S可被认为具有良好的心理测量学特性（Cronbach's），结构有效性和临床敏感性[11]。 由于AICA-S也是主要终点，因此也在T1进行了评估。

为了进一步确保IA的诊断，还给予临床专家评级。 互联网和计算机游戏成瘾清单（AICA-C，[15]）用于此目的。 AICA-C包括IA的六个核心标准（关注，失控，退出，负面后果，容忍和渴望），必须由训练有素的专家按照从0 =未达到的标准到5的六个等级进行评级=完全符合标准。 根据其诊断准确性的分析，13点的截止值产生了最佳值（灵敏度= 85.1％;特异性= 87.5％）。 已成功检查其心理测量属性（Cronbach's）及其临床准确性[15]。

使用一般自我效能量表（GSE; [28]）来评估10个项目的广义自我效能期望的构建。 GES被理解为克服问题和日常挑战的个人能力的主观判断的数量。 大量研究报道，GSE必须被视为一个重要的弹性因素，高GSE预测功能行为的变化，并激励个人积极面对引人入胜的情况[29]。 GSE在T0和T1施用。

NEO五因素清单[30]被概念化以测量五因子模型的五个领域。 它由60点李克特量表上的5项目组成，是个性研究中最常用的自我报告指标之一。 大量研究强调其良好的心理测量质量和有效性[4]。 NEO-FFI仅用于T0，以检查五个因素对治疗结果和依从性的预测能力。

在测量点，T0和T1，使用症状检查表90R [31]评估精神病理学症状，32是一种广泛使用的具有良好心理测量特性的临床问卷[90]。 通过0项目（4 =没有症状，90 =强症状）加载9个分量表来评估精神病理学困扰。 SCL-XNUMXR指的是受试者在过去一周内经历过症状的程度。 全球严重程度指数（GSI） - 九个分量表中的全球总和得分 - 代表整体危机。

3。 结果
3.1。 样品说明

治疗寻求者的社会人口统计学统计数据可在表2中找到。
tab2
表2：本试验中包括的治疗寻求者的社会人口统计学数据。

从表2可以得出，大多数患者没有合作，其中近一半的人仍然和父母一起住在家里。 大多数求职者尚未就业，但拥有高中教育。

大多数患者表现出上瘾的在线电脑游戏（78.4％）。 10.8％使用不同的互联网应用程序上瘾，8.1％使用社交网站，2.7％正在对信息数据库进行过度研究。

关于亚临床特征，发现NEO-FFI的以下指数:(）用于神经质，（）用于外向，（）用于开放，（）用于适应性，和（）用于良心性。

3.2。 主要和次要端点的更改

70.3％（26）定期完成治疗（完成者），29.7％（11）患者在课程期间退学（辍学）。 结果表明，完成者在初级和大多数次要终点方面有显着改善。 完成者的主要和次要端点的前后分数可以从中得出

表3：完成者中主要和次要端点的更改。

从表3中可以看出，在治疗后可观察到AICA-S得分的显着降低。 此外，由于在评估的六个领域中的五个领域使用互联网，因此每周末在线上网时间显着减少并且冲突减少是可观察到的。 同样，发现GSI显着降低，完成者在SCL-90R的9个子量表中的7个治疗后显示出显着降低的评分。

正如预期的那样，在分析中添加辍学时，治疗效果在某种程度上更小。 然而，意向治疗分析还显示，治疗后，AICA-S评分显着下降（，;）。 对于周末某一天的在线平均花费时间（，;）以及与互联网使用相关的总体负面后果（，;），可观察到同样的情况。 此外，在精神病理学症状中，可观察到显着的前后变化，关于GSI（，;）和SCL-分量表强迫（，;），社会不安全（，;），抑郁（，;），焦虑（，; ），侵略（，;），恐惧焦虑（，;），和精神病（，;）。 此外，治疗后自我效能期望显着增加（，;）。
3.3。 对治疗反应的影响

对完成者和辍学者之间的社会人口学差异的分析显示，在年龄，伙伴关系，家庭状况，生活状况或就业状况方面没有显着的结果。 显示趋势显着性的唯一差异（;; cramer-v = .438）在教育中被发现，其中完成者表现出更高的学校教育（76.9％）而不是辍学（63.7％）。

关于人格特质对治疗终止的影响，除了因素开放性之外，没有发现显着的组间差异。 趋势意义结果表明，完成者（;）显示的分数高于辍学者（;;）。 同样，没有发现T0（SCL-90R）心理社会症状或自我效能期望程度（GSE）的组间差异。 此外，IA症状的严重程度没有区分完成者和辍学者，也没有在线花费的时间（由AICA-S评估）。

4。 讨论

在这项试点研究中，我们研究了标准化短期心理治疗对患有IA的门诊患者样本的影响。 为此目的，根据治疗计划对总共最初的42患者进行治疗，其中在进入治疗时和在其终止后立即评估他们的心理健康状况。 作为主要终点，我们根据可靠有效的自我报告指标（AICA-S; [26]）评估IA的症状。 此外，在线时间，在线活动产生的负面后果，自我效能预期和心理社会症状被定义为次要终点。

关于70％的治疗者通过了完整的治疗计划（完成者），约三分之一的患者在治疗过程中退出。 因此，辍学率完全在精神卫生保健中的门诊辍学率范围内（见[33]; 19-51％），但超过了Winkler及其同事报告的那些（见[24]; 18.6％）。 进一步的结果表明，治疗方案具有很好的效果。 治疗后，可观察到IA症状的显着减少。 此处的效果大小相当于完成者和包括辍学者在内的总样本。 根据Cohen [34]的定义，这可以被视为大效应的指示。 此外，它对应于Winkler等人在荟萃分析中报告的心理治疗后的IA状态的影响大小（在.84和2.13之间具有置信区间）。 [24]。 同样地，在治疗之后，在周末在线上花费的时间显着减少，具有相对大的效果大小（），然而与该主题的最新荟萃分析提供的数据相比更小（参见[24];）。

重要的是要解释这种治疗方法的目的不是让患者远离任何使用互联网本身。 相反，基于广泛的概念的结果开发了特定的治疗目标，其中阐明了患者的因特网使用习惯并且识别了有问题的因特网内容。 该疗法旨在激励患者开始戒除被确定为与IA的核心症状相关的因特网活动，例如失去控制和渴望。 因此，预计在线消费零小时的平均值。 实际上，每天2.6小时的平均在线时间远远低于德国人口平均值。 在对大约2500德国受试者的代表性调查中，Müller等人。 [35]报道，在周末的一天在线上网的平均时间是普通互联网用户的2.2小时。

此外，大多数次要终点在治疗期间也发生了显着变化。 首先，上瘾的互联网使用引起的问题在几个方面有所减少，涉及家庭冲突的频率，拒绝其他娱乐活动，健康问题的频率，与朋友的斗争，以及对学校或工作表现的负面影响。 自我效能期望随着中等效应大小而增加，并且治疗后GSE的平均得分与源自德国一般人群[28]的得分相当。 这表明，对待个人克服出现的困难和挑战的能力的乐观预期在治疗后达到了可接受的水平。 如果治疗后患者的自我效能预期差异可以被视为中期和长期治疗的预测因子，则应在随访研究中调查其效果。

最后，与IA相关的心理社会症状在治疗后显着下降。 这是全局严重性指数以及SCL-90R的九个子量表中的七个的情况。 针对全球严重程度指数和强迫症和抑郁症以及社会不安全感，实现了大的效应量。

令人惊讶的是，我们没有发现任何区别于通过完整治疗的患者和退出该计划的变量，这些变量可以作为治疗成功的有价值标记。 有一个统计趋势表明，受教育程度较高的患者更有可能定期完成治疗。 此外，我们再次发现 - 完成治疗的患者在人格特质开放性方面显示出更高的分数。 在人格文学中，高度开放被描述为对传统思维和行为的替代品感兴趣，并对新的方面和思维方式表现出好奇心[36]。 可以从中得出结论，在这个因素上得分较高的患者可能对心理治疗有更好的态度，因此更有可能进入心理治疗的变化。 但是，此处报告的关系仅具有轻微意义。 这可能是由于样本量小，尤其是患者退出治疗时的情况。 显然，需要更多的研究来确定IA患者治疗完成的预测因子。

该研究有许多需要解决的局限性。 缺乏对照组，无论是等候名单控制（WLC）还是常规治疗组（TAU），都会出现一个主要缺点。 由于治疗组只有单一病症，因此统计学（通过个体内比较）和解释性限制是显而易见的。 不可能最终确定减少IA症状和精神病理学应变的影响是由于心理治疗干预还是来自不受控制的变量的起因。 其次，在没有随机化程序的情况下检查了治疗寻求者的便利样本。 如果本研究的参与者必须被视为具有选择性，这就提出了一个问题。 此外，正在调查的临床样本仅由42男性患者组成。 这是一个非常小的样本量，不允许任何深化的统计分析（例如，不同类型的IA对治疗结果的影响）。 由于样本仅由男性患者组成，因此研究结果不能概括为女性患者。 最后，研究设计不包括随访，因此不可能得出治疗后立即观察到的治疗效果的稳定性的结论。 为了纠正这些缺点，作者目前正在进行一项后续临床试验[17]。 该项目旨在纳入患有IA的193患者，包括一项多中心随机对照试验，并在治疗结束后数月进行随访评估12。
5。 结论

根据该试点研究中提供的数据，可以合理地假设患有IA的患者的心理治疗是有效的。 在应用标准化认知行为治疗后，我们发现IA的症状，在线时间，互联网使用后的负面影响以及相关的精神病理症状发生了显着变化，对抑郁和强迫症状的影响最大。 这项试验性研究预示着一项更大，随机和对照临床试验的开始，证实了Winkler及其同事[24]从其荟萃分析数据中得出的结论：IA似乎是一种精神疾病可以通过心理治疗策略进行有效治疗 - 至少在提及即时治疗效果时。
利益冲突

作者声明在本文的发表中没有利益冲突。

参考资料

    K.-W. Fu，WSC Chan，PWC Wong和PSF Yip，“网络成瘾：香港青少年的流行，判别有效性和相关性”，英国精神病学杂志，第一卷。 196，没有。 6，pp.486-492，2010。 在发布商处查看·在Google学术搜索中查看·在Scopus查看
    E. Aboujaoude，LM Koran，N。Gamel，MD Large和RT Serpe，“有问题的互联网使用的潜在标记：2,513成人的电话调查”，CNS Spectrums，vol。 11，没有。 10，pp.750-755，2006。 在Scopus查看
    G. Floros和K. Siomos，“过度使用互联网和人格特质”，“当前行为神经科学报告”，第一卷。 1，pp.19-26，2014。
    G. Murray，D。Rawlings，NB Allen和J. Trinder，“Neo五因素清单得分：社区样本中的心理测量属性”，“咨询与发展中的测量与评估”，第一卷。 36，没有。 3，pp.140-149，2003。 在Scopus查看
    美国精神病学协会，精神疾病诊断和统计手册，（DSM-5），美国精神病学出版，5th版，2013。
    CH Ko，JY Yen，CF Yen，CS Chen，CC Weng和CC Chen，“网络成瘾与青少年饮酒问题之间的联系：问题行为模型”，Cyber​​psychology and Behavior，vol。 11，没有。 5，pp.571-576，2008。 在发布商处查看·在Google学术搜索中查看·在Scopus查看
    CH Ko，GC Liu，JY Yen，CF Yen，CS Chen和WC Lin，“在网络游戏成瘾和尼古丁依赖共存的受试者中，脑诱导游戏冲动和吸烟渴望，”精神病学研究杂志，第一卷。 47，没有。 4，pp.486-493，2013。 在发布商处查看·在Google学术搜索中查看·在Scopus查看
    DJ Kuss和MD G​​riffiths，“互联网和游戏成瘾：神经影像学研究的系统性文献综述”，Brain Sciences，vol。 2，没有。 3，pp.347-374，2012。 在发布商处查看·在Google学术搜索中查看
    KWMüller，ME Beutel，B。Egloff和K.Wölfling，“调查网络游戏障碍的风险因素：比较患有成瘾游戏，病态赌徒和关于五大人格特征的健康控制的患者”，欧洲成瘾研究，vol 。 20，没有。 3，pp.129-136，2014。 在发布商处查看·在Google学术搜索中查看
    KWMüller，A。Koch，U。Dickenhorst，ME Beutel，E。Duven和K.Wölfling，“解决网络成瘾的特定疾病风险因素的问题：成瘾行为和共患网络患者的人格特质比较成瘾，“BioMed Research International，vol。 2013，文章ID 546342，7页面，2013。 在发布商处查看·在Google学术搜索中查看·在Scopus查看
    KWMüller，ME Beutel和K.Wölfling，“对治疗寻求者样本中网络成瘾临床表征的贡献：评估的有效性，精神病理学的严重程度和共病的类型”，综合精神病学，第一卷。 55，没有。 4，pp.770-777，2014。 在发布商处查看·在Google学术搜索中查看
    G. Ferraro，B。Caci，A。D'Amico和MD Blasi，“网络成瘾症：一项意大利研究”，《网络心理学与行为》，第10卷。 2号170，第175–2007页，XNUMX年。在发布者处查看·在Google Scholar中查看·在Scopus中查看
    TR Miller，“五因素人格模型的心理治疗效用：临床医生的经验”，《人格评估杂志》，第57卷。 3号415，第433–1991页，XNUMX年。在Scopus查看
    M. Beranuy，U。Oberst，X。Carbonell和A. Chamarro，“有问题的互联网和手机使用以及大学生的临床症状：情绪智力的作用”，计算机在人类行为，第一卷。 25，没有。 5，pp.1182-1187，2009。 在发布商处查看·在Google学术搜索中查看·在Scopus查看
    K.Wölfling，ME Beutel和KWMüller，“构建评估网络成瘾的标准化临床访谈：关于AICA-C有用性的第一个发现，”成瘾研究和治疗杂志，第一卷。 S6，文章003，2012。 在发布商处查看·在Google学术搜索中查看
    EJ Moody，“互联网使用及其与孤独的关系”，Cyber​​psychology and Behavior，vol。 4，没有。 3，pp.393-401，2001。 在发布商处查看·在Google学术搜索中查看·在Scopus查看
    S.Jäger，KWMüller，C。Ruckes等，“手工短期治疗互联网和计算机游戏成瘾的影响（STICA）：随机对照试验的研究方案”，试验，第一卷。 13，文章43，2012。 在发布商处查看·在Google学术搜索中查看·在Scopus查看
    FH Kanfer和JS Phillips，《行为疗法的学习基础》，约翰·威利父子公司，纽约，纽约，美国，1970年。
    Y. Du，W。Jiang和A. Vance，“上海青少年学生网络成瘾随机对照组认知行为疗法的长期效应”，澳大利亚和新西兰精神病学杂志，第一卷。 44，没有。 2，pp.129-134，2010。 在发布商处查看·在Google学术搜索中查看·在Scopus查看
    F. Cao和L. Su，“与中学生互联网过度使用相关的因素”，“中国精神病学杂志”，第一卷。 39，pp.141-144，2006。
    DH Han，YS Lee，C。Na et al。，“哌醋甲酯对注意力缺陷/多动障碍儿童网络视频游戏的影响”，综合精神病学，第一卷。 50，没有。 3，pp.251-256，2009。 在发布商处查看·在Google学术搜索中查看·在Scopus查看
    B. Dell'Osso，S. Hadley，A. Allen，B. Baker，WF Chaplin和E. Hollander，“依西酞普兰在治疗冲动-强迫性网络使用障碍中的作用：一项开放性试验，然后进行双盲停药阶段”，《临床精神病学杂志》，第69卷。 3号452，第456–2008页，XNUMX年。在Scopus查看
    JE Grant和MN Potenza，“Escitalopram治疗伴有焦虑症的病态赌博治疗：双盲停药的开放性试验研究”，国际临床精神药理学，第一卷。 21，没有。 4，pp.203-209，2006。 在发布商处查看·在Google学术搜索中查看·在Scopus查看
    A. Winkler，B.Dörsing，W。Rief，Y。Shen和JA Glombiewski，“治疗网络成瘾：荟萃分析”，临床心理学评论，第一卷。 33，没有。 2，pp.317-329，2013。 在发布商处查看·在Google学术搜索中查看·在Scopus查看
    K.Wölfling，C。Jo，I。Bengesser，ME Beutel和KWMüller，Computerspiel-und Internetsucht-Ein kognitiv-behaviorales Behandlungsmanual，Kohlhammer，Stuttgart，Germany，2013。
    K.Wölfling，KWMüller和ME Beutel，“Diagnostische Testverfahren：Skala zum Onlinesuchtverhalten bei Erwachsenen（OSVe-S）”，在Prävention，Diagnostik und TherapievonComputerspielabhängigkeit，D.Mücken，A。Teske，F。Rehbein和B .Te Wildt，Eds。，pp.212-215，Pabst Science Publishers，Lengerich，Germany，2010。
    WP Dunlap，JM Cortina，JB Vaslow和MJ Burke，“使用匹配组或重复测量设计的实验的元分析”，“心理学方法”，第一卷。 1，没有。 2，pp.170-177，1996。 在Scopus查看
    R. Schwarzer和M. Jerusalem，《健康心理测度：用户资料集》中的“广义自我效能感量表”。 因果和控制信念，J。Weinman，S。Wright和M. Johnston，编辑，第35–37页，NFER-NELSON，英国温莎，1995年。
    M. Jerusalem和J. Klein-Heßling，“Soziale Kompetenz。 EntwicklungstrendsundFörderunginder Schule，“ZeitschriftfürPsychologie，vol。 210，没有。 4，pp.164-174，2002。 在发布商处查看·在Google学术搜索中查看
    PT Costa Jr.和RR McCrae，修订的NEO人格量表（NEO-PI-R）和NEO五因子量表（NEO-FFI）专业手册，心理评估资源，美国佛罗里达州敖德萨，1992。
    LR Derogatis，SCL-90：美国伊利诺伊州芝加哥约翰霍普金斯大学医学院R，（修订版）和其他精神病理学评定量表系列仪器的管理，评分和程序手册-I，1977。
    CJ Brophy，NK Norvell和DJ Kiluk，“检查SCL-90R在门诊人群中的因子结构和收敛和判别有效性”，“人格评估杂志”，第一卷。 52，没有。 2，pp.334-340，1988。 在Scopus查看
    JE Wells，M。Browne，S。Aguilar-Gaxiola等人，“在世界卫生组织的世界心理健康调查倡议中放弃门诊心理保健，”《英国精神病学杂志》，第202卷，第1期。 42号49，第2013–XNUMX页，XNUMX年。在发布者处查看·在Google Scholar中查看·在Scopus中查看
    J. Cohen，行为科学统计功效分析，Lawrence Erlbaum Associates，Hillsdale，NJ，USA，2nd edition，1988。
    KWMüller，H。Glaesmer，E.Brähler，K。Wölfling和ME Beutel，“一般人群中的网络成瘾。 德国人口调查的结果，“行为和信息技术，第一卷。 33，没有。 7，pp.757-766，2014。 在发布商处查看·在Google学术搜索中查看
    RR McCrae和PT Costa Jr.，成人人格：五因素理论视角，Guilford Press，纽约，纽约，美国，2003。