JMIR
J医疗互联网服务
医学互联网研究杂志
1438 - 8871
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加拿大多伦多
v23i10e26810
34704960
10.2196/26810
原始论文
原始论文
冲动、自我控制、人际影响和不良适应认知是中国青少年网络游戏障碍的影响因素:横断面中介研究
Kukafka
丽塔
苗族
余
张
翁ydF4y2Ba
余
Yanqiu
博士学位
1
https://orcid.org/0000-0002-7953-6320
莫
凤凰Kit-Han
博士学位
1
https://orcid.org/0000-0001-9822-5424
张
荐新
医学博士
2
https://orcid.org/0000-0002-2568-2875
李
Jibin
博士学位
3.
https://orcid.org/0000-0001-7632-3648
刘
约瑟夫Tak-Fai
博士学位
1
健康行为研究中心
赛马会公共卫生及初级护理学院
香港中文大学
银城街
沙田
香港
香港
852 2252 8713
jlau@cuhk.edu.hk
https://orcid.org/0000-0003-2344-7107
1
健康行为研究中心
赛马会公共卫生及初级护理学院
香港中文大学
香港
香港
2
华西公共卫生学院
四川大学
成都
中国
3.
临床研究部
华南肿瘤学国家重点实验室,肿瘤医学协同创新中心
中山大学癌症中心
广州
中国
通讯作者:刘德辉
jlau@cuhk.edu.hk
10
2021
27
10
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23
10
e26810
28
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3.
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9
2021
©余艳秋,莫洁汉凤凰,张建新,李继斌,刘德辉。最初发表于《医疗互联网研究杂志》(//www.mybigtv.com), 2021年10月27日。
2021
这是一篇开放获取的文章,根据创作共用署名许可(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)的条款发布,允许在任何媒介上无限制地使用、分发和复制,前提是正确引用最初发表在《医学互联网研究杂志》上的原创作品。必须包括完整的书目信息,//www.mybigtv.com/上的原始出版物的链接,以及此版权和许可信息。
背景
游戏障碍,包括网络游戏障碍(IGD),最近被世界卫生组织在第11版国际疾病分类(ICD-11)中定义为一种精神疾病。因此,减少IGD是有必要的。与网络游戏相关的适应不良认知(MCIG)与IGD有关,而冲动、自我控制、父母影响和同伴影响是IGD的主要危险因素。既往文献提示MCIG与上述4种危险因素及IGD相关,可能在上述危险因素与IGD之间起中介作用。这些潜在的中介,如果显著,意味着修改MCIG可能减轻这些危险因素对增加IGD的有害影响。本研究首次验证了这些中介假说。
客观的
本研究在中国青少年中测试了MCIG在个人因素(冲动和自我控制)与IGD之间以及人际因素(父母影响和同伴影响)与IGD之间的中介作用。
方法
在中国广州和成都的教室里,对中学生进行了一项匿名、横断面和自我管理的调查。7所中学7至9年级(7至9年正式教育)的所有学生都被邀请参加这项研究,3087名学生完成了调查。的
精神疾病诊断与统计手册 (
第五版 )检查表评估IGD。采用中文版修订的网络游戏认知量表对MCIG进行评估。冲动性、自我控制、父母或同伴影响分别用Barratt冲动性量表的运动分量表、简要自我控制量表和修正的人际影响量表来测量。通过结构方程模型研究MCIG在这些危险因素与IGD之间的中介作用。
结果
IGD在所有参与者和青少年网络游戏玩家中的患病率分别为13.57%(418/3081)和17.67%(366/2071)。三种类型的MCIG(网络游戏的感知奖励、网络游戏的感知冲动和未完成游戏任务就不愿意停止游戏)与IGD呈正相关。冲动、自我控制、父母影响、同伴影响均与三种类型的MCIG和IGD显著相关。3种类型的MCIG部分介导了研究因素与IGD之间的关联(效应量为30.0% ~ 37.8%)。
结论
冲动、自我控制和人际影响通过MCIG对IGD有直接和间接的影响。对三种类型MCIG的修改可以潜在地减少冲动和人际影响对IGD的有害影响,增强自我控制对IGD的保护作用。未来的纵向研究是有必要的。
认知
青少年健康
健康风险行为
互联网
自我控制
中国
简介
之后,互联网游戏障碍(IGD)被纳入
精神疾病诊断与统计手册第五版 (
第五版 )于2013年[
1 ],世界卫生组织(WHO)在第11次修订中将游戏障碍(在线和离线)列为一种疾病
《国际疾病分类》 (
ICD-11 )在2019年[
2 ].中国青少年IGD患病率的报告范围很广(2.4%至21.5%),可能是由于方法上的差异[
3. ].青少年易患IGD,这有许多不良后果(如孤独和抑郁[
4 -
6 ])。
认知适应不良是病态赌博等成瘾行为的重要内在因素[
7 ]和网瘾[
8 ];与网络游戏相关的适应不良认知(MCIG)也与IGD有关[
8 -
10 ].对MCIG的36项研究的系统回顾提出了一个4因素认知框架(即,高估游戏奖励,不良适应规则,游戏为自尊,游戏为社会接受)[
11 ];4种MCIG均与青少年IGD呈正相关[
9 ].最近的一项验证研究修改了这个4因素模型,并揭示了一个新的3因素模型(即,网络游戏的感知奖励,玩网络游戏的感知冲动,以及在没有完成游戏任务的情况下不愿意停止玩游戏),显示出令人满意的心理测量特性[
12 ].MCIG的3个结构域均与IGD呈正相关[
12 ].本研究采用修订后的量表。
冲动和自我控制是成瘾行为的两个重要的内在因素,包括药物使用[
13 ,
14 ]、吸烟[
15 ]、饮酒[
16 ]、网瘾[
17 ],以及IGD [
4 ,
18 -
21 ].冲动和自我控制符合风险行为决策的双过程理论[
22 -
25 ].冲动表现为反应性的、直觉的和情感的过程,对诱惑和不经深思熟虑的迅速行动具有高度的反应性[
24 ].相比之下,自我控制反映了审慎地调节冲动的理性过程和能力。
26 ,
27 ].这两个过程共同影响风险行为绩效决策[
22 -
25 ].高冲动的青少年可能会对网络游戏的行为线索表现出更高的自发反应,而那些自制力较低的青少年可能会发现很难抵制网络游戏的诱惑并停止玩游戏。
人际影响是IGD的重要因素。实证研究报告了高中生的人际影响(如父母对玩网络游戏的邀请和同龄人游戏行为的强度)与IGD或网络成瘾之间的正相关[
28 ,
29 ].人际影响可能以不同的方式影响IGD。重要的人直接邀请你玩网络游戏可能会促使你迅速投入到网络游戏中。根据健康信念模型,这种玩网络游戏的邀请代表了行动的线索,这是健康行为的一个重要决定因素。
30. ].频繁的邀请可能会增加青少年的游戏强度,这与IGD的风险有关[
28 ].此外,社会认知理论(SCT)的相互决定论结构假设一个人的环境、个人因素和健康相关行为相互作用[
31 ].让重要的人频繁地玩网络游戏,形成一个社交环境,可能会增加青少年的游戏频率。更重要的是,SCT假设观察学习是健康相关行为的一个重要因素[
31 ];青少年经常玩网络游戏,可能是通过观察学习他们重要的人经常玩网络游戏。
重要的是,MCIG是冲动或自我控制与IGD之间关联的潜在中介。品牌模式[
32 )提出,通过调节相关认知(如期望)的变化,功能失调的人格特征会增加对特定网络应用(包括网络游戏)的成瘾性。对成瘾行为的结果预期的认知已被证明在一定程度上调节冲动(一种功能失调的人格特征)和成瘾行为(例如,药物使用和饮酒)之间的联系[
33 ,
34 ].然而,这些研究并没有关注IGD。根据Brand的模型,本研究因此测试了MCIG是否会调节冲动和IGD之间的联系。这一论点得到了一项研究的间接支持,该研究报告了不适应人格特征(即消极情感、超然和精神病)与IGD之间的部分中介关系,通过对与使用网络游戏逃避现实有关的预期的认知[
35 ].然而,这项研究并没有包括其他类型的MCIG。此外,我们没有找到将MCIG视为自我控制和IGD之间中介的研究。因此,本研究试图弥补相关文献的一些不足。
本研究还通过MCIG检验了人际影响与IGD之间的中介作用。这一假设得到了三元影响理论的支持,三元影响理论是一个框架,它结合了许多心理学和社会学理论中成瘾行为的影响因素[
36 ].它区分影响健康相关行为变化的近端因素的远端或最终因素[
37 ].根据三元影响理论,人际因素是远端或终极变量,而与某种行为相关的认知因素是近端变量[
36 ];该理论认为,认知因素(如结果预期)在人际影响和健康相关行为之间起中介作用[
38 ,
39 ].这些中介被发现用于一些成瘾行为(例如,药物使用[
40 ]、饮酒[
41 ],以及上网成瘾[
29 ])。一项研究还报告了高中生的人际影响(同伴对游戏的积极态度、同伴网络游戏使用的强度和同伴被邀请玩网络游戏的频率)与IGD之间对网络游戏积极结果预期的认知的完全和部分中介作用[
28 ].然而,据我们所知,还没有研究关注其他类型MCIG的中介作用。
因此,我们在中国两个人口众多的城市调查了初中生(7 - 9年级)的IGD因素,包括冲动、自我控制、父母和同龄人施加的人际影响,以及三种类型的MCIG(感知奖励、感知敦促和感知不愿停止游戏)。然后,我们分别测试了MCIG在冲动或自我控制与IGD之间以及人际影响与IGD之间的中介作用。我们假设直接和间接的影响在统计上是显著的。
方法
参与者和数据收集
该横断面调查于2018年10月至2018年12月在中国广州和成都的中学生中进行。这两个城市位于中国南部和西南部,2018年人口分别为1490万人和1630万人,2018年中学生人数分别为0.36万人和40万人[
42 ].顺手选取7所初中(广州409所中4所,成都460所中3所)参与研究。本次调查邀请了广州市所有七年级(7年正规教育)学生和成都市所有七至九年级学生参加。入选标准分别为广州及成都两地参与学校的全日制七年级学生及七至九年级学生;以及那些愿意参与这项研究的人。数据收集程序在一项已发表的研究中描述,该研究使用了调查的子样本[
12 ],并在此简要介绍。在训练有素的现场工作人员的监督下,学生们在没有老师在场的情况下自行填写了一份匿名的结构化问卷。他们被简要介绍了调查的目标,完成问卷的返回意味着知情同意,学生有权在任何时候退出而不会产生任何负面后果。学生们没有得到任何奖励。该研究已获香港中文大学调查及行为研究伦理委员会(#SBRE-18-430)批准。
在被邀请参加本研究的4350名学生中,3147名(72.34%)学生归还了问卷。在所有回收的问卷中,有66份(2.10%)问卷因其回答项目中有超过20%的数据缺失而从数据分析中删除。其余3081名学生(97.90%)的数据用于数据分析(1126名来自广州[36.55%],1955名来自成都[63.45%])。
措施
背景变量
收集背景信息,包括性别、年级、是否出生在被研究城市、是否与父母同住、父母双方的教育水平(初中及以下、高中及同等学历、大学及以上)、家庭与同学的收入水平(5分:高到低)、自我报告的学业成绩(3分:中上、中、中下)。
IGD评估
的9-item
第五版 使用检查表评估IGD [
43 ];它记录了成瘾症状的存在,包括专注、戒断、耐受性、无法控制网络游戏、对其他活动失去兴趣、心理或社会问题、欺骗、逃避和因网络游戏而造成的重大损失。IGD由≥5项(是-否回答选项)定义。中文版
第五版 已被证实具有良好的心理测量特性和诊断有效性[
44 ,
45 ].本研究检查表的Cronbach α为0.79。
与网络游戏相关的不适应认知
MCIG采用中文版修正网络游戏认知量表(C-RIGCS)进行测量。它由3个分量表组成:网络游戏的感知奖励,玩网络游戏的感知冲动,以及不完成游戏任务就不愿意停止玩游戏的感知意愿。例如,“玩网络游戏时,我觉得自己更有控制力”、“如果不能玩网络游戏,我会感觉很糟糕”、“在网络游戏中,想到自己未完成的目标或目标,我会感到不舒服”。C-RIGCS已在中国青少年中得到验证,并显示出可接受的心理测量特性[
12 ].这些项目用李克特量表(Likert) 5分制进行评分(0=从不到4=总是),得分越高,MCIG水平越高。本研究总量表及其3个子量表的Cronbach α分别为0.91、0.86、0.81和0.74。
冲动
冲动性是通过使用Barratt冲动性量表的10项运动冲动性子量表来测量的,该量表显示了一时冲动和快速反应的倾向[
46 ].中文版在中国青少年中进行了一定的文化适应,表现出较好的信度和构念效度[
47 ].一个例子是“我做事不假思索。”这些项目采用李克特5分制(1=完全不同意到5=完全同意)进行评分,得分越高表明冲动程度越高。本研究量表的Cronbach α为。91。
自我控制
自我控制采用13项简短自我控制量表[
26 ],在中国青少年中表现出良好的心理测量特性[
48 ].一个例子是“我善于抵制诱惑。”这些项目采用李克特量表(Likert) 5分制进行评分(1=从不到5=总是),得分越高表明自控能力越强。本研究量表Cronbach α为0.74。
人际关系的影响
人际影响是通过修正之前研究中评估相似倾向的6个项目来衡量的[
28 ].这些项目包括被父母和同伴邀请玩网络游戏的频率,感知父母和同伴的游戏强度,以及感知父母和同伴对当前网络游戏行为的影响。比如“你父母多久邀请你去玩一次网络游戏?”、“你父母多久玩一次网络游戏?”以及“你认为你的父母在多大程度上影响了你的网络游戏行为?”通过验证性因素分析,对6个项目的2因素结构(父母影响和同伴影响)进行了检验,拟合优度可接受(比较拟合指数[CFI]=0.97, Tucker-Lewis指数[TLI]=0.97,近似均方根误差[RMSEA]=0.09)。这些项目采用李克特4分制评分(1=从不/零到4=总是/严重),得分越高表明人际影响程度越高。本研究总量表及其2个子量表的Cronbach α分别为0.73、0.63 (a Cronbach α >。60在以往文献中被认为是可以接受的[
49 ,
50 ])和.71。
统计分析
以IGD为二元因变量。通过单因素logistic回归分析,建立所研究背景变量与IGD之间的相关性;推导出粗优势比(ORcs)及其各自的95% ci。Pearson相关系数(rp )和Spearman相关系数(r年代 )分别对连续变量和序数变量进行了推导。采用加权最小二乘法和方差调整估计的结构方程模型(SEM)对中介效应进行了检验。我们创造了三个潜在变量:(1)冲动性和自制力量表得分为冲动性和自制力量表得分(反向得分),(2)人际影响由父母影响和同伴影响的子量表得分得出,(3)适应不良认知由三种类型MCIG的子量表得分得出。3个潜在变量与IGD之间的路径符合中介假设。推荐的拟合优度指标为CFI≥0.90,TLI≥0.90,RMSEA≤0.08。扫描电镜采用Mplus 7.0;其他统计分析采用SPSS 21.0版(IBM Corp)。统计学意义定义为2尾
P 值< . 05。
结果
描述性统计
超过一半的参与者是男性(1550/3081,50.31%)和一年级学生(1979/3081,64.23%)。超过五分之一的人不是在研究所在城市出生的(691/3081,22.43%),也不是与父母都住在一起(639/3081,20.74%)。约五分之一的受访者父亲(594/3081,19.28%)及母亲(566/3081,18.37%)曾接受高等教育或以上;12.56%(387/3081)自认家庭收入水平低于或远低于同学,19.47%(600/3081)自认学业成绩低于平均水平
表1 ).冲动、自我控制、父母影响和同伴影响的平均值分别为22.9 (SD 7.6,范围10-50)、44.4 (SD 7.6,范围13-65)、4.8 (SD 1.8,范围3-12)和6.5 (SD 2.1,范围3-12)。同样,总体C-RIGCS及其3个子量表的平均值分别为17.0 (SD 11.6,范围0-60)、7.2 (SD 5.9,范围0-28)、3.7 (SD 3.5,范围0-16)和6.1 (SD 3.7,范围0-16)。
表1
参与者的背景特征(N=3081)。
特征
值,n (%)
性
女
1525 (49.49)
男性
1550 (50.31)
缺失的数据
6 (0.19)
年级
七个
1979 (64.23)
八个
579 (18.79)
九个
523 (16.98)
研究网站
广州
1126 (36.55)
成都
1955 (63.45)
出生在进行这项研究的城市
是的
2367 (76.83)
没有
691 (22.43)
缺失的数据
23日(0.75)
与父母同住
是的
2382 (77.31)
没有
639 (20.74)
缺失的数据
60 (1.95)
父亲受教育程度
初中及以下学历
1489 (48.33)
高中或同等学历
831 (26.97)
大专及以上学历
594 (19.28)
缺失的数据
167 (5.42)
母亲受教育程度
初中及以下学历
1532 (49.72)
高中或同等学历
803 (26.06)
大专及以上学历
566 (18.37)
缺失的数据
180 (5.84)
家庭收入水平与同学比较
多高/
672 (21.81)
温和的
2002 (64.98)
低/低得多
387 (12.56)
缺失的数据
20 (0.65)
自我报告的学业成绩
高于平均水平
1020 (33.11)
平均
1348 (43.75)
低于平均水平
600 (19.47)
缺失的数据
113 (3.67)
IGD患病率
IGD患病率为13.57% (418/3081;95% CI 12.4%-14.5%)。在过去12个月玩过网络游戏的人群中(2071/3081,占所有参与者的67.22%),IGD的患病率为17.67% (366/2071;95% ci 16.0%-19.3%)。
背景变量和IGD之间的关联
单因素logistic回归分析显示背景变量均与IGD显著相关,除了出生地点(是否出生在研究进行的城市;
表2 ).影响因素包括性别(男vs女:ORc=2.80, 95% CI 2.23-3.51)、年级(8年级vs 7年级:ORc=1.90, 95% CI 1.49-2.44;九年级vs七年级:ORc=1.36, 95% CI 1.03-1.80)、研究地点(成都vs广州:ORc=2.12, 95% CI 1.66-2.69)、居住安排(不与父母同住vs与父母同住:ORc=1.54, 95% CI 1.22-1.95)、家庭收入水平(自我感觉比其他同学低或多低vs比其他同学高或多高:ORc=1.64, 95% CI 1.17-2.30)、父母教育程度(父亲受高等教育vs小学及以下:ORc=0.53, 95% CI 0.39-0.73;母亲的高等教育程度vs小学或以下教育程度:ORc=0.72, 95% CI 0.53-0.97),以及自我报告的学业成绩(平均水平vs高于平均水平:ORc=1.35, 95% CI 1.04-1.76;低于平均值vs高于平均值:ORc=2.53, 95% CI 1.90-3.36)。
表2
研究背景变量与网络游戏障碍之间的单变量逻辑回归分析(N=3081)。
背景变量
IGD一个 , n (%)
协会,兽人b (95%置信区间)
性
女c
119 (7.8)
N/Ad
男性
297 (19.16)
2.80 (2.23 - -3.51) * * *
年级
七个c
226 (11.42)
N/A
八个
114 (19.69)
1.90 (1.49 - -2.44) * * *
九个
78 (14.91)
1.36 (1.03 - -1.80) *
研究网站
广州c
96 (8.53)
N/A
成都
322 (16.47)
2.12 (1.66 - -2.69) * * *
出生在进行这项研究的城市e
是的c
308 (13.01)
N/A
没有
105 (15.2)
1.20 (0.94 - -1.52)
与父母同住e
是的c
294 (12.34)
没有
114 (17.84)
1.54 (1.22 - -1.95) * * *
父亲受教育程度e
初中及以下学历c
227 (15.25)
N/A
高中或同等学历
109 (13.12)
0.84 (0.66 - -1.07)
大专及以上学历
52 (8.75)
0.53 (0.39 - -0.73) * * *
母亲受教育程度e
初中及以下学历c
218 (14.23)
N/A
高中或同等学历
102 (12.7)
0.88 (0.68 - -1.13)
大专及以上学历
60 (10.6)
0.72 (0.53 - -0.97) *
家庭收入水平与同学比较e
多高/c
87 (12.95)
N/A
温和的
246 (12.29)
0.94 (0.73 - -1.22)
低/低得多
76 (19.64)
1.64 (1.17 - -2.30) * *
自我报告的学业成绩e
高于平均水平c
98 (9.61)
N/A
平均
169 (12.54)
1.35 (1.04 - -1.76) *
低于平均水平
127 (21.17)
2.53 (1.90 - -3.36) * * *
一个 IGD:网络游戏障碍。
b 兽人:粗优势比。
c 参考= 1.0
d N/A:不适用。
e 缺失的数据被排除在分析之外。
*
P < . 05。
**
P < . 01。
***
P <措施。
研究变量之间的相关性
研究的3个危险因素(冲动、父母影响和同伴影响)均与整体C-RIGCS及其代表MCIG的3个子量表呈正相关(rp 范围从0.19到0.39;
P <.001)和IGD (r年代 从0.24到0.26;
P 分别<措施)。自我控制与整体C-RIGCS及其3个子量表呈负相关(rp 范围从-0.45到-0.27;
P <.001)和IGD (r年代 = -0.32;
P 分别<措施)。除上述相关外,IGD各研究因素之间均存在显著相关(见
表3 ).
表3
冲动、自我控制、人际影响、适应不良认知与网络游戏障碍之间的相关性(N=3081)一个 .
主要变量
1
2
3.
4
5
6
7
8
9
1.冲动b
- - - - - -c
2.自我控制
0.58 *
- - - - - -
3.父母的影响b
0.26 *
0.24 *
- - - - - -
4.同伴的影响b
0.24 *
0.21 *
0.40 *
- - - - - -
5.整体认知不良b
0.37 *
0.38 *
0.30 *
0.39 *
- - - - - -
6.网络游戏的感知奖励b
0.31 *
0.32 *
0.29 *
0.37 *
0.93 *
- - - - - -
7.感知玩网络游戏的冲动b
0.39 *
0.45 *
0.28 *
0.35 *
0.85 *
0.69 *
- - - - - -
8.在未完成游戏任务前不愿停止游戏b
0.28 *
0.27 *
0.19 *
0.30 *
0.85 *
0.68 *
0.61 *
- - - - - -
9.IGDd、e
0.30 *
0.41 *
0.37 *
0.42 *
0.24 *
0.26 *
0.26 *
0.32 *
- - - - - -
一个 缺失的数据被排除在分析之外。
b 皮尔逊相关分析。
c 不适用。
d Spearman相关分析。
e IGD:网络游戏障碍。
*
P <措施。
检验中介假说的SEM模型
图1 SEM模型拟合较好(CFI=0.95, TLI=0.90, RMSEA=0.08);3个潜在变量的因子负荷在0.57 ~ 0.89之间
P <措施)。研究结果显示,不良适应认知在冲动性或低自控力与IGD之间起部分中介作用(中介效应大小=30.0%;
P Sobel检验<.001),人际影响与IGD之间(中介效应大小=37.8%;
P Sobel检验<.001)。冲动或自制力低(标准化)
β = 29;
P <.001)和人际影响(标准化
β = .24点;
P <.001)对IGD有显著的直接影响。标准化
β 其他路径的值表示在
图1 .
图1
结构方程模型检验中介假设。IGD:网络游戏障碍。*
P <措施。
讨论
这项研究揭示了IGD的高患病率(在所有青少年参与者中约为14%,在青少年网络游戏玩家中为18%)。在中国另外两个城市的青少年中,患病率与13%相当[
51 ],但远高于澳门华人成人的2% [
52 ]以及澳大利亚青少年的3.1% [
9 ].这些研究都使用了
第五版 评估IGD的标准。IGD的高患病率意味着有必要规范网络游戏行为,并进行干预以减少中国青少年的IGD,因为青少年IGD与各种行为问题(如攻击和暴力[
53 ,
54 )和心理健康问题(例如,孤独和抑郁[
4 -
6 ])。
在我们的研究中,一些背景因素与IGD的较高风险相关,包括男性性别、较高的成绩、与父母都不住在一起,以及自我报告的学业成绩低于平均水平。首先,证实了以往的研究[
18 ,
55 ,
56 ],男性患IGD的风险更高。这一发现可以用大脑反应的性别差异来解释。
57 ]、网上游戏的动机[
58 ],以及不太适合女性的游戏环境[
59 ,以及其他看似合理的因素。第二,在本研究中,较高的成绩与IGD呈正相关。类似的发现也有报道[
9 ],但年龄与IGD之间的关系方向是复杂的[
18 ,
60 ].未来的纵向研究有必要检查性别、年龄、年级和IGD之间的关系,以制定针对性别和年龄的干预措施来减少IGD。此外,弱势青少年,包括那些社会经济地位较低的青少年(例如,自我认为家庭收入较低)和那些没有与父母都生活在一起的青少年比其他人更有可能患有IGD。以前的纵向和横断面研究也报告了类似的结果[
61 ,
62 ].弱势青少年的休闲活动资源可能较少,父母对他们上网的监督也较少,这可能导致他们更频繁地玩网络游戏,患上IGD的风险也更高[
61 ].在我们的研究中也报道了学习成绩和IGD之间的负相关,这与之前的文献一致[
18 ,
63 ,
64 ].值得注意的是,学业成绩与IGD之间的关系可能是双向的。对学习成绩不好的挫败感可能会导致有问题的游戏作为逃避和适应不良的应对手段。
65 ],这与IGD有关[
66 ].相反,IGD可能导致学习成绩不佳[
5 ,
67 ].因果方向需要通过纵向研究来确定。
为了促进设计有效的减少IGD的干预措施,重要的是了解IGD风险或保护因素与IGD之间关联的机制(中介)。研究结果表明,一些内在(冲动)和人际(人际影响)风险因素可能会提高三种类型MCIG的水平,从而增加IGD的发生风险。此外,自我控制可能降低MCIG,从而增加IGD(部分中介作用)。尽管如此,在冲动、自我控制、人际影响和IGD之间存在显著的直接影响意味着存在其他未研究的中介因素。例如,应对是一个潜在的中介,因为布兰德的模型假设功能失调的复制策略在人格特征和互联网使用问题(包括IGD)之间起到中介作用[
32 ),而冲动可以被认为是一种性格特征。人际影响也可能加强网络游戏的主观规范(即重要他人对网络游戏的支持),这是计划行为理论的一个建构[
68 ];这些主观规范被认为与MCIG相关。未来的研究应该着眼于其他的介质。
观察到的中介作用表明,三种类型的MCIG的修改可以潜在地降低冲动或人际影响对IGD的有害影响,增强自我控制对IGD的保护作用。改善MCIG的有针对性的干预措施可能包括培训以提高对3种类型MCIG的认识和执行相关认知重建的技能[
69 ]、提供其他奖励来源(例如户外活动)以减少对网络游戏的感知奖励、移除诱惑和刺激来源(例如游戏设备),以及引入分散注意力的技巧以减少对网络游戏的感知冲动或不愿停止[
70 ,
71 ].
对于为什么冲动与三种类型的MCIG呈正相关,也有合理的解释。首先,冲动可能会增加奖励敏感性,从而增强青少年从成瘾行为中寻求更多奖励的驱动力[
72 ,
73 ];因此,冲动的青少年可能拥有更高的奖励动机,并从网络游戏中获得更多的奖励。其次,冲动的青少年可能对网络游戏的线索更敏感,因此有更强烈的玩游戏的欲望。第三,冲动通常会降低对成瘾行为的冲动抑制,即使存在负面后果[
74 -
76 ];对游戏冲动抑制能力减弱的青少年可能因此更难以抵抗网络游戏的刺激,并可能更不愿意停止玩游戏。自我控制与三种类型的MCIG呈负相关,可能是因为冲动与自我控制呈负相关[
22 -
25 ],但也可能有其他原因。调节冲动和自我控制的干预措施可以消除诱惑,加强调节冲动的自我效能[
77 ])。特别是,指定何时、何地以及如何调节脉冲的“如果-那么”计划干预可能是有用的。
78 ];一项综述报告称,这种类型的干预在减少成瘾行为(例如,酗酒和吸烟)方面表现出了有效性[
79 ].
本研究还发现人际影响与MCIG之间存在正相关。如果另一半经常玩网络游戏,则与MCIG呈正相关。SCT表明,通过相互决定论和观察学习,社会互动可能影响青少年的态度和行为[
31 ].经常玩网络游戏的青少年的父母或同龄人可能也会感知到更高水平的MCIG(例如,3种类型的MCIG)。青少年的适应不良认知可能通过社会学习、主观规范和强化等多种途径受到父母的影响。此外,同伴之间相互影响,形成对特定行为的共同看法[
80 ].需要进一步确认。以家庭为基础的干预措施对减少IGD可能有用。与网络游戏相关的适应不良和适应使用心理教育初步取得成效[
81 ].另一项干预包括父母对青少年自我调节实践和游戏行为的监测,在改善青少年的态度、知识、自我调节和IGD方面显示了短期(3个月)的疗效[
82 ].尽管一项荟萃分析显示,同伴主导的干预措施在减少青少年烟草、酒精和药物使用方面是有效的[
83 ],我们的文献搜索没有找到类似的干预IGD。未来的循证干预是有必要的。
这项研究有几个局限性。首先,报告偏差,如回忆偏差和社会可取性偏差,可能已经被引入。第二,由于参与学校的选择是基于方便,可能存在选择偏差,研究结果的泛化应谨慎。第三,用量表评估IGD的患病率
第五版 核对表可能被高估了
ICD-11 标准(
84 ].第四,由于本研究的横断面性质,我们无法做出因果推论。第五,修订后的人际影响评估工具尚未得到验证,尽管我们进行了验证性因素分析来测试其2因素结构,显示出可接受的拟合优度。最后,本研究只调查了网络游戏,而没有调查线下电子游戏,而线上和线下电子游戏都被包括在研究范围内
ICD-11 在游戏障碍的范畴下,这两种类型的游戏障碍在病因学、流行病学和治疗上有所不同。
综上所述,MCIG在冲动、自我控制或人际影响与IGD之间起部分中介作用。对三种类型MCIG的修正可有效降低冲动或人际影响对IGD的有害影响,增强自我控制对IGD的保护作用。未来的纵向研究需要验证这些发现,并探索其他潜在的介质。
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近似的均方根误差
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扫描电镜
结构方程建模
TLI
Tucker-Lewis指数
谁
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本研究由国家自然科学基金(81373021)资助。我们要感谢所有参与者的贡献。
JTFL和YY构思了这项研究。YY、PKHM和JTFL负责该方法。JZ和JL进行了调查。YY公司负责软件和数据管理,进行形式化分析。PKHM和JTFL负责验证。JZ, JL和JTFL获得了研究资源。YY和JTFL撰写了初稿。YY、PKHM和JTFL对草案进行了审阅和编辑。JTFL进行监督。JL和JTFL获得了这项研究的资金。
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