Aus der Klinik und Poliklinik für Psychiatrie und Psychotherapie des
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Aus der Klinik und Poliklinik für Psychiatrie und Psychotherapie des Kindes- und Jugendalters der Universität zu Köln Direktor: Universitätsprofessor Dr. med. G. Lehmkuhl Computerspielverhalten: Klinische Charakteristika und Abhängigkeit bei Jugendlichen mit psychiatrischen Krankheitsbildern Inaugural – Dissertation zur Erlangung des Doktorwürde der Hohen Fakultät für Medizin der Universität zu Köln vorgelegt von Katharina Wolf aus Reinbek promoviert am 23. Oktober 2013 Gedruckt mit der Genehmigung der Medizinischen Fakultät der Universität zu Köln 2013 Küpper und Mahdjoub GbR Copy Shop Ubierring 29 50678 Köln Dekan: Universitätsprofessor Dr. med. Dr. h.c. Th. Krieg 1. Berichterstatter: Universitätsprofessor Dr. med. G. Lehmkuhl 2. Berichterstatter: Universitätsprofessor Dr. med. Dr. phil. K. Vogeley Erklärung Ich erkläre hiermit, dass ich die vorliegende Arbeit ohne unzulässige Hilfe Dritter und Benutzung anderer als der angegebenen Hilfsmittel angefertigt habe; die aus fremden Quellen direkt oder indirekt übernommenen Gedanken sind als solche kenntlich gemacht. Bei der Auswahl und Auswertung des Materials sowie bei der Herstellung des Manuskripts habe ich Unterstützungsleistungen von Universitätsprofessor Dr. med. Gerd Lehmkuhl, Privatdozent Dr. Dr. med. Jan Frölich, Diplom- Betriebswirtin Helga Banhart und Roland Sipek erhalten. Weitere Personen waren an der geistigen Herstellung der vorliegenden Arbeit nicht beteiligt. Insbesondere habe ich nicht die Hilfe einer Promotionsberaterin/eines Promotionsberaters in Anspruch genommen. Dritte haben von mir weder unmittelbar noch mittelbar geldwerte Leistungen für Arbeiten erhalten, die im Zusammenhang mit dem Inhalt der vorgelegten Dissertation stehen. Die Dissertationsschrift wurde von mir bisher weder im Inland noch im Ausland in gleicher oder ähnlicher Form einer anderen Prüfungsbehörde vorgelegt. Köln, den 14.04.2013 Unterschrift Die dieser Arbeit zugrunde liegenden Daten aus Fragebögen und Krankenakten wurden in Köln und Stuttgart von mir selbst sowie von Privatdozent Dr. Dr. med. Jan Frölich und Diplombetriebswirtin Helga Banhart erfasst und von uns mit Hilfe von Herrn Roland Sipek ausgewertet. Der Fragebogen CSV-S wurde mir von Diplom-Psychologe Dr. Klaus Wölfling, Universität Mainz, zur Computerspielverhalten Verfügung sowie gestellt, der der Zusatzfragebogen Elternfragebogen wurden zum von Universitätsprofessor Dr. med. Gerd Lehmkuhl, Privatdozent Dr. Dr. med. Jan Frölich und mir selbst entwickelt. Die Fragebögen wurden in den ambulanten Therapieeinheiten der Jugendpsychiatrie der Uniklinik Köln und im Praxisbetrieb in Stuttgart den Jugendlichen durch die Therapeuten vorgelegt. Im stationären Bereich der Jugendpsychiatrie der Uniklinik Köln wurden die Teilnehmer von mir direkt angesprochen. Danksagung Ich möchte mich als erstes ganz herzlich bei allen Jugendlichen und ihren Eltern für die Teilnahme an dieser Studie bedanken. Bei meinem Doktorvater Universitätsprofessor Dr. med. Gerd Lehmkuhl möchte ich mich für die Initiative dieses Projektes und die Möglichkeit, innerhalb seiner Abteilung diese Arbeit anfertigen zu dürfen, ganz herzlich bedanken. Genauso gilt mein herzlichster Dank Privatdozent Dr. Dr. med. Jan Frölich für seine Begleitung und Unterstützung sowie ebenfalls für die Möglichkeit, diese Arbeit überhaupt anfertigen zu können. Ein ganz besonderer Dank geht an Diplom-Betriebswirtin Helga Banhart für ihre nette, unermüdliche Hilfe mit der Datenerfassung und -eingabe in Stuttgart sowie für den kontinuierlichen Kontakt. Ein großer Dank geht auch an Frau Giese und die ärztlichen und nicht-ärztlichen Mitarbeiter der Poliklinik in Köln, die den Fragebogen in ihren Therapieeinheiten an ihre Patienten und die Eltern weiter gegeben haben. Ebenso danke ich den Betreuern und Therapeuten der Jugendstation für die Ausgabe der Fragebögen an die Eltern, wenn es mir nicht möglich war, zu den Besuchszeiten in der Klinik anwesend zu sein. Meiner Familie, insbesondere meiner Mutter, danke ich für die Ermöglichung meines Medizinstudiums sowie für das Interesse an dieser Arbeit. Auch möchte ich mich bei meinen Freunden Marieke, Nora, Rike, Sophia, Christoph, Benjamin und Bernadette, genauso wie bei meinem Freund Timon für ein stets offenes Ohr bei Fragen und Zweifeln sowie für ihre hilfreiche Unterstützung und Diskussionsoffenheit bedanken. Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis Inhaltsverzeichnis ............................................................................................... I Abkürzungsverzeichnis ......................................................................................... IV 1 Einleitung ............................................................................................................ 1 1.1 Medien -und Computernutzung von Kindern und Jugendlichen – eine Übersicht ...................................................................................................... 1 1.2 Einordnung, Entstehung und klinische Merkmale von Computerspielsucht ............................................................................................ 4 1.2.1 Einordnung der Computerspielsucht in den diagnostischen Kontext von psychischen Störungen............................................................ 4 1.2.2 Klinische Merkmale und Aspekte zur Entstehung von Computerspielsucht......................................................................................... 6 1.3 Bisherige Ergebnisse von Studien zu Computerspiel- und Internetsucht........................................................................................................ 8 1.3.1 Ergebnisse internationaler Studien zu Computerspiel- und Internetsucht .................................................................................................... 8 1.3.2 Ergebnisse nationaler Studien zu Computerspiel- und Internetsucht .................................................................................................. 10 1.4 Exzessiver Computer- und Internetkonsum: Assoziation mit psychosozialen Folgen und psychiatrischer Komorbidität ......................... 12 1.4.1 Exzessive Computernutzung und soziale Interaktion............... 13 1.4.2 Exzessive Computernutzung und Schulleistung ........................ 14 1.4.3 Exzessive Computernutzung und Gewaltbereitschaft .............. 16 1.4.4 Exzessive Computernutzung, Depression und Angststörung.. 16 1.4.5 Exzessive Computernutzung und Aufmerksamkeitsdefizitstörungen .............................................................. 18 1.5 Exzessive Computernutzung und physische Konsequenzen .......... 21 1.6 Zielsetzung............................................................................................... 22 2 Methodik............................................................................................................ 24 2.1 Studienaufbau und -durchführung ...................................................... 24 2.2 Ausschlusskriterien................................................................................. 26 2.3 Erhebungsinstrumente .......................................................................... 27 2.3.1 Die CSV-Skala (= CSV-S) in der Version für Jugendliche und Kinder 27 I Inhaltsverzeichnis 2.3.2 Der Zusatzfragebogen für Jugendliche........................................ 28 2.3.3 Der Elternfragebogen ..................................................................... 29 2.3.4 Der SDQ-Fragebogen zu Stärken und Schwächen des Kindes in Kinder- und Elternversion........................................................................ 29 2.4 Datenerfassung und Statistik ............................................................... 30 3 Ergebnisse......................................................................................................... 31 3.1 Demographie der Gesamt- und Unterkollektive ............................... 31 3.1.1 Psychiatrische Diagnosen............................................................... 36 3.1.2 Computerbesitz und -nutzungsdauer .......................................... 40 3.2 Bewertung der Spielsüchtigkeit gemäß CSV-Skala in Gesamt- und Unterkollektiven................................................................................................. 41 3.3 Demografischer Vergleich von normal spielenden und missbräuchlich spielenden / spielsüchtigen Jugendlichen......................... 43 3.3.1 Psychiatrische Diagnosen: Vergleich von normal spielenden und missbräuchlich spielenden / spielsüchtigen Jugendlichen ............. 47 3.3.2 Computerbesitz und -nutzungsdauer: Vergleich von normal spielenden und missbräuchlich spielenden / spielsüchtigen Jugendlichen ................................................................................................... 49 3.4 Fragebögen aus Perspektive der Jugendlichen ................................. 49 3.4.1 CSV-Skala aus Perspektive der Jugendlichen ............................ 49 3.4.2 Zusatzfragebogen aus Perspektive der Jugendlichen............... 56 3.4.3 Der SDQ-Fragebogen aus Perspektive der Jugendlichen ........ 68 3.5 Fragebögen aus Elternperspektive...................................................... 69 3.5.1 Fragebogen zum Computerspielverhalten von Kindern und Jugendlichen (FCKJ) aus der Elternperspektive....................................... 69 3.5.2 Der SDQ-Fragebogen aus der Elternperspektive ...................... 75 4 Diskussion ......................................................................................................... 77 4.1 Einführung................................................................................................ 77 4.2 Diskussion der Methodik ....................................................................... 77 4.3 Vergleich der Daten zur Prävalenz von Computersucht.................. 81 4.4 Demografische, gesellschaftliche und soziale Gesichtspunkte ...... 83 4.5 Schule und Schulleistung ...................................................................... 85 4.6 Computerbesitz, Computernutzung und Spielzeit............................ 87 II Inhaltsverzeichnis 4.7 Suchtcharakteristika, Emotionen und Konsequenzen ..................... 90 4.8 Computersucht und psychische Erkrankung und Behandlung....... 92 4.9 Computerspielverhalten laut Elternaussagen.................................... 94 4.10 Ausblick................................................................................................. 97 5 Zusammenfassung .......................................................................................... 99 6 Literaturverzeichnis....................................................................................... 101 7 Anhang ............................................................................................................ 111 8 Lebenslauf....................................................................................................... 125 III Abkürzungsverzeichnis Abkürzungsverzeichnis ADHS Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung BaDo-Kriterien Kriterien zur Schichtzugehörigkeit laut Basisdokumentation in der Psychotherapie CRABI Computer Related Addictive (Bestandaufnahme von Behaviour Computer Inventory bezogenem Suchtverhalten) CSVK Fragebogen zum Computerspielverhalten von Kindern CSV-R Fragebogen zum Computerspielverhalten – revidierte Fassung CSV-S Fragebogen zum Computerspielverhalten – Skala DIMDI Deutsches Institut für Medizinische Dokumentation und Information DSM-IV Diagnostic and (Diagnostisches Statistical und Manual of statistisches Mental Handbuch Disorders psychischer Störungen), Fassung IV DSM-IV-JV Fragebogen zum Computerspielverhalten von Jugendlichen, orientiert an den Kriterien des DSM-IV für pathologisches Glücksspiel (J = Juvenile, V = Video Game) E-Schule Schulen zur Erziehungshilfe für Kinder und Jugendliche mit sozial-emotionalem sonderpädagogischem Förderbedarf ICD-10 International Statistical Classification of Diseases and Related Health Problems (Internationale statistische Klassifikation der Krankheiten und verwandter Gesundheitsprobleme) IGS Integrierte Gesamtschule JIM Jugend, Information, (Multi-) Media, im Rahmen von Studien des Medienpädagogischen Forschungsbund Südwest KFN Kriminologisches Forschungsinstitut Niedersachsen KFN-CSAS-I Computerspielabhängigkeitsskala des Kriminologischen Forschungsinstituts Niedersachsen, 1. Version KFN-CSAS-II Computerspielabhängigkeitsskala des Kriminologischen Forschungsinstituts Niedersachsen, 2. Version LAN Local Area Network (lokales Netzwerk) Max Maximum Min Minimum IV Abkürzungsverzeichnis MMORPGs Massively Multiplayer Online Role-Playing Games (MassenMehrspieler-Online-Rollenspiele) OSV-S Fragebogen zum Onlinespielverhalten – Skala PC Personal Computer (Persönlicher Computer) SD Standardabweichung SDQ Strengths and Difficulties Questionnaire (Fragebogen zu Stärken und Schwächen) STICA Short-Term Treatment of Internet- and Computeraddiction (Kurzzeittheapie von Internet- und Computersucht) YDQ Diagnostic Questionnaire for Internet (Diagnostischer Fragebogen für Internetsucht) V Addiction VI Einleitung 1 Einleitung Die Nutzung des Computers und der digitalen Medien nimmt in der heutigen Alltagswelt von Kindern und Jugendlichen einen hohen und stetig wachsenden Stellenwert ein. Computer- und Internetnutzung hat sich zu einem wesentlichen Bestandteil der Freizeitgestaltung, interaktiver Kommunikation und darüber hinaus auch von Schule und Lernen etabliert. Ein sinnvoller Umgang mit dem Computer sollte im Zuge der technischen Entwicklung im Zusammenhang mit dem späteren Berufsleben möglichst schon im Jugendalter erlernt werden, kann jedoch auch Gefahren wie exzessives Spielverhalten und dadurch ausgelöste somatische und psychische Beeinträchtigungen bergen. Im Folgenden sollen die verschiedenen Gesichtspunkte der Computer- und Internetnutzung, insbesondere im Hinblick auf Computerspiele und Suchtverhalten beleuchtet werden. 1.1 Medien -und Computernutzung von Kindern und Jugendlichen – eine Übersicht Nahezu flächendeckend sind heutzutage die Haushalte der Bundesrepublik Deutschland mit Zugangsmöglichkeiten zur vielfältigen Nutzung von Medien ausgestattet. Der Medienpädagogische Forschungsbund Südwest veröffentlichte im Jahre 2011 eine aktuelle Studie zum Medienumgang von 1.205 12 – 19 jährigen Jugendlichen unterschiedlicher Schulbildung (JIM = Jugend, Information und (Multi-)Media). In allen befragten Haushalten befindet sich mindestens ein Fernsehgerät, ein Computer mit Internetzugang sowie Mobiltelefone. ¾ der der Familien besitzen zudem eine stationäre Spielkonsole, 2/3 ein tragbares elektronisches Spielgerät. 79% der befragten Jugendlichen gaben an, einen eigenen PC zu besitzen, 50% mit unbeschränktem Internetzugang (JIM, 2011). Laut einer ähnlichen Studie des Kriminologischen Forschungsinstituts Niedersachen (KFN) zu Computerspielabhängigkeit im Kindes - und Jugendalter, bei der 15.168 Schüler der neunten Klassenstufe unterschiedlichen Bildungshintergrundes befragt wurden, sind es hingegen nur 69,8%, die sich im Besitz eines eigenen Computers befinden (Rehbein et al., 2009). Beide Studien 1 Einleitung zeigen keine Unterschiede zwischen Haupt-, Real-, oder Gymnasialschülern bezüglich des PC-Besitzes. Die Nutzung des Internets hat mittlerweile ihren festen Platz im Alltag von heranwachsenden Jungen und Mädchen gefunden. Während 1998 lediglich 18% der Jugendlichen das Internet nutzten (JIM, 1998), sind es heute nahezu 100%. Laut der JIM-Studie sind die Jugendlichen an einem durchschnittlichen Wochentag 134 Minuten online, Jungen etwa 13 Minuten länger als Mädchen. Mit dem Alter nimmt der Internetkonsum stetig zu. Je höher sein Bildungsniveau ist, desto weniger Zeit verbringt ein Schüler durchschnittlich im Internet. Während Gymnasiasten im Durchschnitt 119 Minuten täglich im Internet surfen, sind es bei den Realschülern 144 Minuten und bei Hauptschülern sogar 164 Minuten. Die beliebteste Beschäftigung im Internet sind Online-Kommunikationsportale oder Chatrooms, die besonders von Mädchen Zuwendung finden. Bei einer inhaltlichen Verteilung kommen diese auf 44% der Internetzeit, gefolgt von Unterhaltung und Musik mit 24%. 16% der Zeit werden Online-Computerspiele - weitaus häufiger von Jungen und am meisten von Besuchern der Hauptschulen genutzt. Aber auch die Informationsrecherche für Schule und Allgemeinbildung nimmt mit 15% noch einen relativ hohen Stellenwert ein (JIM, 2011). Am häufigsten nutzen die Heranwachsenden nach der Befragung des Medienpädagogische Forschungsbund Südwest in 2011 den Computer im eigenen Zimmer, rasant an Relevanz gewonnen hat jedoch auch die Internetnutzung über Mobiltelefone (so genannte Smartphones). Waren es 2004 noch 4% der Jugendlichen, die das mobile Internet nutzten, so sind es heute schon 29%, die ständig – zuhause und unterwegs – Zugriff auf das „WorldWideWeb“ in Anspruch nehmen. Auch wenn Internet und Kommunikation anscheinend die zentrale Rolle im Alltag des durchschnittlichen Jugendlichen einnehmen, so liegt doch im Einzelnen betrachtet ein weiterer Schwerpunkt auf der Nutzung von Offline- und OnlineComputerspielen, addiert durch Spiele an der Spielkonsole. Studien, die sich mit der Nutzungsfrequenz dieser elektronischen Spiele auseinandersetzen, erhalten inhomogene Ergebnisse. Betrachtet man die Geschlechter getrennt voneinander, zeigen Jungen eine durchschnittlich stärkere Affinität zur virtuellen Spielwelt. Die Ergebnisse verschiedener Studien reichen bei ihnen von im Mittel 81 Minuten Spielzeit an einem normalen Werktag (JIM, 2011), bis zu 130 Minuten (Rehbein 2 Einleitung et al., 2009). Mädchen hingegen spielen werktags nur 35 Minuten bzw. bis zu 53 Minuten. Von noch größerer Bedeutung ist generell die mediale Beschäftigung an den Wochenenden: hier variieren die Erhebungen von durchschnittlich 116 Minuten bei Jungen und 42 Minuten bei Mädchen (JIM, 2011) bis zu 130 Minuten bei Jungen bzw. 64 Minuten bei Mädchen (Rehbein et al., 2009). Laut der JIM Studie 2011 spielen 19% der Jugendlichen zwischen 12 und 19 Jahren täglich Offline-Computerspiele, 16% Onlinespiele und 20% spielen an der Konsole. Von ihnen zeigen 3% mit einem täglichen Spielkonsum von mehr als 4 Stunden ein extrem suchtauffälliges Verhalten. Vor allem wird allein und zuhause vor dem eigenen Computer / der eigenen Konsole gespielt. Andere Studien sprechen den Onlinespielen eine weitaus gewichtigere Rolle zu. So beschäftigen sich im Durchschnitt die Mädchen und Jungen zum Teil mehr als 60% ihrer Spielzeit am Computer mit Onlinegames (Rehbein et al., 2009). Während Jungen bei der Wahl ihres Computerspiels Wert auf kampfbetonte Inhalte legen (Kriegs- und Schießspiele, Sportspiele, Autorennen), bevorzugen Mädchen derweilen eher sozial eingefärbte Lern- und Bewegungsspiele (so genannte „Jump and Run“-Spiele) (Vollmer, 2000). Bereits vor Eintritt in die weiterführende Schule zeigen Jungen ein gesteigertes Interesse an gewaltbetonten Spielen (Fromme et al., 2000). 81% der Jugendlichen spielen regelmäßig PC-Spiele, die nicht für ihr Alter freigegeben sind (JIM, 2011). Zusammengenommen haben Internet- und Computerspielnutzung bei weiblichen als auch männlichen Jugendlichen den Fernsehkonsum durchaus an Wichtigkeit überholt, wenn man die durchschnittliche Fernsehdauer von im Vergleich niedrigeren 113 Minuten täglich betrachtet (JIM, 2011). Insgesamt stellt sich ein enormes Zeitaufgebot dar, das Heranwachsende heutzutage mit Medien verschiedenster Art verbringen. Bei Kindern von 11 Jahren oder jünger wurde eine tägliche Beschäftigung mit Computerspielen von im Mittel 54 Minuten evaluiert, die Nutzung von DVD oder Videospielen an der Konsole belief sich auf 61 Minuten. Hier besitzt der Fernsehkonsum mit durchschnittlich 105 Minuten täglich zwar noch einen höheren Stellenwert, wird jedoch zusammen genommen von der Beschäftigung mit elektronischen Spielen auch in dieser Altersklasse bereits überholt. Ein höherer Bildungshintergrund ist hierbei mit einem geringern Fernesehkonsum 3 Einleitung assoziiert, in der Computernutzung ergeben sich jedoch keine Unterschiede zwischen sozial schwächer oder stärker gestellten Familien (Christakis et al., 2004a). 28% aller Grundschulkinder nutzen den Computer jeden Tag, 54% zumindest mehrmals wöchentlich (KIM, 2010). Der heutige Stand der Wissenschaft impliziert also eine alarmierende Entwicklung im Hinblick auf die Zeit, die bereits junge Kinder und Jugendliche vor dem Bildschirm verbringen. Es gilt also diejenigen zu identifizieren, die das Maß eines unschädlichen Medienkonsums überschreiten sowie bereits in jungen Jahren mit Aufklärung und Prävention in allen Bildungsschichten zu beginnen. 1.2 Einordnung, Entstehung und klinische Merkmale von Computerspielsucht 1.2.1 Einordnung der Computerspielsucht in den diagnostischen Kontext von psychischen Störungen Im letzten Jahrzehnt haben sich wie beschrieben gravierende Veränderungen in Freizeitgestaltung, Schul- und Arbeitsleben sowie der zwischenmenschlichen Kommunikation von Kindern und Jugendlichen ergeben. Exzessive Beschäftigung mit Medien, insbesondere Computer und Internet, hat das Aufsehen von Klinikern, Forschern und Suchtberatungsstellen erregt und rückt auch zunehmend in den Blickpunkt der Öffentlichkeit (Spitzer, 2012). Es drängt sich folglich die Frage auf, in welchen Kontext von psychischen Störungen die Computerspielsucht eingeordnet werden kann. Zum einen lassen sich Parallelen zu stoffgebundenen Süchten herstellen, was lerntheoretischen Modells der klassischen Konditionierung anhand des und des Belohnungssystems, beispielsweise beim Hochfahren des Computers oder dem Gefühl des Erfolgs nach einem gewonnenen Spiel, veranschaulicht werden kann (Grüsser und Thalemann, Computerspielverhalten oder 2006b). auch Zum exzessive anderen findet exzessives Internetnutzung zunehmend Einordnung in die Gruppe der abnormen Gewohnheiten und Störungen der Impulskontrolle (F63. nach ICD-10, 312. nach DSM IV) (Young, 1996, Shapira et al., 2000) oder fällt genauer unter den relativ neuen Begriff der Verhaltenssucht. 4 Einleitung Es birgt eine beachtliche nicht-stoffgebundene Suchtgefahr in sich - vergleichbar mit Spielsucht (Gambling) (Meyer und Bachmann, 2005), Sexsucht oder Kaufsucht (Holden, Verhaltenssüchte 2001, Grüsser beinhalten alle und Thalemann, konstituierenden 2006a). Aspekte Diese einer Abhängigkeitssymptomatik, sprich Kontrollverlust, unwiderstehliches Verlangen, Entwicklung von Toleranz- und Entzugssymptomen sowie einer Vernachlässigung sonstiger persönlicher und sozialer Bedürfnisse (Goodman, 1990). Im Gegensatz zum pathologischen Glücksspiel (F63.0 nach ICD-10, 312.31 nach DSM IV) hat die Computerspielabhängigkeit jedoch noch keine eigene Diagnoseeinordnung gefunden und ist nicht nach ICD-10 oder dem psychiatrischen Klassifikationssystem DSM verschlüsselt. Das Diagnostische und Statistische Handbuch Psychischer Störungen (DSM) schlägt für die zukünftige Version DSMV die Einordnung der Computersucht in ein vereinheitlichtes Konzept für „Abhängigkeit und verwandte Störungen“ („Addiction and Related Disorders“) vor. Im Jahre 2007 prüfte die „American Psychiatric Association“ (Amerikanische Gesellschaft für Psychiatrie) ob die Computerspielsucht Eingang in die fünfte Version des DSM finden sollte, welche 2012 veröffentlicht wurde. Es wurde jedoch konkludiert, dass bislang nicht genügend stichhaltige Beweise für die Computerspielsucht existieren, um sie als eigenständige psychiatrische Störung einzuordnen (Weinstein und Weizman, 2012). Eine eigene diagnostische Einordnung und Verschlüsselung ist jedoch unbedingt notwendig, da sich die Computersucht nur teilweise in das Bild einer Impulskontrollstörung fügt. So wird beispielsweise bei einer Störung der Impulskontrolle eine vorausgehende Anspannung mit einem sofortigem Gefühl der Entlastung nach getätigter Handlung sowie nachfolgende Reue und Schuld beschrieben (Saß et al., 2003). Im Gegensatz dazu empfinden die Nutzer während des Computerspielens ihre Spieltätigkeit zumeist als angenehm oder sogar nützlich im Zuge der sozialen Interaktion und geraten in eine Art Flow-Erleben (Wölfling und Müller, 2010). Andere Autoren diskutieren auch die Nähe zu Zwangsstörungen (Grüsser und Thalemann, 2006a) oder interpretieren exzessives Computerspielen als Symptom im Zuge einer Angststörung oder Depression (Hand, 2004). Es herrscht also noch Uneinigkeit und Vagheit zur Diagnose des Gebiets des relativ neuen Symptomenkomplexes Computersucht und so bedarf es folglich noch weiterer Forschung und Diskussion um die Klassifikation zu beherrschen. 5 Schwierigkeiten der diagnostischen Einleitung 1.2.2 Klinische Merkmale und Aspekte zur Entstehung von Computerspielsucht Im Zuge der Reflektion von Computersucht und anderen Verhaltenssüchten werden auch neurobiologische Prozesse untersucht. So konnte mittels EEG gezeigt werden, dass bei Reizverarbeitungsprozesse einer Computerspielsucht stattfinden (Thalemann et ähnliche al., 2007) kortikale wie bei Alkoholabhängigkeit und anderen stoffgebundenen Süchten (Franken et al., 2003, Namkoong et al., 2004). Zudem wurde bei stoffgebundenen (z.B. Heroinoder Alkoholsucht) wie auch bei stoffungebundenen Süchten eine erhöhte Dopaminausschüttung im mesolimbischen Belohnungssystem festgestellt (Koepp et al., 1998, Herrmann et al., 2000, Franken et al., 2003). Diese Befunde legen nahe, dass es auch bei exzessivem Computerspielen zur Entwicklung einer Art Suchtgedächtnisses kommt, welches eine zentrale Rolle bei der Wahrung süchtigen Verhaltens spielt (Robinson und Berridge, 2003). Ein weiterer wichtiger Forschungsansatz bezieht sich aktuell auf die Entstehung und Identifizierung von Abhängigkeitsmerkmalen im Bereich von Computer und Internet und sucht Gründe in den medienimmanenten Gegebenheiten, genauso wie in bestimmten, Störungsbildern und Suchtpotential besitzen individuellen Persönlichkeitsstrukturen, psychischen sozialem Umfeld (Ko et al., 2005b). Das größte nach heutigem Kenntnisstand die so genannten MMORPGs (Massive Multiplayer Online Role-Playing Games), die zunehmend eine zentrale Rolle in der Onlineaktivität junger Menschen einnehmen (Schorb et al., 2008). Das beliebteste Spiel dieser Kategorie mit dem Namen „World of Warcraft“ (WoW) besitzt laut der Studie des Kriminologischen Forschungsinstituts Niedersachen (KFN) aus dem Jahre 2009 das größte Abhängigkeitspotential sowie die längsten Spielzeiten. 36,3% der „World of Warcraft“-Spieler im Kindesund Jugendalter spielen demnach mehr als 4,5 Stunden täglich und sind als exzessive Nutzer zu kennzeichnen. Mit 8,5% sind die meisten Jungen „WoW“süchtig, im Vergleich hierzu sind es bei anderen Spielen wie z.B. das Fußballspiel „FIFA“ nur 1,2% (Rehbein et al., 2009). Die Gründe für die besonders hohe Suchtgefährdung durch MMORPGs sind vielfältig. Zum einem wird in diesen Spielen durch hohe graphische Qualität eine real anmutende, virtuelle, höchst komplexe Parallelwelt kreiert (Beutel et al., 6 Einleitung 2011). Dies schafft einen hohen Attraktivitätsgrad für jugendliche genauso wie für erwachsene Spieler. Die hohe Komplexität der virtuellen Welt lässt im Gegensatz aufkommen. zu z.B. Die Sport- oder Aufmerksamkeit Rennfahrzeugspielen der Nutzer ist keine Langeweile zielgerichtet, sie sind konzentriert und durch das Gefühl von unmittelbarer Belohnung wird ihnen ein euphorisches Gefühl bis hin zu einer Art Flow-Erleben vermittelt (Grüsser und Albrecht, 2007). MMORPGs haben kein Ende, es gibt keine Unterbrechung bei Verlassen des PCs. Dies schafft längere Spiel- und kürzere Pausezeiten, da nur, wer viel spielt auch konkurrenzfähig neben anderen Onlinespielern sein kann (Beutel et al., 2011). Ein weiterer Grund zur Wahl von Onlinespielen ist die soziale Interaktion mit anderen Nutzern, eine so entstehende Gruppendynamik und folgend eine hohe emotionale Bindung an das Spiel (Bergmann und Hüther, 2008, Wölfling und Müller, 2008). In einer Studie des KFN basierend auf einer Schülerbefragung in den Jahren 2007 und 2008 konnte bereits das männliche Geschlecht als ein Risikofaktor für die Computerspielsucht identifiziert werden - was sich mit zahlreichen Studien deckt, die sich mit Prävalenzen von Computerspielsucht beschäftigen (Griffiths und Hunt, 1998, JIM, 2011, Wölfling et al., 2011). Zudem zählt das KFN eine erhöhte Gewaltbereitschaft sowie das Vorbestehen einer Aufmerksamkeitsdefizit -/Hyperaktivitätsstörung oder einer Angststörung zu den Risikofaktoren. Des Weiteren konnten für als computerspielabhängig eingestufte Jugendliche eine erhöhte Schulängstlichkeit und eine geringe Bindung an den Klassenverband festgestellt werden (Rehbein et al., 2009). Weitere beschriebene Merkmale sind ein vermindertes Kompetenzerwarten, eine erhöhte soziale Unsicherheit (Hahn und Jerusalem, 2001, Li und Chung, 2006, Wölfling und Müller, 2009) sowie eine Beeinträchtigung der schulischen Performance (Mößle et al., 2005). Computerspielsüchtige Jugendliche scheinen ein geringes Selbstwertgefühl in Schule und Freizeit vorzuweisen, sodass ihnen der PC durch Erfolge in der virtuellen Welt als eine Quelle der Selbstwertschöpfung dient (Batthyany et al., 2009). Ein weiters Risikomodell basiert auf der zunehmenden Bedeutung der Stressregulation von Jugendlichen. So wird vermutet, dass suchtartige Nutzer nur noch in geringem Maße von funktionalen Copingstrategien Gebrauch machen (Hahn und Jerusalem, 2002). Stattdessen findet immer häufiger ein medienfokussiertes Coping statt (Wölfling und Müller, 2009) bei dem sich die Jugendlichen, anstatt sich mit ihren realen Problemen und Stresssituationen 7 Einleitung auseinander zu setzten, in eine virtuelle Welt flüchten, in der Misserfolg schnell zu Erfolg werden kann und das Selbstwertgefühl steigert. Werden beim Spielen Gefühle wie Macht und Kontrolle geweckt, wächst das Abhängigkeitsrisiko außerdem (Lehmkuhl und Frölich, 2011). Ebenfalls verantwortlich gemacht für längere Spielzeiten wird der Mangel an alternativen Freizeitbeschäftigungen in sozial niedrig begünstigten Regionen, wo Eltern ihre Kinder eher Computer spielen lassen, als sie den Risiken des sozialen Umfelds auszusetzen (Salisch et al., 2007). 1.3 Bisherige Ergebnisse von Studien zu Computerspiel- und Internetsucht Auf nationaler sowie internationaler Ebene beschäftigen sich seit der alltäglichen Verfügbarkeit von Computer und Internet zahlreiche Arbeitsgruppen mit der Identifizierung von Abhängigkeiten im Zusammenhang mit der virtuellen Welt. Es werden verschiedenste Diagnoseinstrumente in Form von Fragebögen zu Spielverhalten und einhergehenden soziopsychologischen Problemen vorgeschlagen und eingesetzt, wodurch sich uns ein uneinheitliches und oft schwierig zu vergleichendes Bild von Abhängigkeitsprävalenzen bietet. Doch trotz der mitunter relativ breiten Variabilität an Prävalenzraten in den Stichproben, zeigt sich jedoch insgesamt ein enormes Ausmaß an süchtigen oder suchtgefährdeten Heranwachsenden und einen daraus resultierenden dringenden Handlungsbedarf. 1.3.1 Ergebnisse internationaler Studien zu Computerspiel- und Internetsucht Eine Befragung 387 britischer Schüler zwischen 12 und 16 Jahren ergab, dass 19,9%, also knapp ein Fünftel aller Probanden, die Kriterien der Computersucht erfüllen. Der Fragebogen orientiert sich an den Kriterien des pathologischen Glückspiels. Jungen spielen demnach signifikant häufiger als Mädchen, darüber hinaus prädestiniert ein früher Beginn des PC-Spielens im Kindesalter eine spätere Abhängigkeitsentwicklung (Griffiths und Hunt, 1998). 8 Einleitung Eine von Yang et al. geführte Studie, die sich des 20 Item starken Diagnoseinstruments CRABI (Computer Related Addictive Behavioural Invetory) bediente, stufte 6,1% der 1136 koreanischen Highschool-Schüler der 7. bis 12. Klasse als exzessive Computernutzer ein (Yang, 2001). Bei einer Online-Befragung von Gentile im Jahre 2009 wurde die elf Item starke „Pathological Gaming Scale“ (Skala für pathologisches Spielen), basierend auf den DSM-IV-Kriterien für pathologisches Glückspiel, eingesetzt. Sechs Kriterien mussten für die Diagnose Computersucht erfüllt sein, wie beispielsweise eine hohe wöchentliche mangelhafte Spieldauer, Schulperformanz Missachtung (z.B. von Regeln Vernachlässigung in von der Familie, Hausaufgaben), Aufmerksamkeitsprobleme und sich verschlechternde physische Gesundheit. An der nationalen Studie nahmen 1178 Schüler zwischen 8 und 18 Jahren in den USA teil. 8% von ihnen zeigen pathologische Spielmuster, wobei Jungen generell eine stärkere Symptomatik aufweisen. Sie spielen demnach durchschnittlich doppelt so lang am Computer wie ihre als nicht-pathologisch eingestuften Mitschüler und zeigen darüber hinaus auch mindere Schulleistungen (Gentile, 2009). Eine weitere amerikanische Studie zum Thema Computersucht befand mittels einer sieben Item umfassenden Skala zum Abhängigkeitsverhalten sogar 15% der befragten Schüler der 8. und 9. Klasse für riskante Nutzer (Hauge und Gentile, 2003). Auch in der aufstrebenden Hightech-Nation China fand eine Befragung zum Internetkonsum von 2620 Highschool-Schülern mit einem durchschnittlichen Alter von 15,9 Jahren statt, ergab jedoch eine vergleichsweise geringe Prävalenzrate. So nutzen demzufolge nur 88% der Jugendlichen das Internet, hiervon erfüllen 2,4% die Kriterien zur Internetsucht anhand der verwendeten „Diagnostic Questionnaire for Internet Addiction“ (YDQ) (Cao und Su, 2007). Van Rooij et al. legten eine in zwei Stichproben durchgeführte Studie mit insgesamt 8299 niederländischen Heranwachsenden im Alter zwischen 13 und 16 Jahren vor. 3% von ihnen wurden anhand der „Compulsive Internet Use Scale“ als abhängige Online-Spieler identifiziert (Van Rooij et al., 2011). 9 Einleitung 1.3.2 Ergebnisse nationaler Studien zu Computerspiel- und Internetsucht Auch in der Bundesrepublik Deutschland rückt die Forderung nach Identifikation und Diagnosemöglichkeit von exzessiven Computernutzen zunehmend in den Fokus von Gesellschaft, Wissenschaft und klinischen Einrichtungen. Grüsser et al. führten 2005 eine Studie zum Computerspielverhalten von 323 Berliner Schülern der 6. Klassenstufe (im Mittel 11,8 Jahre alt) durch und konnten 9,3% als abhängige oder zumindest abhängigkeitsgefährdete Nutzer identifizieren. Als diagnostisches Instrument dieser Studie diente der Fragebogen zum Computerspielverhalten bei Kindern „CSVK“, orientiert an den Kriterien zu pathologischem Glückspiel. Es wurden sieben Items zum PC-Spielverhalten abgefragt, ergänzt durch Fragen zu Selbstbild, Schule, Kommunikationsverhalten und Drogen. Es können gravierende Unterschiede zwischen abhängigen bzw. abhängigkeitsgefährdeten und normalen Nutzern gezeigt werden. So weisen exzessive Nutzer geringere Werte hinsichtlich der Konzentration im Schulunterricht, der sozialen Kommunikation und der Bewältigung negativer Gefühle auf (genaueres zu psychosozialen Problemen im Zusammenhang mit PCSucht siehe Abschnitt 1.4). Zudem ist häufiges Computerspielen mit erhöhtem Fernsehkonsum assoziiert (Grüsser et al., 2005). 2007 wurde eine ähnliche Befragung mittels der revidierten Fassung CSVK-R bei 221 jugendlichen Besuchern der Hauptschule, Realschule und des Gymnasiums im Alter von 13 – 16 Jahren durchgeführt. 65% der Befragten erweisen sich als regelmäßige PC-Nutzer mit einer durchschnittlichen Bildschirmzeit von 2,36 Stunden an einem normalen Schultag. Es zeigen sich keinerlei Unterschiede bezüglich des Bildungshintergrundes. Insgesamt 6,3% erfüllen alle Kriterien der Computersucht und weisen eine mittlere Bildschirmzeit von 4,07 Stunden pro Schultag auf. Die computerabhängigen meisten von Jugendlichen ihnen lässt sich sind männlich. wiederum ein Bei den signifikanter Unterschied des Bildungsniveaus erkennen: fast alle besuchen die Hauptschule (Wölfling et al., 2008). 2011 wurde eine weitere Befragung der Arbeitsgruppe Wölfling vorgestellt, basierend auf dem nochmals revidierten Fragebogen zu Computerspielverhalten CSV-Skala. Es wurden anhand von Stichproben an Schülern in Wien (n = 1068, 10 Einleitung durchschnittliches Alter 14,3 Jahre) und in Nordrhein-Westfalen (n = 642, durchschnittliches Alter 14,9 Jahre) 12,3% bzw. 8,4% der Teilnehmer als süchtige Computerspieler mit einer mittleren Spielzeit von 5,1 Stunden identifiziert. Hinzu kommen weitere 7,5% (Wien) bzw. 21,5% (NRW) als exzessive Nutzer eingestufte Schüler mit einer Spielzeit von 4,1 Stunden im Durchschnitt. Im Vergleich dazu weisen unauffällige Spieler eine mittlere Spielzeit von 2,1 Stunden auf (Wölfling et al., 2011). Das Kriminologische Forschungsinstitut Niedersachsen (KFN) führte 2005 eine Großbefragung von 14.301 Schülern neunter Klassen mit Hilfe der KFNComputerspielabhängigkeitsskala-I (KFN-CSAS-I) durch. Der elf Items umfassende Fragebogen schließt Fragen zu Suchtmerkmalen wie Kontrollverlust, Entzugserscheinungen, negative Konsequenzen und Fragen zu Leistung und sozialen Beziehungen ein. 5% der Gesamtstichprobe wurden als abhängig oder gefährdet identifiziert. Dabei handelt es sich bei diesen um fast ausschließlich männliche Probanden, sodass bei alleiniger Betrachtung der Jungen 9% computersüchtig oder suchtgefährdet sind (Baier und Rehbein, 2009, Mößle et al., 2007). In einer aktuelleren Studie des KFN füllten Probanden einer für die Bundesrepublik Deutschland repräsentativen Stichprobe aus 15.168 Schülern der neunten Klasse aller Schulformen den Fragebogen zur Computerspielabhängigkeit KFN-CSAS-II aus. Mit einer Spielzeit von mehr als 4,5 Stunden täglich wurden 4,3% der Mädchen und 15,8% der Jungen den exzessiven Spieler zugeordnet. 3% der männlichen Teilnehmer erfüllen alle Kriterien der Computerspielsucht, bei den weiblichen Teilnehmern sind es dagegen 0,3%. Des Weiteren sind 4,7% der Jungen sowie 2,8% der Mädchen der unmittelbaren Gefahr der Suchtentwicklung ausgesetzt. Mit Hilfe dieser Ergebnisse besteht die Annahme, übertragen auf die gesamte Population, dass ca. 13.000 abhängige Jungen und 1.300 abhängige Mädchen allein im Alter von 15 Jahren in der BRD gegenwärtig sind (Rehbein et al., 2009). Auffällig ist auch, dass bei computerspielabhängigen Jungen eine durchschnittliche Online-Spielzeit von 188 Minuten täglich gefunden werden konnte. Im Vergleich hierzu beträgt die Offline-Spielzeit nur 78 Minuten (Rehbein et al., 2009). Diese Ergebnisse implizieren eine besonders hohe Suchtgefährdung durch Online-(Rollen-)Spiele (siehe hierzu auch Kapitel 1.2). 11 Einleitung Auch altersübergreifend lassen sich Ergebnisse zu Computersielsucht finden. Quandt und Wimmer versandten 2008 einen Online-Fragebogen basierend auf quantitativen Kriterien, der sich an Online-Spieler im Alter von 14 – 64 Jahren richtete. Fast 70% der befragten Spieler waren männlich. Es wurden jedoch in der Stichprobe, die sich schließlich an eine der Hauptrisikogruppen richtete, dafür vergleichsweise geringe 5% als computerspielabhängig identifiziert (Quandt und Wimmer, 2008). 1.4 Exzessiver Computer- und Internetkonsum: Assoziation mit psychosozialen Folgen und psychiatrischer Komorbidität Wie bereits in Kapitel 1.3 angeschnitten, konzentrieren sich viele Studien zum Thema Computerspielverhalten bei Kindern und Jugendlichen neben den Ergebnissen zur Prävalenz auch mit der Identifizierung von mit übermäßigem PCSpielkonsum einhergehenden psychosozialen Folgen beziehungsweise Risikoprofilen. Resultate von Erhebungen zu psychiatrischen Merkmalen legen nahe, dass sich bei exzessiv computernutzenden Jugendlichen mindestens eine Störung der Achse I nach dem Diagnostischen und Statistischen Handbuch Psychischer Störungen (DSM-IV) findet (Shapira et al., 2000). Depressionen, Aufmerksamkeitsdefizitstörungen, soziale Phobie und Angststörungen gehören zu den meist genannten psychischen Begleiterscheinungen bei als computer- oder internetsüchtig eingestuften Jugendlichen (Ko et al., 2009a). Dazu stellt sich die Frage, ob psychische Komorbidität als eine Ursache von Computerspielsucht gesehen werden kann - dass also Menschen mit einer seelischen Mehrbelastung vulnerabler für Suchterkrankungen sind - oder ob die Komorbidität, wie beispielsweise eine Aufmerksamkeitsdefizitstörung, Folge von übermäßiger Zeit vor dem Bildschirm bzw. einer Medienüberflutung ist. Es wird vermutet, dass meist Einflüsse beider Richtungen vorliegen, die das psychische Störungsbild zur Ausprägung bringen (van den Eijnden et al., 2008). Auch kognitive Fähigkeiten, wie beispielsweise Erinnerung, Aufmerksamkeit, Lernen, Kreativität oder Orientierung leiden unter erhöhtem Konsum von Computerspielen (Sun et al., 2008). Dies kann mitunter zu erheblichen Beeinträchtigungen im Alltagsleben in Schule und Gesellschaft der Heranwachsenden führen. Im Folgenden werden die sozialen und psychischen 12 Einleitung Folgen für Kinder und Jugendliche mit pathologischem Computerkonsum im Einzelnen dargestellt. 1.4.1 Exzessive Computernutzung und soziale Interaktion Soziale Interaktion mit Gleichaltrigen oder Erwachsenen kann besonders im Jugendalter oft problematische Züge annehmen. Aus diesem Grund ist es gerade auch bei Heranwachsenden mit einem pathologischen Computerspielverhalten wichtig zu identifizieren, wie sich ihre tägliche Zeit vor dem Bildschirm auf ihre Persönlichkeit im sozialen Kontext auswirkt. Soziale Hemmungen und Defizite der sozialen Interaktion in der realen Gesellschaft stehen in engem Zusammenhang mit exzessivem Computerspielkonsum. Dahingegen finden sich diese Jugendlichen allerdings meist gut in der sozialen Welt ihrer interaktiven Onlinekontakte und Spielpartner zurecht (Roberts et al., 2000). Dies kann sogar so weit führen, dass es zur Ausbildung einer multiplen Persönlichkeitsstörung bzw. dissoziativen Identitätsstörung kommt (F44.81 nach ICD-10, 300.14 nach DSM-IV) (Te Wildt et al., 2006). Richards et al. konnten eine Beeinträchtigung der Beziehungen zu Familie und Freunden sowie ein Leiden der allgemeinen sozialen Fähigkeiten durch gesteigerten Medienkonsum beobachten (Richards et al., 2010). Kraut et al. zeigen bei ihren als internetabhängig eingestuften Probanden ebenfalls einen Rückgang an familiärer Kommunikation, sozialen Rückzug sowie Einsamkeit (Kraut et al., 1998). Hinzukommend konnte belegt werden, dass mit jeder Stunde, die Kinder länger vor dem Bildschirm verbringen, sich ihre Bindung an Eltern, Gleichaltrige und Freunde verringert. Dabei stellt das Videospielen noch einmal einen um 20% größeren Negativfaktor gegenüber dem Fernsehen dar (Hancox et al., 2004, Hancox et al., 2005). Nach einer Studie zu soziopsychiatrischen Charakteristika von jugendlichen Computerspielern in Korea zeigen über 50% der exzessiven Nutzer moderate bis schwerwiegende Probleme innerhalb des Familiengeschehens. Probleme mit Freundschaften scheinen jedoch eine weniger tragende Rolle zu spielen (Yang, 2001). Andere Studien liefern hingegen das Ergebnis, dass exzessive Computerspieler eine signifikant niedrigere Bereitschaft aufweisen, negative 13 Einleitung Gefühle durch ein Gespräch mit ihren Freunden zu lösen (Grüsser et al., 2005). Bei einer Befragung von chinesischen Schülern fand sich bei internetsüchtigen Probanden ein - gemessen durch die SDQ (Strengths and Difficulties Questionnaire) (Goodman, 1999) - signifikant schlechteres Ergebnis bezüglich des prosozialen Verhaltens sowie des Betragens in Familie, Schule und gesellschaftlichem Umfeld (Cao und Su, 2007). Racine et al. fanden in einer Analyse von 1027 Schülern, dass ein häufiger Medienkonsum zu einem niedrigen Selbstbewusstsein führt (Racine et al., 2011). Andersherum existiert jedoch auch die Annahme, dass eine vorhandene soziale Ängstlichkeit eine Prädisposition für die PC-Sucht darstellt (Chak und Leung, 2004). Eine gegenseitige, negative Wechselwirkung von sozialer Angst (oder anderen psychischen Störungen) und Computersucht scheint also wahrscheinlich (Lehmkuhl und Frölich, 2011). Die vorliegenden Studienergebnisse zeigen, viele Eltern liegen bei der Annahme, ihre Kinder würden ohne ein ständiges Schritthalten mit der Nutzung neuer Medien sozial von ihren Klassenkameraden ausgegrenzt werden, falsch. Wahrscheinlicher scheint ein Versäumnis sozialer Anbindung durch übermäßigen Medienkonsum (Spitzer, 2012). Dennoch gibt es auch Studien, die das Gegenteil behaupten. So zeigten Gentile et al. anhand dreier longitudinal angelegter Studien in den USA, Japan und Singapur, dass das Spielen von prosozialen Computerspielen in einem ausgeprägten prosozialen Verhalten resultiert (Gentile et al., 2009). 1.4.2 Exzessive Computernutzung und Schulleistung Verbringt ein Kind oder Jugendlicher zu viel Zeit mit der Nutzung neuer Medien, verringert sich folglich die Zeit, die für beispielsweise lernen, Hausaufgaben oder schulische Kontakte genutzt werden kann (Sharif und Sargent, 2006). So bringen videospielende Kinder im Vergleich zu ihren nicht spielenden Kameraden 34% weniger Zeit für Hausaufgaben und 30% weniger Zeit für Lesen auf (Cummings und Vandewater, 2007). PC-spielende Jungen vernachlässigen dabei ihre Hausaufgaben etwa doppelt zu häufig wie ihre weiblichen Kolleginnen (Gentile et al., 2007). Es können vielfältige negative Folgen resultieren. So wurden beispielsweise bei Grüsser et al. 2005 unter exzessiven Computernutzern geringere Werte hinsichtlich der Konzentration im Schulunterricht, der sozialen 14 Einleitung Kommunikation und der Bewältigung negativer Gefühle gefunden (Grüsser et al., 2005). Wölfling et al. weisen auf signifikant höhere Ergebnisse bei suchtartigen Spielern im Vergleich zu Normalspielern im Bezug auf Fehlzeiten in der Schule, Angstgefühle in der Schule, Notendruck, Konzentrationsprobleme sowie auf eine verstärkte psychovegetative Belastung hin (Wölfling et al., 2011). Das Kriminologische Forschungsinstitut Niedersachen ermittelte in seiner aktuellsten Umfrage zu Computerspielnutzung eine deutlich geringere durchschnittliche nächtliche Schlafzeit bei Abhängigen und Vielspielern im Vergleich zu ihren normal spielenden Mitschülern. Hieraus resultieren Konzentrationsprobleme mit dem Ergebnis von schlechteren Schulnoten, besonders in den Fächern Deutsch und Geschichte. Auch im Sportunterricht zeigt sich bei exzessiven PC-Spielern eine mindere Leistung. Zudem bleiben die auffälligen Probanden signifikant häufiger dem Schulunterricht fern. Dies suggeriert ein Tolerieren negativer Konsequenzen zugunsten des Computerspielens und schließt sich somit den Kriterien der Abhängigkeitsdefinition an (Rehbein et al., 2009). Eine Longitudinalstudie an männlichen Grundschülern zeigt: Jungen, die über den Studienzeitraum von vier Monaten regelmäßig eine Spielkonsole benutzten, wiesen nach dieser Zeit signifikante Defizite beim Lesen und Schreiben im Vergleich zu ihren nicht-spielenden Mitschülern auf. Auch Lehrer berichteten über signifikante Schulprobleme der videospielenden Jungen (Ophir et al., 2009). Auf der anderen Seite wird vielerorts gefordert, den positiven Lerneffekt durch den Computer mehr zu berücksichtigen. So kann beispielsweise das Lesevermögen laut einer Studie durch computergestützte Lernhilfen verbessert werden (Biancarosa und Griffiths, 2012). Außerdem halten einige Autoren den Videospielen zugute, zu einer gesteigerten visuellen Aufmerksamkeit mit schnellerer motorischer Reaktionsfähigkeit sowie einem erhöhten räumlichvisuellen Auflösungsvermögen führen zu können (Green und Bavelier, 2003, Sun et al., 2008). Es bedarf jedoch selbstverständlich einer genauen Reflektion der Jugendlichen sowie der Eltern über den Inhalt und die Zeitspanne des Computerspielens, um die Medienwelt sich positiv zu Nutze zu machen. 15 Einleitung 1.4.3 Exzessive Computernutzung und Gewaltbereitschaft Vielerorts wurden die zahlreichen Amokläufe und Morde an Schulen in Deutschland oder den USA mit gewalthaltigen Computerspielen in Verbindung gebracht. Die Täter sollen Spieler der so genannten „Ego-Shooter“-Spiele gewesen sein. Tatsächlich existieren zahlreiche Studien, die eine erhöhte Gewaltbereitschaft besonders bei männlichen, jugendlichen Computerabhängigen nachweisen (Yen et al., 2007, Yen et al., 2008, Ko et al., 2009b, Xiuqin et al., 2010). Ko et al. berichten, dass eine feindselige, gewaltbereite Einstellung die signifikanteste Korrelation mit einer Internetsucht bei männlichen Probanden aufweist (Ko et al., 2009a). Doch nicht nur gewalthaltige Spiele sind in Verbindung mit realer Gewaltbereitschaft in Verbindung zu bringen. Auch andere herausfordernde Computerspiele, Unterhaltungen im Chatroom, das Betrachten von nicht für die Jugend freigegebenen Sex-Webseiten und Online-Glückspiele sind mit einer Aggressionsentwicklung der Nutzer assoziiert (Ko et al., 2009b). Zwischen der Entstehung von gewalthaltigem Denken und der tatsächlichen Ausführung liegt das individuelle Kontrollvermögen eines Menschen. Kommt es also zur realen Ausübung von Gewalt, so ist die Kontrollkompetenz des Betroffenen beschädigt, am ehesten durch zusätzliche Belastungen im soziopsychiatrischen Bereich (Fritz, 1997). 1.4.4 Exzessive Computernutzung, Depression und Angststörung Eine Depression oder depressive Episode kann in leichter, mittelgradiger oder schwerer Ausprägung vorliegen (F32.0, F32.1, F32.2, F32.3 nach ICD-10). Die Betroffenen leiden unter gedrückter Stimmungslage, Antriebs-, Aktivitäts- und Konzentrationsminderung, Müdigkeit und herabgesetztem Selbstwertgefühl (DIMDI, 1994-2012c). Angststörungen (F40.- nach ICD-10) werden vor allem durch klar definierte, eigentlich unbedrohliche Situationen ausgelöst, die folglich nur mit Furcht ertragen oder ganz vermieden werden. Die Patienten können daraufhin unter Symptomen wie Schwäche oder Herzklopfen leiden, bis hin zu Kontrollverlust, dem Gefühl, wahnsinnig zu werden und Angst vor dem Sterben (DIMDI, 1994-2012a). 16 Einleitung Depressionen sowie Angststörungen werden in zahlreichen Studien, vor allem aus dem asiatischen Raum, mit Internet- oder Computersucht eng in Verbindung gesetzt. In der Literatur finden sich jedoch weitaus mehr Studien zur Untersuchung von depressiver oder ängstlicher Komorbidität und Internetsucht als zu reiner Computerspielsucht, welche dahingehend weniger untersucht wurde. Hinzukommend existieren Daten, die darauf hinweisen, dass sich die Tendenzen zur Ausprägung von psychischen Komorbiditäten stärker bei der Gruppe von Online-Computerspielern zeigen, als bei denjenigen, die nur Spiele ohne Internetkommunikation nutzen (Ng und Wiemer-Hastings, 2005). Kim et al. befragten 1573 koreanische Highschool-Schüler nach ihren Computernutzungsgewohnheiten und legten ihnen zudem die „Children Major Depression Disorder Simple Questionnaire“ (Einfacher Fragebogen zu Depression im Kindesalter) vor. Die bedeutendste Korrelation von Depression und suizidalen Gedanken findet sich in der Gruppe der internetsüchtigen Jugendlichen (Kim et al., 2006). In einer weiteren koreanischen Studie zu psychischen Komorbiditäten bei exzessiver PC-Nutzung sind Depression und geringes Selbstwertgefühl ebenfalls am engsten mit Internetsucht korreliert (Ha et al., 2007). Eine britische Onlinestudie, an der 1319 Nutzer zwischen 18 und 51 Jahren teilnahmen, ermittelte mit Hilfe der „Beck Depression Inventory“ (Bestand von Depression nach Beck), dass computersüchtige Probanden etwa fünfmal häufiger an mäßigen bis schweren depressiven Symptomen leiden als normale PC-Nutzer (Morrison und Gore, 2010). Diese enorm häufige Korrelation von Depression und exzessiver Computer- und Internetnutzung, die bereits im Kindes- und Jugendalter auftritt und sich bis ins Erwachsenalter fortsetzt, lässt sich noch durch zahlreiche weitere internationale Studienergebnisse belegen (Fortson et al., 2007, Ceyhan und Ceyhan, 2008, Ko et al., 2008, Lam und Peng, 2010, Cheung und Wong, 2011). Sieht man die Depression als Ursache von exzessiver Computernutzung, so kann dies seinen Ansatz darin haben, dass ein Großteil der Freizeit in der virtuellen Welt verbracht wird. Somit wird auch mehr in Online-Beziehungen als in reale Kontakte und Interaktion mit Gleichaltrigen investiert, welche einen protektiven Faktor für die Entwicklung von Depressionen darstellen (Primack et al., 2009). Vermehrter Internetkonsum ist folglich mit tatsächlicher Einsamkeit assoziiert (Morahan-Martin, 1999). 17 Einleitung Andere Studien können neben der Depression als psychische Komorbidität zudem häufig Angststörungen mit extremer Computernutzung assoziieren. Müller et al. führten eine Befragung von psychiatrisch behandelten jugendlichen Patienten mittels der „Skala zum Onlinespielverhalten“ (OSV-S) durch. 11,3% der Patienten erfüllen die Kriterien der Onlinespielsucht und leiden wiederum signifikant häufiger an übersteigerter Ängstlichkeit und depressiven Symptomen (Müller et al., 2012). Eine Studie aus den USA berichtet bei den von ihnen untersuchten computersüchtigen Probanden über einen Anteil von 15% mit generalisierter Angststörung, 15% mit sozialer Ängstlichkeit sowie weitere 7% mit einer Dysthymie (chronische, depressive Verstimmung, F34.1 nach ICD-10) (Bernardi und Pallanti, 2009). Auch bei Shapira et al. zeigen sich neben bipolaren Störungen und Zwangsstörungen vor allem generalisierte Angststörungen bei den befragten Studienteilnehmern, die unter pathologischem Internetgebrauch leiden (Shapira et al., 2000). Eine eindeutige Korrelation von Angststörungen und exzessiven Computerkonsum lässt sich durch zahlreiche weitere Studienergebnisse belegen (Yen et al., 2008, Ni et al., 2009, Bakken et al., 2009, Xiuqin et al., 2010). Bemerkenswert ist außerdem, dass pathologisch Computernutzende Mädchen tendenziell eher an Depressionen oder sozialen Ängsten leiden als ihre männlichen Mitschüler. Männliche exzessive Computernutzer weisen dagegen eher eine Aufmerksamkeitsdefizitstörung auf (Yen et al., 2007). 1.4.5 Exzessive Computernutzung und Aufmerksamkeitsdefizitstörungen Aufmerksamkeitsdefizitstörungen (F90.- nach ICD-10) beginnen meist früh im Kindesalter und sind charakterisiert durch Desorganisiertheit, schnellen Konzentrationsverlust bei Aufgaben, die kognitiven Einsatz voraussetzen sowie einer schwierig zu regulierenden, überschießenden Aktivität und Impulsivität. Die Kinder können bei Gleichaltrigen durch dissoziales Verhalten unbeliebt sein und sind häufig isoliert. Überdurchschnittlich oft finden sich Verzögerungen der sprachlichen und/oder motorischen Kompetenz (DIMDI, 1994-2012b). Die Ursachen für eine Aufmerksamkeitsdefizitstörung sind vielfältig, sie beinhalten genetische Faktoren genauso wie Umwelteinflüsse (APA, 1994, APA, 2000). 18 Einleitung Verschiedene Studien legen dar, dass Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung Menschen (kurz mit ADHS) durch einer ihre Impulsivität außerdem prädisponiert für die Entwicklung von stoffgebundenem sowie stoffungebundenem Suchtverhalten sind (Blum et al., 2000, Castellanos und Tannock, 2002, Frölich und Lehmkuhl, 2006). Durch ihren Mangel an Geduld, den Drang möglichst schnell erfolgreich zu sein und belohnt zu werden sowie dem Verlangen nach individuell anregenden Reizen, stellt das Suchtverhalten oft den geeigneten Weg zur benötigten Eigenstimulation dar (Comings und Blum, 2000, Antrop et al., 2002). Ko et al. zeigen in einer zweijährigen Follow-Up Studie an über 2000 chinesischen Jugendlichen, welche psychiatrischen Symptome zu einer Computersucht prädisponieren. Hierbei stellt eine ADHS bezogen auf das Gesamtkollektiv den signifikantesten Einflusswert für die Entwicklung einer pathologischen Computernutzung dar. Betrachtet man nur die Jungen, so nimmt hier die Gewaltbereitschaft noch vor der ADHS die größte Wirkungsvariable ein (Ko et al., 2009b). Andere Studien können eine deutlich erkennbare Aufmerksamkeitsschwäche bei Jugendlichen feststellen, die mehr als eine Stunde am Tag Computerspiele spielen, jedoch kein erhöhtes Ausmaß an Hyperaktivität und Impulsivität (Chan und Rabinowitz, 2006). Yoo et al. hingegen berichten über eine Assoziation von Computersucht mit allen immanenten Symptomen der ADHS, also Impulsivität, Hyperaktivität und Aufmerksamkeitsdefizite. Hierbei korreliert die Schwere des ADHS-Leidens mit der Schwere des exzessiven Computerkonsums (Yoo et al., 2004). Andere Studien können diese Korrelation belegen: Bioulac et al. legen das Computerspielverhalten von an ADHS erkrankten Kindern und Jugendlichen dar und ziehen zum Vergleich eine nicht von Aufmerksamkeitsdefizitstörungen vorbelastete Kontrollgruppe hinzu. Als Ergebnis weisen die am stärksten von einer ADHS belasteten Kinder auch die signifikant höchsten Werte für eine Suchtsymptomatik auf (Bioulac et al., 2008). Ein weiterer Beweis für die Verbindung von Aufmerksamkeitsdefizit- /Hyperaktivitätsstörungen und Computerspielsucht kann durch eine Studie belegt werden, in der 62 koreanische Jugendliche, die sowohl an exzessivem Spielverhalten als auch an ADHS leiden, acht Wochen lang mit dem zur Behandlung von ADHS zugelassenen Medikament Methylphenidat behandelt wurden. Nach Ablauf der Untersuchungs- und Medikationszeit sind die Kennwerte des Fragebogens zur Computersucht sowie auch die tägliche Spielzeit gegenüber 19 Einleitung der Vorbefragung signifikant zurückgegangen. Dies steht in positiver Korrelation mit dem Rückgang von ADHS-assoziierten Symptomen. Aufgrund dieser Ergebnisse geben die Autoren zu erwägen, dass das dauerhafte Spielen eine Art Selbstmedikation für betroffene Kinder darstellt und stellen eine Therapie der Computerspielsucht mit Methylphenidat zur Diskussion (Han et al., 2009). Eine Vielzahl an weiteren Studienergebnissen von Jugendlichen und jungen Erwachsenen impliziert den Zusammenhang zwischen ADHS und Computersucht (Ha et al., 2006, Cao et al., 2007, Yen et al., 2007, Ko et al., 2008, Yen et al., 2009). Es scheint also plausibel, dass Computersucht und ADHS eine bidirektionale Wechselwirkung aufeinander haben, wobei sich auch oft bei beiden Störungen ähnliche Folgesymptome zeigen wie beispielsweise die soziale Isolation (Weinstein und Weizman, 2012). Auch auf molekulargenetischer Ebene weisen sie Ähnlichkeiten auf: bei ADHS sowie auch bei Computersucht lassen sich Defekte des Dopaminrezeptors D2 finden (Blum et al., 1996, Weinstein und Weizman, 2012). Die Symptome der Aufmerksamkeitsdefizitstörung machen das Computerspielen für die jungen Patienten oft zusätzlich attraktiver (Weiss et al., 2011). Die bunte virtuelle Welt mit ihrer hohen Ereignis- und Erfolgsdichte bietet den Betroffenen einen großen Reiz, erhöht ihre Motivation und Leistungsfähigkeit enorm (Slusarek et al., 2001) und bietet ihnen zudem eine adäquate Kompensation für ihre schulischen und sozialen Misserfolge (Frölich et al., 2009). Obwohl die Computerspiele häufig hohe Anforderungen an Konzentration und Impulskontrolle der Spieler stellen, können sich ADHS-Patienten sich hier meist hervorragend konzentrieren (Frölich et al., 2009). Andersherum birgt häufiges Spielen für die Patienten auch die Gefahr der Exazerbation ihrer Symptome wie beispielsweise eine Verstärkung der Impulsivität, einer Verminderung der Selbstkontrolle und einem Verlangen nach sofortiger Belohnung (Weiss et al., 2011). Ist ADHS also eine Prädisposition für Computerspiel- oder Internetsucht? Oder kommen die Symptome der ADHS durch eine übermäßige Bildschirmexposition erst vollständig zur Ausprägung? Christakis et al. verfolgten Kleinkinder im Alter von unter drei Jahren und berichten über eine Korrelation erheblichen Ausmaßes von der Exposition durch Bildschirmmedien und späteren Aufmerksamkeitsdefizitstörungen (Christakis et al., 2004b). Ein weiterer Ansatz 20 Einleitung zur Ursachenforschung besteht in der Auslösung der Aufmerksamkeitsprobleme durch den ständigen Schlafmangel, den die jugendlichen Vielspieler als Konsequenz des exzessiven Computerkonsums erleiden (Frölich et al., 2009). 1.5 Exzessive Computernutzung und physische Konsequenzen Exzessive Computernutzung geht mit einer erhöhten Zeit einher, in der die heranwachsenden Nutzer vor dem Bildschirm in sitzender Position verbringen und andere Bedürfnisse oder Aktivitäten folglich außer Acht lassen. Dies hat auch negative Folgen für den allgemeinen Gesundheitszustand der Betroffenen (Schulte-Markwort et al., 2002). Orthopädische Probleme wie Muskelschmerzen, Rückenbeschwerden, Krämpfe in den Händen und Unterarmen gehören zu regelmäßigen Erscheinungen (Ma und Jones, 2003, Vaidya, 2004). Auch kardiovaskuläre Risiken wie beispielsweise die Entwicklung einer arteriellen Hypertension sind in Longitudinalstudien nachgewiesen worden (Markovitz et al., 1998). Des Weiteren bestehen Berichte über die Entstehung einer so genannten „E-Thrombose“ bei Kindern, einem venösen Gefäßverschluss durch Blutstase aufgrund der langen Verweildauer vor dem PC (Lee, 2004). Ein Mangel an sportlicher Aktivität sowie hohe Kalorienaufnahme durch „Fast Food“ begünstigen die Entwicklung von Übergewicht bei Heranwachsenden (Thomson et al., 2008) und prädestinieren wiederum die Entstehung von kardiovaskulären Ereignissen, Hypercholesterinämie und Diabetes (Hill et al., 2005). Darüber hinaus führt exzessiver Computerkonsum zu einer Störung des physiologischen Schlaf-Wach-Rhythmus und konsekutiven Ein- und Durchschlafproblemen (Van den Bulck, 2004, Paavonen et al., 2006, Dworak et al., 2007). Kinder und Jugendliche mit einem pathologischen Computerkonsum gehen zudem deutlich später zu Bett als ihre Mitschüler, was wiederum in Tagesmüdigkeit und Konzentrationsmangel in der Schule resultiert (Gaina et al., 2007, Choi et al., 2009). Die hier dargestellten körperlichen Folgen implizieren folglich, dass der Computer als dauerhafte Freizeitaktivität im Besonderen für Heranwachsende nicht geeignet ist (Schulte-Markwort et al., 2002). 21 Einleitung 1.6 Zielsetzung Nach unserem derzeitigen Kenntnisstand existieren bisher nur sehr wenige Studien, die sich mit Computerspielnutzung von Jugendlichen im Rahmen eines klinischen Umfeldes befassen. Deshalb bezieht sich die vorliegende Arbeit auf jugendliche Patienten mit psychiatrischen Krankheitsbildern der Achse I, die sich zum Befragungszeitpunkt in psychiatrischer ambulanter oder stationärer Behandlung befanden. Das Ziel war es zum einen zu evaluieren ob eine höhere Prävalenz von Computerspielsucht epidemiologischen im klinischen Studien Umfeld vorherrscht, im zum Vergleich zu vorliegenden anderen ob eine bestimmte Überrepräsentation von spezifischen psychiatrischen Krankheitsbildern - wie ADHS, Depression oder Angststörung - bei den als exzessive PC-Spieler eingestuften Probanden besteht. Es sollten charakteristische Symptome im Kontext eines Suchtverhaltens identifiziert werden, mit deren Hilfe süchtige von nicht süchtigen Jugendlichen unterschieden werden können. Des Weiteren galt es heraus zu finden, in welchem sozialen und schulischen Umfeld die befragten Computernutzer Probleme lebten bestanden. und Zudem inwiefern sollte akademische die Sichtweise oder der gesundheitliche Eltern auf das Computerspielverhalten ihrer Kinder beleuchtet werden sowie auf dieser Basis überprüft werden, inwiefern sich die Angaben der Kinder mit denen ihrer Eltern decken. Wir stellten die Hypothese auf, - dass eine höhere Prävalenz der Computerspielsucht unter Jugendlichen in einem klinisch-psychiatrischen Umfeld im Vergleich zu epidemiologischen Studien vorliegt. - dass zur Diagnosestellung charakteristische Symptome der zu Computerspielsucht finden sind, die geeignete Patienten mit Computerspielsucht von normalen Computerspielern unterscheiden. - dass eine Überrepräsentation von spezifischen psychiatrischen Krankheitsbildern – wie ADHS, Depression oder Angststörung – bei den als exzessive PC-Spieler eingestuften Probanden zu finden ist. 22 Einleitung - dass eine höhere gesundheitlichen Rate an Problemen bei psychosozialen, schulischen computerspielsüchtigen und Jugendlichen sowie ein niedrigeres akademisches und soziales Niveau vorliegen. - dass eine eher niedrige Übereinstimmung der Aussagen von Eltern und Jugendlichen bezüglich der pathologischen Computerspieler besteht. 23 Symptomatik exzessiver Methodik 2 Methodik 2.1 Studienaufbau und -durchführung In der Planungsphase dieser Studie wurde zunächst nach einem passenden Erhebungsinstrument zur Untersuchung des Computerspielverhaltens von Jugendlichen gesucht, welches bereits im Rahmen einer Studie mit nicht von psychiatrischen Erkrankungen betroffenen Schülern benutzt wurde. Bei der Entscheidung für einen Fragebogen überwog die Verständlichkeit und Übersichtlichkeit der Fragen, die schnelle Durchführbarkeit für die Jugendlichen sowie die bisherige erfolgreiche Nutzung des nochmals revidierten und validierten Fragebogens CSV-Skala (Wölfling et al., 2011), zur Verfügung gestellt durch Klaus Wölfling, Klinik und Poliklinik für Psychosomatische Medizin und Psychotherapie, Johannes Gutenberg-Universität Mainz. Auch zwei VorläuferFragebögen der CSV-Skala (CSVK und CSV-R) fanden bereits erfolgreiche Anwendung (Thalemann et al., 2004, Grüsser et al., 2005, Wölfling et al., 2008). Zudem wurde von uns ein der CSV-Skala angepasster, nicht validierter Elternfragebogen sowie ein ebenfalls nicht validierter Zusatzfragebogen für die Jugendlichen entwickelt. Die erste Seite der standarisierten „Strengths and Difficulties Questionnaire“ (SDQ) zu Stärken und Schwächen von Kindern und Jugendlichen war außerdem der oben genannten Fragebögen jeweils in der Eltern-bzw. Kinderversion anhänglich. Das Punktesystem kann Aussagen zu klinisch relevanten psychopathologischen Aspekten liefern und mit psychiatrischen Diagnosen korrelieren (Woerner et al., 2004, Rothenberger und Woerner, 2004, Goodman, 1997, Goodman, 2001, Goodman et al., 2003). Die so zur Anwendung gelangten Fragebögen sind im Einzelnen im Abschnitt 2.3 beschrieben. Im Rahmen der Studie wurde ab April 2010 bis zum Februar 2011 das Computerspielverhalten von insgesamt 217 männlichen und weiblichen Jugendlichen im Alter von 13 bis 18 Jahren sowie die Einschätzung von beiden Eltern oder einem der Elternteile oder Erziehungsberechtigten zum Computerspielverhalten ihrer Kinder erfragt. Die Untersuchungsinstrumente wurden bei jugendlichen Patienten des ambulanten und stationären Bereichs der 24 Methodik Uniklinik Köln, Klinik und Poliklinik für Psychiatrie und Psychotherapie des Kindes- und Jugendalters, Robert-Koch-Straße 10, 50931 Köln sowie Patienten der Praxis für Kinder- und Jugendpsychiatrie von Privatdozent Dr. Dr. med. Jan Frölich, Büchsenstraße 15, 70173 Stuttgart angewandt. Bei allen jugendlichen Patienten bestanden zum Befragungszeitpunkt diagnostizierte psychiatrische Krankheitsbilder gemäß der ICD-10-Klassifikation. Die stationär in der Klinik für Psychiatrie und Psychotherapie des Kindes- und Jugendalters der Uniklinik Köln anwesenden Jugendlichen wurden während ihres Aufenthalts direkt auf die freiwillige Teilnahme angesprochen und 62 Patienten füllten den Bogen vor Ort aus. Sieben der 62 ausgefüllten Bögen konnten aufgrund eines unzureichenden Ausfüllens und ein Bogen aufgrund nachträglich aufgefallenem Überschreiten der Altersgrenze von 18 Jahren nicht in der Auswertung berücksichtigt werden, sodass schließlich 54 Fragebögen in die Wertung einbezogen werden konnten. Die Eltern der Jugendlichen wurden an den Besuchstagen angesprochen und füllten den Fragebogen entweder direkt vor Ort oder zuhause aus und brachten diesen zu Ihrem nächsten Besuchstermin wieder mit. 13 Eltern(teile), die nicht an den Besuchstagen angesprochen werden konnten, erhielten den Fragebogen zusammen mit einem Anschreiben (siehe Anhang Seite 122) und einem frankierten Rückumschlag per Post. Der Rücklauf betrug vier Elternfragebögen (30,8%), sodass schließlich neun Kinderfragebögen ohne Einschätzung der Eltern in die Auswertung miteinbezogen wurden. Ambulant behandelte jugendliche Patienten wurden während ihrer Termine mit ihren Eltern in der Klinik für Psychiatrie und Psychotherapie des Kindes- und Jugendalters der Uniklinik Köln direkt angesprochen und es füllten 28 Jugendliche und Eltern(teile) den Fragebogen aus, welche alle in die Auswertung einflossen. In der Praxis für Kinder- und Jugendpsychiatrie in Stuttgart erhielten insgesamt 127 Jugendliche und ihre Eltern den Fragebogen während eines Termins vor Ort oder er wurde ihnen zusammen mit einem Anschreiben und einem frankierten Rückumschlag per Post zugesandt. Der Rücklauf der Bögen belief sich auf eine Stückzahl von 106 (83,4%). Nachträglich fielen zwei Stuttgarter Kinder- und Elternfragebögen aufgrund fehlender relevanter Daten sowie drei wegen nachträglich bemerkter Unterschreitung der Altersgrenze von 13 Jahren aus der Wertung. 101 Fragebögen gingen in die Auswertung ein. Schlussendlich sind von 217 befragten Patienten und ihrer Eltern 174 Fragebögen mit vollständigen Angaben in die Auswertung eingeflossen. 9 25 Methodik Kinderfragebögen gingen ohne Einschätzung der Eltern in die Auswertung mit ein. Das entspricht einem Prozentsatz von 84,3% von schließlich ausgewerteten Kinderfragebögen an gesamt ausgegebenen Fragebögen. Die Beantwortung des Fragebogens war für Jugendliche und Eltern völlig freiwillig. Es bedurfte der Angabe des Namens des Kindes um eine eindeutige Zuordnung von Kinder- und Elternfragebogen zu gewährleisten. Die Angaben wurden bei der Auswertung vollständig anonymisiert. Alle Patientendaten sowie die der Eltern unterliegen der ärztlichen Schweigepflicht und sind zu keinem Zeitpunkt an Dritte weitergeleitet worden. Zusätzlich wurden zur näheren Charakterisierung der Jugendlichen die Krankenakten aus den Archiven und Stationen der Uniklinik Köln, Klinik und Poliklinik für Psychiatrie und Psychotherapie des Kindes- und Jugendalters, Robert-Koch-Straße 10, 50931 Köln über den Zeitraum von Dezember 2010 bis Februar 2011 herangezogen. Die Akten der Patienten der Praxis für Kinder- und Jugendpsychiatrie von Privatdozent Dr. Dr. med. Jan Frölich, Büchsenstraße 15, 70173 Stuttgart, wurden im Februar 2011 studiert. Es wurden die erste und gegebenenfalls zweite psychiatrische Diagnose nach ICD-10, eventuelle Medikation der Patienten, Komorbiditäten, Bestehen einer Schulleistungsstörung und die Schichtzugehörigkeit anhand der Berufe der Eltern nach BaDo-Kriterien (Basisdokumentation in der Psychotherapie) erfasst. Zudem sollte die Zahl der Geschwisterkinder berücksichtigt werden, getrennt- oder zusammenlebende Eltern und ob der Jugendliche bei der Mutter, bei dem Vater, bei den Großeltern oder in einer betreuten Wohngemeinschaft lebt. Zusätzlich wurde in der Praxis in Stuttgart eruiert, ob sich der jugendliche Patient zum jeweiligen Zeitpunkt in einer Begleitbehandlung im psychosozialen Bereich befand. 2.2 Ausschlusskriterien Jugendliche dessen Eltern den Fragebogen ausgefüllt haben, der/die Jugendliche selbst jedoch nicht, wurden von der Studie ausgeschlossen. Ebenfalls ausgeschlossen wurden Jugendliche, dessen Fragebogen keine Alters- oder Geschlechtsangabe enthielt sowie unvollständig ausgefüllte Fragebögen des Typs CSVK-Skala. Jugendliche deren Eltern den Fragebogen nicht ausfüllten (z.B. 26 Methodik aufgrund von sprachlichen Barrieren oder bei Kindern, ohne Kontakt zu ihren Eltern), wurden jedoch in die Studie miteinbezogen. Patienten, die sich in schweren psychotischen Phasen befanden, wurden nicht befragt. 2.3 Erhebungsinstrumente 2.3.1 Die CSV-Skala (= CSV-S) in der Version für Jugendliche und Kinder (siehe Anhang Seite 111) Die CSV-S ist ein im Jahr 2009 von K. Wölfling, K. Müller und M.E. Beutel gestalteter Fragenkatalog zur Erfassung des Computerspielverhaltens bei Kindern und Jugendlichen. Die CSV-S entstammt dem ausführlichen Fragebogen zum Computerspielverhalten CSV-Kinder Itemselektion darauf wurde (Thalemann geachtet, alle et al., 2004). etablierten Bei der Kriterien der Abhängigkeitserkrankung vollständig abzubilden. Es müssen 16 Fragen zur PCNutzung sowie demografische Aspekte zu Alter, Geschlecht, Computerbesitz und Spieldauer in Jahren beantwortet werden. Die Fragen zur Quantität der PC-Nutzung bestehen aus vier Fragen zur Spieldauer in Stunden pro Wochentag und Spieldauer in Stunden pro Wochenendtag im offenen Antwortformat sowie Häufigkeit (von „jeden Tag“ bis zu „weniger als 1 mal im Monat“) und Länge der Spieldauer (von „weniger als 1 Stunde“ bis zu „mehr als 6 Stunden“) in einer 5-stufigen Likert-Skalierung. Des Weiteren werden 11 Items zu empirisch beschriebenen (Grüsser und Thalemann, 2006b), (Holden, 2001), emotionsregulativen Aspekten von Computerspielverhalten mit Hilfe von 5-stufigen Likert-Skalen abgefragt. Es soll eruiert werden wie stark sich die Jugendlichen gedanklich mit dem Computerspielen beschäftigen, sie länger oder überhaupt gespielt haben obwohl sie sich vorgenommen hatten, nicht zu spielen und ob sie sich schlecht fühlen, wenn sie nicht am PC spielen können. Erfragt wird auch ob die Betreffenden immer länger oder häufiger spielen müssen, um sich entspannt zu fühlen, wie stark ihr durchschnittliches Verlangen nach PC-Spielen ist, wie häufig sie diesem 27 Methodik Verlangen nicht widerstehen können und ob sie negative Gefühle durch das Spielen vermeiden (Bsp. „Spielst du oft, wenn du dich traurig, enttäuscht oder ärgerlich fühlst?“). Außerdem sollen die Jugendlichen angeben, wie häufig sie bereits versucht haben das Computerspielen einzuschränken oder aufzugeben und ob sie es schon einmal geschafft haben. Des Weiteren wie oft sie durch übermäßiges Spielen andere wichtige Dinge vergessen haben (z.B. Hausaufgaben) und wie häufig schon das Gefühl bestand, zu viel Zeit am Computer verbracht zu haben. In einer Ja/Nein-Antwortmöglichkeits- und Fragenkombination wird auf mögliche Familie/Freunde, Geldprobleme, Probleme mit Vernachlässigung Schule/Ausbildung, von anderen Freizeitaktivitäten und Gesundheitsprobleme eingegangen. In einer 4-stufigen Likertskala wird zudem noch die Häufigkeit von verschiedenen InternetNutzungsmustern abgefragt. Aus diesen 14 Items des CSV-S-Fragebogens kann ein Gesamtscore zwischen 0 und 27 Punkten berechnet werden, der wichtige Hinweise auf übermäßiges Computerspielverhalten liefern kann und somit ein wichtiges Instrument zur Identifizierung von Missbrauch oder Sucht darzustellen vermag. Der Auswertungsbogen zur Spielsüchtigkeit der CSV-Skala ist im Kapitel 3.2 abgebildet. 2.3.2 Der Zusatzfragebogen für Jugendliche (siehe Anhang Seite 115) Der zwölf Items umfassende Zusatzfragebogen wurde dem Fragebogen CSV-S angehängt und zur zusätzlichen Einsicht in das Sozialverhalten und zum Erkennen eines möglichen Zusammenhangs mit dem Computerspielverhalten der Jugendlichen entwickelt. Erfragt wurde die Zeit des Zubettgehens, der Besitz von multimedialen Geräten sowie Aktivitäten vor dem Einschlafen und Dauer von Freizeitbeschäftigungen als Mehrfach- sowie freien Antwortmöglichkeiten. In 4stufigen Likert-Skalen (von „ja immer“ bis „nie“) wurden Aktionen bei negativer Stimmungslage, generelle PC-Nutzungsaktivitäten, mit wem der Betroffene Computerspiele spielt und ob sich die Eltern für die PC-Nutzung des Kindes interessieren, abgefragt. Auf einer Skala von 1 bis 10 sollten die Jugendlichen bewerten, wie anregend bzw. beruhigend Computerspielen auf sie wirkt. 28 Methodik Abschließend wurde erfragt, ob nicht für ihr Alter freigegebene Spiele gespielt werden. Es gab Raum für freie Bemerkungen. 2.3.3 Der Elternfragebogen (siehe Anhang Seite 118) Der Elternfragebogen, bestehend aus 12 Fragen, wurde von uns angelehnt an die CSV-Skala und den Zusatzfragebogen für Kinder und Jugendliche entworfen und behandelt die gleichen inhaltlichen Themenkomplexe. Die Eltern sollten Fragen zur Häufigkeit und Dauer der PC-Nutzung ihrer Kinder, der Geschwister und ihrer selbst beantworten, zum Respektieren eigens aufgestellter PC-Regeln und zu möglichen Problemen mit Schule/Ausbildung, Familie/Freunden, Geldproblemen, Vernachlässigung von anderen Freizeitaktivitäten sowie Gesundheitsproblemen. Es sollte erörtert werden, wozu nach Elternmeinung das Internet durch das Kind genutzt wird, welche Art von multimedialen Geräten benutzt werden, wie sich der Zugang zu Computer und Internet im Haushalt gestaltet und ob es Absprachen zur Nutzung der zugänglichen Medien gibt. Außerdem sollten die Eltern angeben, wie das Kind reagiert, wenn es gebeten wird mit dem Computerspielen aufzuhören. Hier waren mehrere Antwortkreuze und freie Antworten möglich. Es wurde zusätzlich auf Einflüsse von Medikamenteneinnahme bei einer Aufmerksamkeitsdefizit-Störung gemäß ICD10 eingegangen. Abschließend sollte in Erfahrung gebracht werden, ob die Jugendlichen (regelmäßigen) Kontakt zu legalen und illegalen Substanzen haben/hatten. Die Items lagen in einer 4- oder 5-stufigen Likert-Skalierung oder im offenen Antwortformat vor, es gab Raum für freie Bemerkungen. 2.3.4 Der SDQ-Fragebogen zu Stärken und Schwächen des Kindes in Kinder- und Elternversion (siehe Anhang Seite 120 und 121) Die erste Seite des Fragebogens SDQ (Strengths and Difficulties Questionnaire) wurde in der Selbstversion für die Jugendlichen der CSV-Skala und dem Zusatzfragebogen angehängt. Er beinhaltete 25 Items zur Selbsteinschätzung der Jugendlichen zu ihren Stärken und Schwächen, ihrer sozialen Akzeptanz und ihres Verhaltens in einem sozialen Umfeld. Die Elternversion diente der 29 Methodik Einschätzung dieser zu den Stärken und Schwächen ihrer Kinder und wurde dem Elternfragebogen beigelegt. Die Aussagen mussten jeweils mit „nicht zutreffend“, „teilweise zutreffend“ und „eindeutig zutreffend“ bestätigt werden. 2.4 Datenerfassung und Statistik Die Datenauswertung wurde mittels Statistical Package for Social Sciences (SPSS 18.0) der Firma SPSS GmbH, München, durchgeführt. An beschreibender Statistik kamen absolute (n) und relative (%) Häufigkeit sowie Mittelwert (mean), Standardabweichung des Mittelwertes (SD), Median, Minimum (Min) und Maximum (Max) zum Einsatz. Mit Ausnahme des Alters der Kinder handelte es sich in allen anderen Fällen um Häufigkeitsangaben (z.B. Geschlecht, Ja-NeinFragen) oder um Fragen, deren Resultat auf einer Rangskala (z.B. Punktescore von 0-3 Punkten) angegeben werden mussten. Bei dieser Art von Daten wurden nicht-parametrische Prüfmethoden eingesetzt. Beim Vergleich von Häufigkeits-Variablen (z.B. Geschlecht) wurde der "ChiQuadrat"-Test eingesetzt. Dieser Test hat Untergrenzen. Wenn mehr als 20% der beobachteten Felder mit weniger als 5 Nennungen besetzt waren, konnte keine statistische Signifikanzprüfung mehr genannten 4-Felder-Konstellationen vorgenommen - wenn also werden. eine Bei Frage der mit so zwei Antwortmöglichkeiten an eine Gruppe mit zwei Untergruppen gestellt wurde und damit insgesamt vier Antwortmöglichkeiten gebildet werden konnten – konnte jedoch auch bei kleineren Gruppengrößen als Ausweichmöglichkeit der FisherExact-Test eingesetzt werden. Bei Sechs- oder Mehrfelder-Konstellationen war jedoch bei zu kleinen Subgruppen keine Signifikanzprüfung mehr möglich. Wurden Rangzahlen zwischen zwei Gruppen (z.B. gedankliche Beschäftigung mit dem PC-Spiel mit der Bewertung auf einer Skala von 0 = „nie“ bis 4 = „oft“) zwischen normalen und spielsüchtigen Kindern verglichen, kam der MannWhitney-Test zum Einsatz. Wurden analoge Vergleiche zwischen drei oder mehr Gruppen (z.B. zwischen den drei Untersuchungsgruppen Uniklink Köln stationär, Uniklinik Köln ambulant und der Praxis in Stuttgart) vorgenommen, wurde der Kruskal-Wallis-Test verwendet. Der SDQ-Fragebogen wurde laut Standard umcodiert und berechnet. Das Signifikanzniveau wurde auf p ≤ 0,05 festgelegt. 30 Ergebnisse 3 Ergebnisse 3.1 Demographie der Gesamt- und Unterkollektive Die Stichprobe bestand insgesamt aus 183 Jugendlichen, deren Fragebögen vollständig ausgewertet werden konnten. Das Alter der Kinder lag zum jeweiligen Befragungszeitpunkt zwischen 13,0 – 18,11 Jahren und betrug im Gesamtkollektiv im Mittel 14,9 Jahre (SD ± 1,5, Median 15,0). Im Einzelnen betrug das Altersmittel in der Klinik und Poliklinik für Psychiatrie und Psychotherapie des Kindes- und Jugendalters der Uniklinik Köln bei den stationären Patienten 15,6 Jahre (SD ± 1,4, Median 15,5), bei den ambulanten Patienten 14,8 Jahre (SD ± 1,4, Median 14,5). In der Praxis für Kinder- und Jugendpsychiatrie in Stuttgart waren die Jugendlichen durchschnittlich 14,6 Jahre (SD ± 1,5, Median 14,0) alt. Der Chi-Quadrat-Test zeigte hier einen Signifikanzwert von p = 0,0001. Die Geschlechterverteilung betrug im Gesamtkollektiv n = 114 Jungen (62,3%) und n = 69 Mädchen (37,7%). Im Einzelnen wurden in den stationären Einheiten der Uniklinik Köln n = 17 Jungen (31,5%) und n = 37 Mädchen (68,5%), in der ambulanten Therapie n = 15 Jungen (53,6%) sowie n = 13 Mädchen (46,4%) befragt. In der Praxis für Kinder- und Jugendpsychiatrie in Stuttgart bezog sich die Geschlechterverteilung auf n = 82 Jungen (81,2%) und n = 19 Mädchen (18,8%). In der Praxis in Stuttgart sind die Kinder somit am häufigsten männlich und durchschnittlich am jüngsten. Der Chi-Quadrat-Test zeigte in Bezug auf das Geschlecht einen Signifikanzwert p = 0,0001. Die Geschlechterverteilung in Gesamt- und Unterkollektiven sind auch der Abbildung 3-1 zu entnehmen. 31 Ergebnisse Abb. 3-1 Geschlechterverteilung in Gesamt- und Unterkollektiven 90% 81,20% 80% 68,50% 70% 62,30% 60% 53,60% 46,40% 50% männlich 37,70% 40% 31,50% weiblich 30% 18,80% 20% 10% le kt iv nä r es am tk ol st at io Un i G Kö ln am öl n K U ni Pr ax is Fr ö bu la lic h nt 0% n = 37 (20,3%) der Patienten des Gesamtkollektivs waren Einzelkinder, n = 96 (52,7%) der untersuchten Jugendlichen hatten 1 Geschwisterkind, n = 34 (18,7%) 2 Geschwisterkinder, n = 11 (6,0%) 3 Geschwisterkinder und n = 4 (2,3%) 4 oder mehr Geschwisterkinder. Die Anzahl der Geschwisterkinder im Einzelnen aufgeteilt nach Untersuchungsort ist der Tabelle 3-1 zu entnehmen. Tab. 3-1 Anzahl der Geschwisterkinder Anzahl Geschwister Praxis Frölich 16 59 20 3 3 kein 1 2 3 4 (15,8%) (58,4%) (19,8%) (3,0%) (3,0%) Uni Köln ambulant 4 (14,8%) 16 (59,3%) 4 (14,8%) 3 (11,1%) - Uni Köln stationär 17 21 10 5 1 (31,5%) (38,9%) (18,5%) (9,3%) (1,9%) Gesamtkollektiv 37 (20,3%) 96 (52,7%) 34 (18,7%) 11 (6,0%) 4 (2,3%) n = 100 (55,2%) der insgesamt untersuchten Jugendlichen lebten mit Vater und Mutter gemeinsam in einem Haushalt, bei n = 81 (44,8%) lebten die Eltern getrennt, wobei n = 60 (35,5%) bei der Mutter wohnten. Nur n = 2 (1,2%) lebten bei dem Vater und n = 7 (4,1%) lebten bei den Großeltern bzw. in einer betreuten Wohngemeinschaft. In Tabelle 3-2 sind die Lebenssituationen der Jugendlichen noch einmal ausführlich nach Unterkollektiven dargestellt. Tendenziell (aber noch nicht signifikant, der Chi-Quadrat-Test zeigte p = 0,521) fanden sich mehr Einzelkinder in stationärer Behandlung der Uniklinik Köln, 32 Ergebnisse wobei es sich primär um Kinder von getrennt lebenden Eltern handelte (p = 0,0001), die wiederum primär bei der Mutter lebten. Kinder getrennt lebender Eltern wohnten fast nie beim Vater. An den psychiatrisch-klinischen Anlaufstellen der Universitätsklinik Köln und in der Praxis Frölich werden Patienten unterschiedlicher Schichtzugehörigkeit behandelt, somit ergaben sich folglich auch Unterschiede der Schichtangehörigkeit der Teilnehmer dieser Befragung. Die Schichtzugehörigkeit der Jugendlichen bzw. ihres Elternhauses ist nach BaDo-Kriterien (Basisdokumentation in der Psychotherapie) in der Tabelle 3-3 aufgeschlüsselt. Es wurde ersichtlich, dass die Schichtzusammensetzung in der Stuttgarter Praxis allgemein genommen "niedriger" war, in der ambulanten Uni Klinik Köln hingegen "höher". Tab. 3-2 Wohnsituation der Jugendlichen Eltern getrennt lebend Praxis Frölich Uni Köln ambulant Uni Köln stationär Gesamtkollektiv ja nein 34 (34,0%) 66 (66,0%) 11 (40,7%) 16 (59,3%) 36 (66,7%) 18 (33,3%) 81 (44,8%) 100 (55,2%) 66 (75%) 22 (25%) - 16 (59,3%) 1 (3,7%) 8 (29,6%) 2 (7,4%) 18 1 30 5 100 (59,2%) 2 (1,2%) 60 (35,5%) 7 (4,1%) Wo lebt das Kind? bei beiden Eltern bei Vater bei Mutter bei Großeltern/WG 33 (33,3%) (1,8%) (55,6%) (9,3%) Ergebnisse Tab. 3-3 Schichtzugehörigkeit der Familie nach BaDo-Kriterien Schichtzugehörigkeit nach BaDo Praxis Frölich ungelernter Arbeiter angelernte Berufe Facharbeiter mittlere Angestellte höher qual. Angestellte leitende Angestellte kleingew. Selbständige selbständige Handwerker Akademiker, freie Berufe 3 11 38 23 17 2 1 1 4 Uni Köln ambulant (3%) (11%) (38%) (23%) (17%) (2%) (1%) (1%) (4%) Uni Köln stationär 2 (8%) 8 (32%) 15 (60%) 23 20 4 5 (44,2%) (38,5%) (7,7%) (9,6%) Gesamtkollektiv 3 (1,7%) 11 (6,2%) 38 (21,5%) 48 (27,1%) 25,4%) 6 (3,4%) 1 (0,6%) 1 (0,6%) 24 (13,5%) Im Gesamtkollektiv besuchten alle außer ein befragter Jugendlicher (0,5%) eine Schule. Insgesamt betrachtet besuchten n = 63 eine Realschule (34,5%), n = 61 ein Gymnasium (33,3%), n = 27 eine Hauptschule (14,8%), n = 11 eine integrierte Gesamtschule (6,0%) und n = 20 Jugendliche (10,9%) besuchten sonstige Schulen. Dies sind vor allem E-Schulen (Schulen zur Erziehungshilfe für Kinder und Jugendliche mit sozial-emotionalem sonderpädagogischem Förderbedarf). Die Schulart der Jugendlichen aufgeteilt in die Unterkollektive der Uniklinik Köln stationär, der Uniklinik Köln ambulant und der Praxis Frölich in Stuttgart sowie im Gesamtkollektiv ist der Tabelle 3-4 und Abbildung 3-2 zu entnehmen. Tab. 3-4 Von den Jugendlichen besuchte Schulform Schulart kein Schulbesuch Hauptschule IGS Realschule Gymnasium sonstige Schule Praxis Frölich Uni Köln ambulant Uni Köln stationär Gesamtkollektiv 19 (18,8%) 49 (48,5%) 21 (20,8%) 12 (11,9%) 1 (3,6%) 3 (10,7%) 3 (10,7%) 1 (3,6%) 16 (57,1%) 4 (14,3%) 5 (9,3%) 8 (14,8%) 13 (24,1%) 24 (44,4%) 4 (7,4%) 1 (0,5%) 27 (14,8%) 11 (6,0%) 63 (34,5%) 61 (33,3%) 20 (10,9%) 34 Ergebnisse Abb. 3-2 Von den Jugendlichen besuchte Schulform (Gesamtkollektiv) sonstige Schule 11% kein Schulbesuch Hauptschule 1% 15% IGS 6% Gymnasium 33% Realschule 34% N = 111 (63,4%) der 13 bis 18-Jährigen im Gesamtkollektiv wiesen vor oder während des Befragungszeitraums Schulleistungsprobleme in ihrer jeweiligen Klassestufe auf. Bei nur n = 64 (36,6%) der Befragten gab es keine Schulleistungsprobleme. Im Einzelnen hatten n = 36 (70,6%) der befragten Jugendlichen in stationärer Behandlung und n = 17 (73,9%) der ambulant behandelten Jugendlichen der Uniklinik Köln Schulleistungsprobleme. In der Praxis für Kinder- und Jugendpsychiatrie in Stuttgart waren es mit n = 58 (57,4%) Jugendlichen weniger als in Köln, die mit ihren Schulleistungen Probleme aufwiesen. Hierzu siehe Abbildung 3-3. Schulleistungsprobleme in Gesamt- und Unterkollektiven 100% 90% 73,90% 80% 70% 70,60% 63,40% 57,40% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 35 tk ol le kt iv es am G st at io nä r U ni Kö ln U ni Kö ln am bu l Fr öl ic h an t 0% Pr ax is Abb. 3-3 Ergebnisse 3.1.1 Psychiatrische Diagnosen Im Rahmen der Studie wurden alle in psychiatrischer Behandlung befindlichen Jugendlichen unabhängig von der Art ihrer Diagnose (außer sie befanden sich in einer psychotischen Krise) zum Thema Computerspielverhalten befragt. Die Diagnosen ersten Ranges der Patienten sind im Einzelnen der Tabelle 3-5 zu entnehmen, die Zweitdiagnosen der Tabelle 3-6. Alle Diagnosen wurden nach der internationalen statistischen Klassifikation der Krankheiten und verwandter Gesundheitsprobleme (ICD-10) ermittelt. Eine Aufschlüsselung der ICD-10 Codes befindet sich im Anhang auf Seite 123. Es fällt auf, dass im stationären Bereich der Kölner Uniklinik eine größere Varietät an ersterhobenen Diagnosen (22 verschiedene erste Diagnosen nach ICD-10) als im ambulanten Bereich in Köln (10 verschiedene Diagnosen) und Stuttgart (12 verschiedene Diagnosen) vorzufinden war. Unter den Befragten, die sich in stationärer Behandlung in Köln befanden, war die Diagnose F 32.1 (mittelgradige depressive Episode) mit n = 24 (44,4%) mit Abstand am häufigsten vertreten. N = 3 (5,6 %) waren mit F 40.1. (soziale Phobien) diagnostiziert. Alle anderen Diagnosen ließen sich jeweils nur n = 1 (1,9%) bis n = 2 (3,7%) Jugendlichen zuordnen. Unter den ambulant behandelten Patienten der Uniklinik Köln befanden sich n = 13 (48,1%) mit der Diagnose F 90.0 (einfache Aktivitäts- und Aufmerksamkeitsstörung) und n = 3 (11,1%) mit der Diagnose F 32.1 (mittelgradige depressive Episode). Nur n = 1 (3,7%) bis n = 2 (7,4%) Jugendliche wiesen andere Diagnosen auf. In der Praxis für Kinder- und Jugendpsychiatrie in Stuttgart waren zum Befragungszeitpunkt n = 54 (53,5%) Jugendliche mit F 90.1 (hyperkinetische Störung des Sozialverhaltens) und n = 37 (36,6%) mit F 90.0 (einfache Aktivitäts- und Aufmerksamkeitsstörung) diagnostiziert. Den übrigen Diagnosen ließen sich jeweils nur n = 1 (1%) und n = 2 (2%) Befragten zuordnen. Im Gesamtkollektiv war mit n = 57 (31,3%) Befragten die Diagnose F 90.1 (hyperkinetische Störung des Sozialverhaltens) am häufigsten vorzufinden, gefolgt von der Diagnose F 90.0 (einfache Aktivitätsund Aufmerksamkeitsstörung) mit n = 51 (28,0%) und der Diagnose F 32.1 (mittelgradige depressive Episode) mit n = 27 (14,8%) erkrankten Patienten. Auf die übrigen Diagnosen fallen n = 1 (0,5%), n = 2 (1,1%) oder n = 3 (1,6%) der Patienten. 36 Ergebnisse Tab 3-5 ICD-10-Diagnose-Verteilung (1. erhobene Diagnose) 1. ICD-10-Diagnose 19.50 20.0 23.0 25.3 32.0 32.1 32.2 40.1 41.0 42.0 42.2 43.2 43.23 45.0 45.1 50.0 50.1 50.2 60.0 60.3 60.31 84.0 84.5 90.0 90.1 91.0 91.8 92.0 93.0 93.1 93.2 94.0 95.1 Praxis Frölich 1 1 1 2 37 54 1 1 2 1 (1,0%) (1,0%) (1,0%) (2,0%) (36,6%) (53,5%) (1,0%) (1,0%) (2,0%) (1,0%) Uni Köln ambulant Uni Köln stationär 1(3,7%) 3 (11,1%) 2 (7,4%) 1 (3,7%) 1 (3,7%) 1 (3,7%) 1 (3,7%) 1 (3,7%) 1 (3,7%) 13 (48,1%) 1 (3,7%) 1 (3,7%) - 2 2 1 1 24 3 1 2 1 1 1 1 3 1 1 1 2 1 1 1 2 1 (3,7%) (3,7%) (1,9%) (1,9%) (44,4%) (5,6%) (1,9%) (3,7%) (1,9%) (1,9%) (1,9%) (1,9%) (5,6%) (1,9%) (1,9%) (1,9%) (3,7%) (1,9%) (1,9%) (1,9%) (3,7%) (1,9%) - Gesamtkollektiv 2 2 1 1 2 27 1 3 3 2 1 1 1 1 1 3 1 1 1 1 1 1 4 51 57 1 1 1 1 3 3 1 1 (1,1%) (1,1%) (0,5%) (0,5%) (1,1%) (14,8%) (0,5%) (1,6%) (1,6%) (1,1%) (0,5%) (0,5%) (0,5%) (0,5%) (0,5%) (1,6%) (0,5%) (0,5%) (0,5%) (0,5%) (0,5%) (0,5%) (2,2%) (28,0%) (31,3%) (0,5%) (0,5%) (0,5%) (0,5%) (1,6%) (1,6%) (0,5%) (0,5%) Bei der zweiten erhobenen Diagnose ließ sich eine ähnliche Varietät wie bei der ersten erhobenen Diagnose erkennen. Im stationären Bereich in Köln fanden sich 18 verschiedene zweite Diagnosen, in ambulanten Bereich in Köln waren es acht und in der Stuttgarter Praxis zwölf. Insgesamt hatten n = 107 (58,5%) der Patienten zusätzlich zur ersten eine zweite ICD-10 Diagnose. Unter den Befragten, die sich in stationärer Behandlung in Köln befanden, hatten n = 22 (40,7%) Jugendliche eine zweite Diagnose. Die Diagnose F 32.1 (mittelgradige depressive Episode) war mit n = 3 (13,6%) am häufigsten vertreten, gefolgt von 37 Ergebnisse den Diagnosen F 60.3 (emotional instabile Persönlichkeitsstörung) und F 40.1 (soziale Phobien) mit jeweils n = 2 (9,1%) Patienten. Allen anderen Zweitdiagnosen ließen sich jeweils nur n = 1 (4,5%) Jugendlichen zuordnen. Unter den ambulant behandelten Patienten der Uniklinik Köln wiesen n = 8 Patienten (28,6%) eine zweite Diagnose auf, wobei alle acht Jugendlichen einer verschiedenen Diagnose zuzuordnen waren. In der Praxis für Kinder- und Jugendpsychiatrie in Stuttgart hatten zum Befragungszeitpunkt n = 37 (36,6%) Jugendliche eine zweite Diagnose. Mit n = 11 (29,7%) Patienten war die Diagnose F 93.8 (sonstige emotionale Störung des Kindesalters) die häufigste zweite Diagnose. Es folgten F 32.0 (leichte depressive Episode), F 90.1 (hyperkinetische Störung des Sozialverhaltens) und F 93.1 (phobische Störung des Kindesalters) mit jeweils n = 4 (10,8%) Erkrankten. Die übrigen Diagnosen ließen sich je n = 1 (2,7%), n = 2 (5,4%) oder n = 3 (8,1%) Befragten zuordnen. Im Gesamtkollektiv war mit n = 11 (16,4%) Befragten die zweite Diagnose F 93.8 (sonstige emotionale Störung des Kindesalters) am häufigsten vorzufinden, gefolgt von der Diagnose F 32.0 (leichte depressive Episode) mit n = 5 (7,5%) Patienten. Je n = 4 (6,0%) Jugendliche wiesen die Diagnosen F 32.1 (mittlelgradige depressive Episode), F 90.0 (einfache Aktivitäts- und Aufmerksamkeitsstörung), F 90.1 (hyperkinetische Störung des Sozialverhaltens) sowie F 93.1 (phobische Störung des Kindesalters) auf. Auf die übrigen Diagnosen fielen n = 1 (1,5%), n = 2 (3,0%) oder n = 3 (4,5%) der Patienten. Tab 3-6 ICD-10-Diagnose-Verteilung (2. erhobene Diagnose) 38 Ergebnisse 2. ICD-10-Diagnose Praxis Frölich 13.1 20.0 32.0 32.1 40.1 41.8 42.0 42.2 43.0 43.2 43.25 44.0 45.1 50.0 50.8 50.9 60.3 60.31 80.0 80.1 84.5 90.0 90.1 91.3 91.8 93.1 93.8 93.9 95.1 95.2 98.1 4 (10,8%) 1 (2,7%) 1 (2,7%) 3 (8,1%) 4 (10,8%) 2 (5,4%) 4 (10,8%) 11 (29,7%) 1 (2,7%) 2 (5,4%) 1 (2,7%) 3 (8,1%) Uni Köln ambulant Uni Köln stationär (12,5%) (12,5%) (12,5%) (12,5%) (12,5%) (12,5%) (12,5%) (12,5%) - 1 (4,5%) 1 (4,5%) 3 (13,6%) 2 (9,1%) 1 (4,5%) 1 (4,5%) 1 (4,5%) 1 (4,5%) 1 (4,5%) 1 (4,5%) 1 (4,5%) 1 (4,5%) 2 (9,1%) 1 (4,5%) 1 (4,5%) 1 (4,5%) 1 (4,5%) 1 (4,5%) - 1 1 1 1 1 1 1 1 Gesamtkollektiv 1 1 5 4 3 1 1 1 1 2 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 2 4 4 1 2 4 11 1 2 1 3 (1,5%) (1,5%) (7,5%) (6,0%) (4,5%) (1,5%) (1,5%) (1,5%) (1,5%) (3,0%) (1,5%) (1,5%) (1,5%) (3,0%) (1,5%) (1,5%) (3,0%) (1,5%) (1,5%) (1,5%) (3,0%) (6,0%) (6,0%) (1,5%) (3,0%) (6,0%) (16,4%) (1,5%) (3,0%) (1,5%) (4,5%) Im Gesamtkollektiv wurden n = 122 (69,3%) jugendliche Patienten neben der psychiatrischen Betreuung medikamentös im Rahmen ihrer psychiatrischen Diagnose versorgt. Aufgrund der großen Varietät der Medikation, wird diese nicht im Einzelnen erläutert. Im Unterkollektiv Uniklinik Köln stationär nahmen n = 17 (34,0%) der Patienten regelmäßig Medikamente ein, im ambulanten Bereich der Uniklinik Köln sind es n = 11 (44,0%). Mit n = 94 (93,1%) sind in der Stuttgarter Praxis deutlich mehr Jugendliche als in Köln, die einer therapeutischen Medikation bedurften. Dies bezieht sich vor allem auf die Diagnosen F 90.0 und F 90.1. 39 Ergebnisse Außerdem befanden sich in der Praxis für Kinder- und Jugendpsychiatrie in Stuttgart n = 37 (36,6%) Jugendliche in Begleitbehandlung im psychosozialen Bereich. In Köln wurden die Daten hierzu nicht erhoben. N = 30 (16,4%) der n = 183 (100%) befragten Jugendlichen im Gesamtkollektiv litten neben ihrer psychiatrischen Diagnose an einer Komorbidität. N = 26 (14,2%) - hiervon n = 23 (12,6%) aus der Praxis in Stuttgart und n = 3 (1,6%) aus dem ambulanten und stationären Bereich der Uniklinik Köln - wiesen eine Teilleistungsstörung auf. Dies bezieht sich insbesondere auf Entwicklungsstörungen der Sprache oder des Sprechens, Entwicklungsstörungen der motorischen Funktionen sowie bestimmte Formen der Lese-, Rechtschreiboder Rechenschwäche. Andere Komorbiditäten lagen nur bei einzelnen Patienten (n = 1, 0,5%) vor und beinhalteten chronisch juvenile Arthritis, Hypothyreose, Zustand nach Osteosarkom und Psoriasis. 3.1.2 Computerbesitz und -nutzungsdauer N = 139 (76%) der befragten Jugendlichen im Gesamtkollektiv besaßen einen eigenen PC. Im stationären Bereich der Uniklinik konnten n = 41 (75,9%) Patienten auf einen eigenen PC zurückgreifen. Im ambulanten Bereich in Köln waren es mit n = 24 (85,7%) prozentuell die meisten Jugendlichen, die einen eigenen PC besaßen, in der Praxis für Kinder- und Jugendpsychiatrie in Stuttgart hingegen mit n = 74 (73,3%) die wenigsten. Siehe hierzu Abbildung 3-4. Vergleich des Gesamtkollektiv Computerbesitzes in Unterkollektiven 90% 85,70% 85% 80% 75,90% 76,00% 73,30% 75% 70% 65% lle kt iv är 40 G es am tk o st at io n K U ni öl n K ni U öl n am bu Fr ö la n lic h t 60% Pr ax is Abb. 3-4 und Ergebnisse Im Gesamtkollektiv gaben die Jugendlichen im Mittel eine bisherige Computerspieldauer von 4,5 Jahren an (SD ± 2,9, Median 4,0), das Minimum lag bei 0 Jahren, das Maximum bei 12 Jahren. Die Unterkollektive unterschieden sich bezüglich der bisherigen mittleren Computernutzungsdauer nur geringfügig. 3.2 Bewertung der Spielsüchtigkeit gemäß CSV-Skala in Gesamtund Unterkollektiven Tab 3-7 ItemNr. Ia - Id Item 1 Item 2 Auswertungsbogen der CSV-Skala, zur Verfügung gestellt durch Klaus Wölfling, Klinik und Poliklinik für Psychosomatische Medizin und Psychotherapie, Johannes Gutenberg-Universität Mainz (Wölfling et al., 2011) Item Demografische bzw. Nutzungsangaben Wie viele Stunden spielst du durchschnittlich pro Wochentag Computerspiele? Wie viele Stunden spielst du durschnittlich pro Tag am Wochenende Computerspiele? Item 3 Wie haufig spielst Du Computerspiele? Item 4 Wie lange spielst du in der Regel Computerspiele? Item 5 Wie stark bist du am Tag gedanklich mit Computerspielen beschaftigt? Item 6 Wie haufig hast du schon Computerspiele gespielt, obwohl du dir vorgenommen hattest =? Item 7 Fuhlst du dich schlecht, wenn du keine Computerspiele spielen kannst? Item 8 Hast du bemerkt, dass du immer haufiger oder langer spielen musst =? Item 9 Wie stark ist dein durchschnittliches Verlangen nach Computerspielen? Item 10 Item 11 Item 12 kritische Antwort Wertung der Antwort entfallt ohne Wertung ab 4 Stunden 1 Punkt ohne Wertung entfallt 1 Wie haufig erscheint dir dein Verlangen nach Computerspielen so ubermachtig, dass =.? Wie haufig vermeidest du negative Gefuhle durch Computerspiele? 5 4 4 3 4 3 4 3 2 4 3 4 3 4 Wie haufig hast du bisher versucht, dein Computerspielverhalten aufzugebenIeinzuschranken? Æ Wertung nur in Kombination mit: „Wenn du es schon einmal versucht hast, hast du es geschafft?“ Wie haufig hast du schon etwas Wichtiges vergessen, weil weil du die ganze Zeit am Computer =? Wie haufig hattest du das Gefuhl, dass du zu viel 4 3 4 3 „nein“ 2 Punkte Item 15 Sind auf Grund deines Computerspielverhaltens negative Folgen aufgetreten? pro „ja“ 2 Punkte 1 2 Punkte 1 0.5 Punkte Item 16 Wozu nutzt du im Allgemeinen das Internet? entfallt ohne Wertung Item 13 Item 14 oder zu lange gespielt hast? 41 4 3 4 3 2 Punkte 2 Punkte 1 2 Punkte 1 2 Punkte 1 2 Punkte 1 Punkt 2 Punkte 1 2 Punkte 1 1 Punkt 2 Punkte 1 Ergebnisse Die Auswertungskriterien der CSV-Skala sind im Einzelnen der Tabelle 3-7 zu entnehmen. Bei der Auswertung der CSV-Skala konnte maximal eine Gesamtpunktzahl von 27 Punkten erreicht werden. Es wurden 2 klinische CutOff-Punkte festgesetzt: bei einer Punktzahl von 7,0 bis 13,0 Punkten findet sich ein missbräuchliches PC-Spielverhalten, bei einer Punktzahl ab 13,5 Punkten gilt der Spieler / die Spielerin als abhängig (= Sucht). Im Gesamtkollektiv mit n = 183 Probanden erreichten die Jugendlichen im Mittel einen CSV-Score von 2,4 Punkten (SD ± 3,5, Median 1,0) mit einem Minimum von 0 Punkten und einem Maximum von 21,5 Punkten. Im Unterkollektiv Uniklinik Köln stationär mit n = 54 Patienten wurde ein durchschnittlicher CSV-Score von 2,3 Punkten (SD ± 3,6, Median 0,8) errechnet, ein Minimum von 0 Punkten und ein Maximum von 17 Punkten. In der ambulanten Therapieeinheit der Uniklinik Köln mit n = 28 Patienten lag das Mittel des CSV-Scores mit 1,6 Punkten (SD ± 2,5, Median 0,5) am niedrigsten. Das Minimum lag hier bei 0 Punkten, das Maximum bei 10 erreichten Punkten. In der Praxis für Kinder- und Jugendpsychiatrie in Stuttgart wurde mit 2,7 Punkten (SD ± 3,7, Median 2) der höchste mittlere CSV-Score erreicht. Im Minimum ergaben sich ebenfalls 0 Punkte, das Maximum war hier jedoch das höchste mit einem CSV-Score von 21,5 Punkten. Der Chi-Quadrat-Test zeigte jedoch keine Signifikanz (p = 0,1711). Es ist zu beachten, dass auch Probanden mit in die Rechung mit einbezogen wurden, die überhaupt keine Computerspiele spielen. Aus der Auswertung ergeben sich im Gesamtkollektiv n = 165 (90,2%) normale Computerspielnutzer, n = 15 (8,2%) missbräuchliche Nutzer und n = 3 (1,6%) als spielsüchtig eingestufte Jugendliche. Im stationären Bereich der Uniklinik Köln gibt es n = 49 (90,7%) normale Nutzer, n = 4 (7,4%) Jugendliche mit missbräuchlichem Spielverhalten sowie n = 1 (1,9%) Befragten mit süchtigen Spielgewohnheiten. Im ambulanten Bereich der Uniklinik Köln finden sich n = 27 (96,4%) Patienten mit normalem Spielmuster und n = 1 (3,6%) mit missbräuchlichen PC-Spielverhalten. In die Gruppe der Spielsüchtigen fiel hier keiner der Befragten. N = 89 (88,1%) normale PCNutzer finden sich in der Praxis in Stuttgart. Hier sind mit n = 10 (9,9%) missbräuchlichen und n = 2 (2,0%) süchtigen Nutzern die auffälligsten Spieler zu beobachten. Ein Vergleich der drei Untersuchungsstandorte bezüglich der 42 Ergebnisse Prävalenz von Missbrauch und Sucht gemäß Tabelle 3-7 ist der Abbildung 3-4 zu entnehmen. Abb. 3-4 12% Vergleich der Missbrauchs- und Spielsuchtprävalenz in Unterkollektiven und Gesamtkollektiv 9,90% 10% 8,20% 7,40% 8% - Missbrauch (7-13 Pkt.) 6% - Spielsucht (≥ 13,5 Pkt.) 3,60% 4% 2,00% 1,90% 2% 1,60% 0% kt iv ol le io nä r am tk st at G es ni Kö ln U U ni Kö ln Pr ax is am Fr ö lic h bu la nt 0% 3.3 Demografischer Vergleich von normal spielenden und missbräuchlich spielenden / spielsüchtigen Jugendlichen Es ergaben sich zwischen den drei Erhebungsorten Uni Köln stationär, Uni Köln ambulant und Praxis Stuttgart teilweise erhebliche und auch statistisch signifikante Unterschiede in Bezug auf Alter und Geschlecht sowie Schulart, aber auch im Hinblick auf die Häufigkeit von Einzelkindern und Getrenntleben der Eltern bzw. der Bezugsperson der Kinder (Mutter, Vater oder beide Eltern). Die primär interessierenden Untersuchungsparameter Schulleistungsprobleme, PCBesitz, bisherige PC-Spieldauer und vor allem die Spielsüchtigkeitsbewertung mittels CSV-Score, waren zwischen den drei Gruppen nicht signifikant unterschiedlich. Im Folgenden werden also die drei Erhebungssubgruppen zu einer Gruppe zusammengefasst und in dieser Gesamtgruppe Unterschiede zwischen normalen und spielsüchtigen Jugendlichen betrachtet. Problematisch bei diesem Vorgehen ist aber, dass - gemessen am CSV-S-Fragebogen der Jugendlichen - sich nur sehr wenige tatsächlich spielsüchtige Jugendliche (n = 3, 1,6%) im Gesamtkollektiv fanden. Selbst bei Anwendung der geringeren Suchtstärke "Missbrauch" fanden sich lediglich n = 15 (8,2%) Jugendliche. Somit schied eine ausschließliche Betrachtung von Unterschieden zwischen dem primär 43 Ergebnisse aus normalen, spielunauffälligen Kindern bestehenden Kollektiv (n = 165, 90,2%) und den spielsüchtigen Kindern (n = 3, 1,6%) oder den missbräuchlich spielenden Kindern (n = 15, 8,2%) aus, da es prinzipiell zu wenig spielsüchtige und missbräuchlich spielende Kinder gab. Um die Auswertung auf Basis der registrierten Daten darzustellen, werden nachfolgend die spielsüchtigen und die missbräuchlich spielenden Kinder zu einer einzigen Gruppe (n = 18, 9,8%) zusammengefasst und gegen die normal eingeschätzte Probandengruppe (n = 165, 90,2%) verglichen. So ließen sich Charakteristika der beiden Einzelgruppen sinnvoll identifizieren. Das Alter zum jeweiligen Befragungszeitpunkt betrug bei den unauffälligen Spielern im Mittel 14,9 Jahre (SD ± 1,5, Median 15) und bei den auffälligen PCNutzern 15,3 Jahre (SD ± 1,6, Median 15). Demnach waren auffällige Spieler generell älter als Spieler in der Vergleichsgruppe. Bei beiden Gruppen lag das Minimum bei 13 Jahren und das Maximum bei 18 Jahren. Die Geschlechterverteilung bezog sich in der Gruppe der normalen PC-Nutzer auf n = 99 Jungen (60,0%) und n = 66 Mädchen (40,0%). n = 15 Jungen (83,3%) und n = 3 Mädchen (16,7%) fielen in die Gruppe des Missbrauchs bzw. der Spielsucht. Der Chi-Quadrat-Test zeigte hier einen Signifikanzwert von p = 0,05. In der Gruppe Spielsucht/Missbrauch waren die Jugendlichen somit am häufigsten männlich. Da das Kollektiv der auffällig spielenden Mädchen mit n = 3 sehr klein ist, wurde es nicht als sinnvoll erachtet hier Mädchen und Jungen zu vergleichen, sodass nachfolgend beide Geschlechter zusammengefasst wurden. N = 33 (20,1%) der unauffälligen Spieler waren Einzelkinder, bei den auffälligen Spielern waren es n = 4 (22,2%). In der Gruppe der missbräuchlich spielenden / spielsüchtigen Jugendlichen hatten mit n = 10 (55,6%) die meisten 1 Geschwisterkind. Genauso verhielt es sich in der Gruppe der Normalspieler: Auch hier haben die meisten ein Geschwisterkind (n = 86, 52,4%). Die genaue Verteilung der Geschwisterkinder aufgeteilt nach Normalspieler und Sucht/Missbrauchsgruppe sind in Tabelle 3-8 aufgeführt. 44 Ergebnisse Tab. 3-8 Anzahl der Geschwisterkinder aufgeteilt nach normal spielenden und missbräuchlich spielenden / spielsüchtigen Jugendlichen Anzahl von Geschwistern normale Spieler n=165 33 86 33 9 3 keine Geschwister 1 Geschwister 2 Geschwister 3 Geschwister 4 Geschwister Spielsucht/ Missbrauch n=18 4 (22,2%) 10 (55,6%) 1 (5,6%) 2 (11,1%) 1 (5,6%) (20,1%) (52,4%) (20,1%) (5,5%) (1,8%) N = 91 (59,9%) der als unauffällige Spieler eingestuften Jugendlichen lebten mit Vater und Mutter gemeinsam in einem Haushalt, bei n = 73 (44,8%) lebten die Eltern getrennt, wobei 60 (35,5%) von ihnen bei der Mutter und nur 2 (1,3%) bei dem Vater lebten. N = 7 (4,6%) wohnten bei den Großeltern bzw. in einer betreuten Wohngemeinschaft. Bei den als auffällig eingestuften Spielern waren es mit n = 9 (52,9%) ebenfalls die meisten, die mit beiden Elternteilen gemeinsam aufwuchsen. Mit n = 8 (47,1%) lebten jedoch fast ebenso viele alleine mit der Mutter. Bei dem Vater, den Großeltern oder in einer Wohngemeinschaft lebte keiner der auffällig spielenden Jugendlichen. Die Schichtzugehörigkeit nach BaDo-Kriterien aufgeteilt nach normal spielenden und missbräuchlich spielenden / spielsüchtigen Jugendlichen ist der Tabelle 3-9 zu entnehmen. Missbräuchlich spielende / spielsüchtige Studienteilnehmer waren am häufigsten Kinder von Facharbeitern (n = 5; 29,4%) und mittleren Angestellten (n = 4; 23,6%). Die Eltern der Normalspieler sind ebenfalls häufig mittlere Angestellte (n = 44; 27,5%), aber auch höher qualifizierte Angestellte (n = 42; 26,3%). 45 Ergebnisse Tab 3-9 Schichtzugehörigkeit nach BaDo-Kriterien aufgeteilt nach normal spielenden und missbräuchlich spielenden / spielsüchtigen Jugendlichen Schichtzugehörigkeit normale Spieler n=165 2 8 33 44 42 6 1 1 23 ungelernte Arbeiter angelernte Berufe Facharbeiter mittlere Angestellte höher qual. Angestellte leitende Angestellte klein. Selbständigkeit selbständige Handwerker Akademiker, freie Berufe (1,3%) (5,0%) (20,6%) (27,5%) (26,3%) (3,8%) (0,6%) (0,6%) (14,4%) Spielsucht/ Missbrauch n=18 1 (5,9%) 3 (17,6%) 5 (29,4%) 4 (23,6%) 3 (17,6%) 1 (5,9%) Die Hälfte der missbräuchlich spielenden Jugendlichen / Spielsüchtigen besuchte die Hauptschule (n = 9; 50,0%), n = 5 (27,8%) besuchten das Gymnasium und n = 3 (16,7%) die Realschule. Als normal spielend eingestufte Studienteilnehmer besuchten hauptsächlich die Realschule (n = 60; 36,4%) und das Gymnasium (n = 56; 33,9%). Die Schulart der Jugendlichen im Einzelnen, aufgeteilt in die Unterkollektive Normalspieler und missbräuchliche / spielsüchtige Spieler, ist der Tabelle 3-10 zu entnehmen. Tab. 3-10 Von den Jugendlichen besuchte Schulart aufgeteilt nach normal spielenden und missbräuchlich spielenden / spielsüchtigen Jugendlichen Schulart kein Schulbesuch Hauptschule IGS Realschule Gymnasium sonstige Schule normale Spieler n=165 Spielsucht/ Missbrauch n=18 1 (0,6%) 18 (10,9%) 11 (6,7%) 60 (36,4%) 56 (33,9%) 19 (11,5%) 9 (50,0%) 3 (16,7%) 5 (27,8%) 1 (5,5%) N = 16, also 88,9% der n = 18 als missbräuchlich oder süchtig spielend eingestuften Jugendlichen wiesen vor oder während des Befragungszeitraums Schulleistungsprobleme in ihrer jeweiligen 46 Klassestufe auf. Bei den Ergebnisse Normalspielern waren es hingegen bei n = 95 lediglich 60,5%. Der Chi-QuadratTest zeigte hier einen Signifikanzwert von p = 0,0178. 3.3.1 Psychiatrische Diagnosen: Vergleich von normal spielenden und missbräuchlich spielenden / spielsüchtigen Jugendlichen Im Hinblick auf die Verteilung der Erst- und Zweitdiagnosen der Jugendlichen nach ICD-10 ließ sich in den beiden Vergleichsgruppen kein Verteilungsmuster bzw. keine signifikant häufig mit übermäßigem Computerspielkonsum assoziierte psychiatrische Erkrankung feststellen. Im Folgenden sind in Tabelle 3-11 die ersten und zweiten psychiatrischen Diagnosen nach ICD-10 einzeln für die n = 18 pathologisch Computer spielenden Jugendlichen aufgeführt. Aufschlüsselung der ICD-10 Codes findet sich im Anhang auf Seite 123. 47 Eine Ergebnisse Tab. 3-11 Erst- und Zweitdiagnose nach ICD-10 der missbräuchlich Computerspielenden Jugendlichen 1. Diagnose nach ICD-10 spielsüchtigen/ Spielsucht-/ Missbrauchsgruppe n = 18 19.50 n=1 23.00 n=1 32.00 n=1 32.10 n=1 40.10 n=1 90.00 n=3 90.10 n=8 91.80 n=1 95.10 n=1 2. Diagnose nach ICD-10 Spielsucht-/ Missbrauchsgruppe n = 18 keine zweite Diagnose n=9 40.10 n=1 43.20 n=1 80.10 n=1 90.10 n=2 91.30 n=1 91.80 n=1 93.10 n=1 98.10 n=1 Im Kollektiv der missbräuchlich spielenden / Spielsüchtigen wurden n = 10 (55,6%) jugendliche Patienten neben der psychiatrischen Betreuung medikamentös im Rahmen ihrer psychiatrischen Diagnose versorgt. Bei den Normalspielern nahmen mit n = 112 (70,9%) der Patienten prozentual mehr Jugendliche regelmäßig Medikamente ein. Aufgrund der großen Varietät der Medikation, wird diese auch hier nicht im Einzelnen erläutert. 48 Ergebnisse N = 4 (22,2%) der missbräuchlich spielenden / spielsüchtigen Befragten litten neben ihrer (insbesondere psychiatrischen Diagnose Entwicklungsstörungen der an einer Sprache Teilleistungsstörung oder des Sprechens, Entwicklungsstörungen der motorischen Funktionen sowie bestimmte Formen der Lese-, Rechtschreib- oder Rechenschwäche). Andere Komorbiditäten traten bei dieser Gruppe nicht auf. Bei den Normalspielern wiesen ebenfalls n = 22 Befragte eine Teilleistungsstörung auf, dies waren jedoch mit 13,3% prozentual etwas weniger als bei den auffälligen Spielern. Andere Komorbiditäten lagen nur bei einzelnen normal spielenden Patienten (n = 1, 0,6%) vor und beinhalteten chronisch juvenile Arthritis, Hypothyreose, Osteosarkom und Psoriasis. 3.3.2 Computerbesitz und -nutzungsdauer: Vergleich von normal spielenden und missbräuchlich spielenden / spielsüchtigen Jugendlichen N = 13 (72,2%) der auffälligen PC- Spieler besaßen einen eigenen PC, bei den normal spielenden Patienten waren mit n = 126 (76, 4%) prozentual ähnlich viele im Besitz eines eigenen Computers. In der Gruppe der missbräuchlichen / spielsüchtigen Spieler gaben die Jugendlichen im Mittel eine bisherige Computerspieldauer von 5,3 Jahren an (SD ± 2,2; Median 5,0), das Minimum lag bei einem Jahr, das Maximum bei 9 Jahren. In der Gruppe der Normalspieler spielten die Befragten durchschnittlich seit 4,4 Jahren (SD± 3,3, Median 4,0) und gaben ein Minimum von 0 Jahren und ein Maximum von 12 Jahren an. 3.4 Fragebögen aus Perspektive der Jugendlichen 3.4.1 CSV-Skala aus Perspektive der Jugendlichen Vergleich von normal spielenden und missbräuchlich spielenden / spielsüchtigen Jugendlichen Als normal Computer spielend eingestufte Jugendliche verbrachten insgesamt signifikant weniger Zeit vor dem PC als missbräuchliche / suchtartige Spieler. Es wurden Spielzeiten der auffälligen Gruppe von durchschnittlich 4,9 Stunden wochentags (±3,5, Median 4, Min 0, Max 14) und 4,7 Stunden (SD ± 3,3, Median 3,5, Min 1, Max 12) am Wochenende ermittelt. Sie beschäftigten sich an 49 Ergebnisse jedem Tag der Woche etwa gleich lang mit Computerspielen, es ließ sich kein deutlicher Unterschied zwischen Wochentagen und Wochenende erkennen. Als unauffällig spielende Jugendliche hingegen spielten im Mittel 1,6 Stunden (SD ± 1,9, Median 1, Min 0, Max 10) während der Woche. Am Wochenende stieg die Spielzeit normaler Kinder leicht, aber signifikant (um ca. 20%) an. Sie spielten samstags und sonntags durchschnittlich 2,0 Stunden (SD ± 1,9, Median 2, Min 0, Max 11). Dieser Wert liegt aber immer noch erheblich unter der Spielzeit der spielsüchtigen Kinder. Der Kruskal-Wallis-Test ergab für die Spielzeiten wochentags eine Signifikanz von p = 0,001 und am Wochenende von p = 0,0002. Hierzu siehe auch Tabelle 3-12. Tab. 3-12 Vergleich der Items 1 und 2 der CSV-S, Spieldauer wochentags und am Wochenende Item-Nummer 1)Spieldauer pro Wochentag in Std. mean ± SD Median Min - Max 2) Spieldauer am Wochenende in Std. mean ± SD Median Min - Max Signifikanzprüfung zwischen Frage 1) und 2) 1) 2) 3) normale Spieler n=165 Spielsucht/ Missbrauch n=18 p-Wert1) 0,0012) 1,6 ± 1,9 1 0 - 10 4,9 ± 3,5 4 0 - 14 0,00022) 2,0 ± 1,9 2 0 - 11 4,7 ± 3,3 3,5 1 - 12 0,00013) 0,58953) Vergleich zwischen beiden Gruppen Kruskal-Wallis-Test Wilcoxon-Test Missbräuchlich spielende / spielsüchtige Jugendliche spielten im Gegensatz zu Normalspielern in der Regel täglich (n = 15; 83,3%) und in der Hälfte der Fälle mehr als vier Stunden pro Spieleinheit. Normalspieler hingegen gaben am häufigsten an, 2 - 3 Mal pro Woche und 2 Stunden oder weniger mit dem Spielen am Computer zu verbringen. Eine Signifikanzprüfung konnte jedoch aufgrund der stark zersplitterten Untergruppen nicht durchgeführt werden. Siehe Tabelle 3-13. 50 Ergebnisse Tab. 3-13: Vergleich der Items 3 und 4 zu Spielhäufigkeit und Spieldauer der CSV-S normale Spieler Item-Nummer 3) Spielhäufigkeit - jeden Tag - 2-3mal/Wo. - 1x/Woche - 1x/Monat - weniger als 1x/Mo. 4) Dauer der Spieleinheit - weniger als 1 Std. - 1-2 Std. - 2-4 Std. - 4-6 Std. - mehr als 6 Std. 1) 2) Spielsucht/ Missbrauch p-Wert1) n.d.2) 37 61 24 8 35 (22,4%) (37,0%) (14,5%) (4,8%) (21,2%) 15 (83,3%) 2 (11,1%) 1 (5,6%) n.d.2) 63 57 37 5 3 (38,2%) (34,5%) (22,4%) (3,0%) (1,8%) 4 5 4 5 (22,2%) (27,8%) (22,2%) (27,8%) Vergleich zwischen beiden Gruppen ggf. ist der X2-Test bei zu stark zersplitterten Untergruppen (n ≤ 5) nicht durchführbar Die Jugendlichen mit einem missbräuchlichen / süchtigen Spielverhalten wiesen im Gegensatz zu den Normalspielern deutlich höhere Werte bei den emotionsregulativen Aspekten von Computerspielverhalten auf. Diese wurden mit Hilfe von 5-stufigen Likert-Skalen abgefragt (siehe Tabelle 3-14). Besonders große Unterschiede ließen sich vor allem anhand von Item 6), Häufigkeit des ungewollten Spielens, ableiten. Hier gaben die jugendlichen Vielspieler einen durchschnittlichen Wert von 2,8 (SD ± 1,2; Median 3; Minimum 1; Maximum 4), hingegen die Normalspieler nur einen Wert von 0,9 an (SD ± 1,0; Median 1; Minimum 0; Maximum 4). Bei allen Items ließ sich durch den Wilcoxon-MannWhitney-Test ein Signifikanzniveau mit p = 0,001 feststellen. 51 Ergebnisse Tab. 3-14: Vergleich der Items 5 bis 11 zu emotionsregulativen Aspekten von Computerspielverhalten der CSV-S (angegeben werden konnten Score-Werte auf einer Likert-Skala von 0=nie bis 4=oft) normale Spieler n=165 Item-Nummer 5) gedankliches Befassen mit dem PC-Spielen mean ± SD Median Min - Max 6) Häufigkeit des ungewollten Spielens mean ± SD Median Min - Max 7) Negative Gefühle bei Spielabstinenz mean ± SD Median Min - Max 8) Verlängern/ Häufigkeitssteigerung des Spielens um zu entspannen mean ± SD Median Min - Max 9) Stärke des durchschnittl. Spielverlangens mean ± SD Median Min - Max 10) Häufigkeit eines übermächtigen Spielverlangens mean ± SD Median Min - Max 11) Häufigkeit negativer Gefühle beim PC-Spielen mean ± SD Median Min - Max 1) 2) Spielsucht/ Missbrauch n=18 p-Wert1) 0,0012) 0,8 ± 0,9 1 0-3 2,3 ± 1,4 2,5 0-4 0,0012) 0,9 ± 1,0 1 0-4 2,8 ± 1,2 3 1-4 0,0012) 0,3 ± 0,6 0 0-3 1,6 ± 1,5 1 0-4 0,0012) 0,3 ± 0,6 0 0-3 1,3 ± 1,5 1 0-4 0,0012) 0,8 ± 0,8 1 0-3 2,2 ± 0,9 2 1-4 0,0012) 0,4 ± 0,7 0 0-3 1,8 ± 1,5 2 0-4 0,0012) 0,6 ± 0,9 0 0-4 2,1 ± 1,5 2,5 0-4 Vergleich zwischen beiden Gruppen Mann-Whitney-Test Befragte mit einem missbräuchlichen / süchtigen Spielverhalten hatten in der Vergangenheit häufiger versucht ihre Spielintensität einzuschränken als Normalspieler. N = 4 (28,6%) der Vielspieler gaben an, es schon einmal 52 Ergebnisse geschafft zu haben, ihr Spielverhalten einzuschränken. Bei deutlich mehr Spielern (n = 10; 71,4%) blieb ein Versuch jedoch erfolglos. Bei den als normal spielend eingestuften Befragten schafften es hingegen 77,4% derjenigen, die es schon einmal versucht hatten, ihren Spielkonsum erfolgreich zu reduzieren. Deutlich häufiger als Normalspieler gaben Jugendliche mit einem als missbräuchlich / spielsüchtig eingestuften Spielverhalten an, schon einmal aufgrund ihres Computerspielkonsums etwas Wichtiges vergessen zu haben (z.B. die Hausaufgaben). Auch hatten auffällige PC-Nutzer häufiger das Gefühl, zu lange am Computer gespielt zu haben. Die Fragen zu Problemen oder persönlichen negativen Folgen durch zu häufiges Computerspielen wurden von den auffälligen Spielern deutlich häufiger mit „ja“ beantwortet als von den Normalspielern. Am eindrucksvollsten zeigte sich dies bei den Angaben zu Problemen mit der Schule oder Ausbildung, Probleme mit der Familie oder dem Partner, Gesundheitsproblemen sowie Vernachlässigung von anderen Freizeitaktivitäten. Eine Vernachlässigung von Freunden wurde hingegen auch von Vielspielern weniger häufig beschrieben, jedoch immer noch signifikant häufiger als von normal Computer spielenden Probanden. Geldprobleme schienen keine signifikante Rolle zu spielen. Das Signifikanzniveau lag nach dem WilcoxonMann-Whitney-Test bzw. dem Chi-Quadrat - und dem Fisher-Exact-Test bei allen Items 12 bis 15, mit Ausnahme des Items 15c, bei p = 0,001. Hierzu siehe auch Tabelle 3-15 zu den emotional regulativen Aspekten von Computerspielverhalten. 53 Ergebnisse Tab. 3-15: Vergleich der Items 11 bis 15 zu emotionsregulativen Aspekten von Computerspielverhalten der CSV-S (angegeben werden konnten Score-Werte auf einer Likert-Skala von 0=nie bis 4=oft; ja/nein) Item-Nummer 11) Häufigkeit des Versuchs der Spieleinschränkung mean ± SD Median Min - Max 12a) Erfolg des Versuchs der Spieleinschränkung - ja - nein 13) Vergessen von etwas Wichtigem wegen PC-Spiel mean ± SD Median Min - Max 14) Häufigkeit des Gefühls zu lange PC gespielt zu haben mean ± SD Median Min - Max 15a) Probleme mit Schule oder Ausbildung - nein - ja 15b) Probleme mit Familie / Partner - nein - ja 15c) Geldprobleme - nein - ja 15d) Vernachlässigung Freizeit - nein - ja 15e) Vernachlässigung Freunde - nein - ja 15f) Gesundheitsprobleme - nein - ja 1) 2) 3) normale Spieler n=165 Spielsucht/ Missbrauch n=18 p-Wert1) 0,0012) 0,7 ± 1,0 0 0-4 1,8 ± 1,3 2 0-4 0,0013) 48 (77,4%) 14 (22,6%) 4 (28,6%) 10 (71,4%) 0,0012) 0,7 ± 0,9 0 0-4 2,9 ± 0,9 3 1-4 0,0012) 1,1 ± 1,1 1 0-4 2,7 ± 1,6 3,5 0-4 0,0013) 148 (89,7%) 17 (10,3%) 4 (22,2%) 14 (77,8%) 0,0013) 134 (81,2%) 31 (18,8%) 6 (33,3%) 12 (66,7%) 0,10823) 161 (97,6%) 4 (2,4%) 16 (88,9%) 2 (11,1%) 0,0013) 132 (80%) 33 (20%) 8 (44,4%) 10 (55,6%) 0,0013) 156 (94,5%) 9 (5,5%) 12 (66,7%) 6 (33,3%) 0,0013) 151 (91,5%) 14 (8,5%) 7 (38,9%) 11 (61,1%) Vergleich zwischen beiden Gruppen Mann-Whitney-Test X2-Test bzw. Fisher-Exact-Test Jugendliche mit missbräuchlichem / süchtigem Spielverhalten spielten signifikant häufiger Onlinespiele als normale PC-Nutzer (siehe Tab. 3-16). Der WilcoxonMann-Whitney-Test zeigte eine Signifikanz mit einem p-Wert von 0,001. Andere 54 Ergebnisse Internetangebote wurden von beiden Gruppen mit geringen Unterschieden gleichermaßen genutzt. Am häufigsten gaben die Jugendlichen an, im Internet zu chatten, Online-Communities zu besuchen oder Informationsrecherche zu betreiben. Onlinesex-Angebote, Online-Glückspiele und Einkaufsseiten wurden weniger häufig genutzt. Tab. 3-16 Vergleich der Items 16a-16h zum allgemeinem Nutzen des Internets der CSV-S (angegeben werden konnten Score-Werte auf einer Likert-Skala von 0=nie bis 3=oft) Item-Nummer 16a) Onlinespiele mean ± SD Median Min - Max 16b) Einkaufen mean ± SD Median Min - Max 16c) Chatten mean ± SD Median Min - Max 16d) Emails schreiben mean ± SD Median Min - Max 16e) Onlinesex-Angebote mean ± SD Median Min - Max 16f) Online-Glücksspiele mean ± SD Median Min - Max 16g) Online-Communities mean ± SD Median Min - Max 16h) Informationsrecherche mean ± SD Median Min - Max 1) 2) normale Spieler Spielsucht/ Missbrauch p-Wert1) n=162 0,8 ± 0,9 1 0-3 n=161 0,6 ± 0,8 0 0-3 n=163 2,0 ± 1,0 2 0-3 n=162 1,4 ± 1,0 1 0-3 n=159 0,1 ± 0,3 0 0-2 n=160 0,1 ± 0,3 0 0-3 n=160 1,2 ± 1,1 1 0-3 n=162 1,7 ± 1,0 2 0-3 n=18 2,2 ± 0,9 2,5 1-3 n=18 0,3 ± 0,5 0 0-1 n=18 1,9 ± 1,2 2 0-3 n=18 1,1 ± 1,1 1 0-3 n=18 0,2 ± 0,7 0 0-3 n=18 0,2 ± 0,5 0 0-2 n=18 1,6 ± 1,2 2 0-3 n=18 1,6 ± 1,1 1,5 0-3 0,0012) Vergleich zwischen beiden Gruppen Mann-Whitney-Test 55 0,0942) 0,7792) 0,1602) 0,7872) 0,2082) 0,1842) 0,5752) Ergebnisse 3.4.2 Zusatzfragebogen aus Perspektive der Jugendlichen Vergleich von normal spielenden und missbräuchlich spielenden / spielsüchtigen Jugendlichen N = 4 (22,2%) der spielsüchtigen Jugendlichen gaben an nach 24.00 Uhr (also z.B. um 01.00 Uhr nachts) ins Bett zu gehen. Statistisch führt dies dazu, dass sich ihre Uhrzeit deshalb "verringert", während Kinder, die vor 24.00 Uhr ins Bett gehen, scheinbar "später" ins Bett gehen. Daher wurden die Uhrzeiten nachträglich klassifiziert, und es wird korrekt deutlich, dass auffällige Spieler später zu Bett gehen als Normalspieler (siehe Tab. 3-17, Item 1b). Das Signifikanzniveau nach dem Fisher-Exact-Test lag bei p = 0,001. Missbräuchliche / spielsüchtige Heranwachsende spielten doppelt so häufig vor dem Schlafengehen PC-Spiele als normale Spieler, der ChiQuadrat-Test zeigte hier ein Signifikanzniveau von p = 0,013. Auffällige Spieler sowie Normalspieler gaben gleichermaßen prozentual am häufigsten an, vor dem Einschlafen Musik zu hören (Tab. 3-17, Item 2e). Tab. 3-17 Vergleich der Items 1 und 2 zum Zubettgehen des Zusatzfragebogens zum Computerspielverhalten 56 Ergebnisse normale Spieler n=160 Item-Nummer 1a) Uhrzeit des Zubettgehens mean ± SD Median Min - Max 1b) Zubettgehzeit in Klassen - 20-22.00 Uhr - 22.01-24.00 Uhr - 24.01-03.00 Uhr 2a) vor Einschlafen lesen - ja - nein 2b) vor Einschlafen mit der Familie sprechen - ja - nein 2c) vor Einschlafen fernsehen - ja - nein 2d) vor Einschlafen PC spielen - ja - nein 2e) vor Einschlafen Musik hören - ja - nein 2f) vor Einschlafen nachdenken - ja - nein 2g) vor Einschlafen andere Beschäftigung - ja - nein 1) 2) 3) Spielsucht/ Missbrauch n=18 p-Wert1) 0,3652) 22,1 ± 0,9 22 20 - 24 17,7 ± 8,9 21,8 1 - 24 0,0013) 100 (62,5%) 60 (37,5%) - 6 (33,3%) 8 (44,4%) 4 (22,2%) 0,3893) 72 (43,9%) 92 (56,1%) 6 (33,3%) 12 (66,7%) 0,3493) 39 (23,8%) 125 (76,2%) 3 (16,7%) 15 (83,3%) 0,5863) 93 (56,7%) 71 (43,3%) 9 (50,0%) 9 (50,0%) 0,0133) 45 (27,4%) 119 (72,6%) 10 (55,6%) 8 (44,4%) 0,6943) 111 (67,7%) 53 (32,3%) 13 (72,2%) 5 (27,8%) 0,3453) 81 (49,4%) 83 (50,6%) 11 (61,1%) 7 (38,9%) 0,6123) 29 (17,6%) 136 (82,4%) 3 (16,7%) 15 (83,3%) Vergleich zwischen beiden Gruppen Mann-Whitney-Test X2-Test bzw. Fisher-Exact-Test Als missbräuchliche / spielsüchtige Jugendliche eingestufte Spieler verbrachten durchschnittlich signifikant mehr Zeit (3,8 Stunden; SD ± 2,5 Stunden; Median 3 Stunden; Min 0,5 Stunden; Max 8 Stunden) mit PC- oder Videospielen als Normalspieler (1,1 Stunden; SD ± 1,2; Median 1 Stunde; 57 Ergebnisse Min 0 Stunden; Max 6 Stunden) in ihrer jeweiligen Freizeit an einem gewöhnlichen Tag. Der Wilcoxon-Mann-Whitney-Test Signifikanzniveau von p = 0,001. zeigte hier ein Auffällige Spieler nutzen ebenso länger das Internet als Normalspieler. Sie surften im Mittel 2,4 Stunden (SD ± 1,9; Median 3 Stunden; Min 0 Stunden; Max 8 Stunden), wohingegen die Gruppe der Normalspieler im Mittel nur 1,4 Stunden täglich (SD ± 1,1; Median 1 Stunde; Min 0 Stunden; Max 6 Stunden) das Internet nutzte Der WilcoxonMann-Whitney-Test zeigt hier ein Signifikanzniveau von p = 0,05. Es zeigte sich aber darüber hinaus auch, dass Vielspieler laut eigener Aussage nicht weniger mit anderen Freizeitaktivitäten wie Sport treiben oder Freunde treffen beschäftigt sind als ihre normal spielenden Kollegen. Hierzu siehe auch Tab. 3-18. Tab. 3-18 Vergleich der Items 3a-3j zum Freizeitverhalten des Zusatzfragebogens zum Computerspielverhalten (Angabe in Stunden) 58 Ergebnisse Item-Nummer normale Spieler Spielsucht/ Missbrauch p-Wert1) 3a) Sport mean ± SD Median Min - Max 3b) Musik machen mean ± SD Median Min - Max 3c) TV/Video/DVD sehen mean ± SD Median Min - Max 3d) Lesen mean ± SD Median Min - Max 3e) etwas mit Familie machen mean ± SD Median Min - Max 3f) etwas mit Freunden machen mean ± SD Median Min - Max 3g) PC/Videospiele spielen mean ± SD Median Min - Max 3h) Telefonieren/SMS mean ± SD Median Min - Max 3i) im Internet surfen mean ± SD Median Min - Max 3j) andere Hobbies ausführen mean ± SD Median Min - Max n=163 1,1 ± 1,1 1 0 - 6,5 n=161 0,5 ± 0,9 0 0-4 n=161 1,6 ± 1,2 1,5 0-6 n=162 0,8 ± 1,2 0,5 0-6 n=161 n=18 1,1 ± 1,3 1 0-5 n=18 0,4 ± 0,7 0 0-2 n=18 2,2 ± 2,8 1 0 - 10 n=18 0,5 ± 0,6 0,05 0 - 1,5 n=18 0,6722) 0,8 ± 0,9 0,5 0-5 n=161 0,8 ± 1,6 0 0-6 n=17 2,4 ± 1,7 2 0-7 n=161 1,1 ± 1,2 1 0-6 n=161 1,0 ± 1,4 0,5 0-7 n=160 1,4 ± 1,1 1 0-6 n=160 2,5 ± 2,2 2 0-8 n=18 3,8 ± 2,5 3 0,5 - 8 n=18 0,9 ± 1,9 0,4 0-8 n=17 2,4 ± 2,3 2 0-8 n=17 1,0 ± 1,2 1 0-6 1,4 ± 1,2 1 0-3 1) 2) 0,8702) 0,6772) 0,3162) 0,2772) 0,9122) 0,0012) 0,3002) 0,052) 0,1942) Vergleich zwischen beiden Gruppen Mann-Whitney-Test Jugendliche der Missbrauchs- /Suchtgruppe spielten häufiger (jedoch nicht signifikant) PC- oder Videospiele, wenn sie verärgert oder traurig waren als 59 Ergebnisse Jugendliche der Normalspielgruppe, was Tabelle 3-19 verdeutlicht. Sie gaben im Mittel einen Score von 2,4 (SD ± 1,0; Median 2,5; Min 1; Max 4) auf einer Skala von 1 bis 4 an, bei der 1 „ja, immer“ und 4 „nie“ entsprach. Normalspieler hingegen zeigten einen durchschnittlichen Score von 3,4 (SD ± 0,8; Median 4; Min 1; Max 4). Zugleich war das PC- oder Videospielen die Angabe mit den niedrigsten Scorewerten der Frage 4 des Zusatzfragebogens, also die am häufigsten genannte Aktivität bei Trauer oder Ärger bei den als missbräuchlich / süchtig spielend eingestuften Befragten. Normalspieler hingegen gaben an, bei Ärger oder Trauer am häufigsten nachzudenken, es ergab sich ein mittlerer Score von 2,1 (SD ± 1,0; Median 2; Min 1; Max 4). Auffällige Spieler hingegen denken signifikant (p = 0,002) weniger nach, wenn sie traurig oder ärgerlich sind. Bei ihnen ergab sich ein Score von 2,6 (SD ± 1,1; Median 2,5; Min 1; Max 4). Tab. 3-19 Vergleich der Items 4a-4n zum Verhalten bei Ärger oder Trauer des Zusatzfragebogens zum Computerspielverhalten (Scorewerte auf einer Skala von 1=ja, immer bis 4=nie) Item-Nummer 60 Ergebnisse 4a) Fernsehen mean ± SD Median Min - Max 4b) Internet nutzen mean ± SD Median Min - Max 4c) nach draußen gehen mean ± SD Median Min - Max 4d) mit jemanden darüber reden mean ± SD Median Min - Max 4e) nachdenken mean ± SD Median Min - Max 4f) PC-/Videospiele spielen mean ± SD Median Min - Max 4g) Sport mean ± SD Median Min - Max 4h) Essen mean ± SD Median Min - Max 4i) Zigaretten/Tabak rauchen mean ± SD Median Min - Max 4j) Cannabis rauchen mean ± SD Median Min - Max 4k) Alkohol trinken mean ± SD Median Min - Max 4l) schlafen/sich zurückziehen mean ± SD Median Min - Max 4m) ausrasten mean ± SD Median Min - Max 4n) Bauch-/Kopfschmerzen bekommen mean ± SD Median Min - Max normale Spieler n=162 3,2 ± 0,8 3 1-4 n=159 2,9 ± 0,9 3 1-4 n=162 2,7 ± 1,0 3 1-4 n=162 2,8 ± 1,0 3 1-4 n=162 2,1 ± 1,0 2 1-4 n=162 3,4 ± 0,8 4 1-4 n=162 3,1 ± 1,0 3 1-4 n=161 3,3 ± 0,8 3 1-4 n=162 3,5 ± 1,0 4 1-4 n=162 3,9 ± 0,5 4 1-4 n=162 3,8 ± 0,6 4 1-4 n=162 2,8 ± 1,0 3 1-4 n=162 3,2 ± 0,9 3 1-4 n=162 Spielsucht/ Missbrauch n=17 3,1 ± 0,7 3 2-4 n=18 2,8 ± 0,9 3 1-4 n=18 2,8 ± 0,9 3 1-4 n=18 2,9 ± 0,9 3 1-4 n=18 2,6 ± 1,1 2,5 1-4 n=18 2,4 ± 1,0 2,5 1-4 n=18 3,3 ± 1,0 4 1-4 n=18 3,1 ± 1,2 3,5 1-4 n=18 3,3 ± 1,3 4 1-4 n=18 3,6 ± 0,9 4 1-4 n=18 3,7 ± 0,6 4 2-4 n=18 2,9 ± 0,9 3 1-4 n=18 3,1 ± 0,9 3 1-4 n=18 3,3 ± 0,9 4 1-4 3,3 ± 0,9 4 1-4 p-Wert1) 0,5442) 0,4802) 0,7672) 0,0722) 0,0022) 0,2692) 0,7172) 0,8502) 0,0262) 0,3252) 0,7102) 0,5862) 0,6622) 0,3162) 1) Vergleich zwischen beiden Gruppen, 2) Mann-Whitney-Test Bei der vergleichenden Betrachtung der beiden Beobachtungsgruppen für den Besitz elektronischer Geräte (siehe Tab. 3-20) zeigten sich keine signifikanten Unterschiede. Jeder der 61 als missbräuchlich / süchtig Ergebnisse eingestuften Spieler ist im Besitz eines Computers, 22,2% (n = 4) hatten jedoch den PC nicht im eigenen Zimmer. Bei den Normalspielern hingegen besaßen nur 87,1% (n = 142) einen Computer, davon 33,7% (n = 55) nicht im eigenen Zimmer. Zusätzlich besaßen die meisten Studienteilnehmer einen Fernseher, eine Spielkonsole und ein Mobiltelefon. Nur n = 2 (1,4%) der 13 bis 18-Jährigen befanden sich nicht im Besitz elektronischer Geräte. Tab. 3-20: Vergleich der Items 5a-5g zum Besitz elektronischer Geräte des Zusatzfragebogens zum Computerspielverhalten Item-Nummer normale Spielsucht/ p-Wert1) 62 Ergebnisse 5a) Computer - ja -------------------im eigenen Zimmer - ja 5b) Videokonsole - ja -------------------im eigenen Zimmer - ja 5c) Gameboy - ja -------------------im eigenen Zimmer - ja 5d) Handy - ja 5e) Fernseher - ja -------------------im eigenen Zimmer - ja 5f) DVD-Spieler - ja -------------------im eigenen Zimmer - ja 5g) keines der oben genannten Geräte - ja 1) 2) Spieler Missbrauch 142 (87,1%) 18 (100%) 0,0962) 108 (66,3%) 14 (77,8%) 0,3222) 108 (65,9%) 14 (77,8%) 0,3072) 62 (38,3%) 8 (44,4%) 0,6102) 94 (58,0%) 8 (44,4%) 0,2702) 86 (53,1%) 8 (44,4%) 0,4862) 154 (95,1%) 15 (83,3%) 0,0832) 121 (74,2%) 14 (77,8%) 0,4982) 78 (47,9%) 11 (61,1%) 0,2852) 101 (62,0%) 10 (55,6%) 0,5962) 55 (33,7%) 7 (41,2%) 0,5392) 2 (1,4%) - 0,8042) Vergleich zwischen beiden Gruppen X2-Test oder Fisher-Exact-Test Befragt zu den Aktivitäten, zu denen der PC genutzt wird, wurde deutlich, dass als normal PC-spielend eingestufte Heranwachsende den Computer signifikant häufiger zum Lernen nutzten als die Befragten der Missbrauchs-/Sucht-Gruppe (siehe Tab. 3-21, Item 6a). Der Wilcoxon-Mann-Whitney-Test zeigte ein Signifikanzniveau von p = 0,002. Ebenfalls schrieben Normalspieler häufiger Texte am PC, hier ergab sich p = 0,01. Bei den Jugendlichen der Missbrauchs/Sucht-Gruppe fanden sich wiederum Angaben zur häufigeren Nutzung von PCSpielen allein gegen den PC (p = 0,007) und besonders von OnlineComputerspielen (p = 0,002) im Vergleich zu den Normalspielern. In den übrigen Nutzungsaktivitäten am Computer zeigten sich keine signifikanten Unterschiede. 63 Ergebnisse Im Allgemeinen beschäftigten sich beide Vergleichgruppen am häufigsten mit Internetnutzung, Musik hören oder machen sowie mit Interaktion in Chatforen. Tab. 3-21: Vergleich der Items 6a-6j zu den Aktivitäten am PC des Zusatzfragebogens zum Computerspielverhalten (Scorewerte auf einer Skala von 1=ja, immer bis 4=nie) 64 Ergebnisse Item-Nummer normale Spieler Spielsucht/ Missbrauch pWert1) 6a) zum Lernen benutzen mean ± SD Median Min - Max 6b) Bilder malen, zeichnen mean ± SD Median Min - Max 6c) Texte schreiben mean ± SD Median Min - Max 6d) ins Internet gehen mean ± SD Median Min - Max 6e) Musik hören/machen mean ± SD Median Min - Max 6f) PC-Spiele (allein gegen PC) mean ± SD Median Min - Max 6g) Online-Computerspiele mean ± SD Median Min - Max 6h) Chatten mean ± SD Median Min - Max 6i) Emails schreiben mean ± SD Median Min - Max 6j) Musik/Programme laden mean ± SD Median Min - Max n=162 2,7 ± 0,8 3 1-4 n=162 3,5 ± 0,8 4 1-4 n=162 2,9 ± 1,0 3 1-4 n=161 1,8 ± 0,8 2 1-4 n=162 2,1 ± 1,0 2 1-4 n=162 3,1 ± 0,9 3 1-4 n=161 3,2 ± 0,9 3 1-4 n=161 2,1 ± 0,9 2 1-4 n=161 2,7 ± 1,0 3 1-4 n=162 2,8 ± 1,1 3 1-4 n=18 3,3 ± 0,5 3 3-4 n=18 3,6 ± 0,5 4 3-4 n=18 3,6 ± 0,6 4 2-4 n=18 2,0 ± 1,1 2 1-4 n=18 2,0 ± 1,1 2 1-4 n=18 2,4 ± 1,0 2 1-4 n=18 2,2 ± 1,1 2,5 1-4 n=18 2,6 ± 1,1 3 1-4 n=18 3,0 ± 1,1 3 1-4 n=18 2,7 ± 1,1 3 1-4 0,0022) 1) 2) 0,9182) 0,0102) 0,5592) 0,7452) 0,0072) 0,0022) 0,0602) 0,2212) 0,6912) Vergleich zwischen beiden Gruppen Mann-Whitney-Test Wenn Normalspieler und Spieler der Missbrauchs- /Sucht-Gruppe Computerspiele spielten, dann taten dies beide Gruppen am häufigsten allein (siehe Tab. 3-22) Missbräuchliche/suchtartige PC-Spieler spielten jedoch signifikant häufiger als 65 Ergebnisse Normalspieler mit Freunden zuhause oder mit virtuellen Freunden im Internet. Hier zeigte der Wilcoxon-Mann-Whitney-Test ein Signifikanzniveau von p = 0,026 bzw. p = 0,044. Beide Vergleichsgruppen spielten eher selten mit Erwachsenen aus der Familie oder auf LAN-Parties (LAN = Local Area Network, lokales Netzwerk). Eltern der missbräuchlich spielenden / süchtigen Jugendlichen interessierten sich laut der Befragten unsignifikant mehr für Computerspielverhalten ihrer Kinder als Eltern von Normalspielern. Tab. 3-22: Vergleich der Items 7a-7e und 8 zu PC-Spielkameraden und zum Interesse der Eltern, mit wem das Kind PC spielt) des Zusatzfragebogens zum Computerspielverhalten (Scorewerte auf einer Skala von 1=ja, immer bis 4=nie) 66 das Ergebnisse Item-Nummer normale Spieler Spielsucht/ Missbrauch p-Wert1) 7a) alleine spielen mean ± SD Median Min - Max 7b) spielen mit Freunden zu Hause mean ± SD Median Min - Max 7c) spiele mit Freunden im Netz mean ± SD Median Min - Max 7d) spielen mit Erw. in Familie mean ± SD Median Min - Max 7e) spielen auf LANPartys mean ± SD Median Min - Max 8) Interesse der Eltern mean ± SD Median Min - Max n=163 2,4 ± 0,9 2 1-4 n=163 n=17 2,1 ± 0,9 2 1-4 n=17 0,2192) 3,3 ± 0,8 3 1-4 n=162 2,8 ± 0,9 3 1-4 n=18 0,0442) 3,3 ± 1,0 4 1-4 n=162 2,6 ± 1,4 3 1-4 n=17 0,6012) 3,8 ± 0,7 4 1-4 n=162 3,6 ± 0,8 4 1-4 n=17 0,1902) 3,7 ± 0,7 4 1-4 n=158 2,9 ± 1,0 3 1-4 3,5 ± 0,9 4 1-4 n=18 2,5 ± 1,2 3 1-4 1) 2) 3) 0,0262) 0,2162) Vergleich zwischen beiden Gruppen Mann-Whitney-Test der X2-Test Test ist wegen zu stark zersplitterten Untergruppen (n ≤ 5) nicht durchführbar Als missbräuchliche / spielsüchtige Jugendliche eingestufte Spieler erfuhren signifikant stärkere Emotionen während eines Computerspiels als Normalspieler. Auf einer Skala von 1 bis 10 (1 = nicht zutreffend bis 10 = voll zutreffend) gaben sie auf die Frage der entspannenden Wirkung von PCSpielen im Mittel einen Score von 6,1 an (SD ± 2,8; Median 5; Min 1; Max 10), wohingegen Normalspieler im Durchschnitt nur einen Score von 3,7 (SD ± 2,4; Median 4; Min 1; Max 10) vorwiesen. Der Wilcoxon-Mann-WhitneyTest zeigte hierfür ein Signifikanzniveau mit p = 0,011. Auf die Frage der anregenden Wirkung von PC-Spielen fand sich bei der Sucht- /Missbrauchsgruppe ein mittlerer Score von 5,7 (SD ± 2,7; Median 5; Min 1; 67 Ergebnisse Max 9), während bei der Gruppe der Normalspieler nur ein Mittelwert von 3,8 (SD ± 2,3; Median 4; Min 1; Max 10) zu finden war. Das Signifikanzniveau lag hier bei p = 0,004. Spielern mit Suchtsymptomen dient das PC-Spielen also mehr zur Entspannung als zur Anregung, Normalspieler sind hier quasi indifferent und erfahren generell weniger Emotionen durch Computerspiele. Darüber hinaus benutzten missbräuchlich spielende/süchtige Jugendliche zu 61,1% (n = 11) Spiele, die nicht für ihr Alter freigegeben sind. Bei den Normalspielern waren es nur 28,7% (n = 47). Dies entsprach einer Signifikanz mit p = 0,005 nach dem Chi-Quadrat-Test. 3.4.3 Der SDQ-Fragebogen aus Perspektive der Jugendlichen Vergleich von normal spielenden und missbräuchlich spielenden / spielsüchtigen Jugendlichen Gemäß der Kriterien der Re-Codierung und Berechnung der Subskalen des SDQFragebogens (Strenghts and Difficulties Questionnaire, siehe Anhang Seite 120) für Kinder wurden die Skalenwerte und Bewertungsstufen für den Gesamtproblemwert sowie für die fünf Subkategorien mit Fragen zu emotionalen Problemen, Verhaltensproblemen, Hyperaktivität, Problemen mit Gleichaltrigen und prosozialem Verhalten berechnet. Der Gesamtscorewert und die Subkategorien des SDQ wurden in der Auswertung aufgeteilt in normale, grenzwertige und auffällige Ergebnisse. Im Gesamtscore konnten 0 bis 40 Punkte erreicht werden, in den Subkategorien jeweils 0 bis 10. Ein hoher Wert spricht für ein auffälliges Verhalten; mit Ausnahme der Subkategorie prosoziales Verhalten, hier verhält es sich umgekehrt. Die Analyse zeigte signifikant höhere Scorewerte für Verhaltensprobleme bei Jugendlichen der Missbrauchs-/Suchtgruppe. Die Vielspieler gaben hier einen Mittelwert von 3,8 Punkten an (SD± 2,1; Median 3; Min 1; Max 9), bei den Jugendlichen mit nicht-auffälligem PC-Spielverhalten ergab sich hingegen ein Mittel von 2,4 (SD 1,9; Median 2; Min 0; Max 9). Dies entspricht einem Signifikanzniveau von p = 0,017 nach dem Wilcoxon-Mann-Whitney-Test. Im Hinblick auf den Prozentualanteil und die Anzahl n der Studienteilnehmer fanden sich grenzwertige emotionale Probleme bei Spielsüchtigen/ missbräuchlichen PC-Nutzern mit 22,2% (n = 4) signifikant häufiger als bei 68 Ergebnisse Normalspielern (6,1%; n = 10). Der Chi-Quadrat-Test ergab ein p = 0,024. Auffällige Ergebnisse bei emotionalen Problemen waren jedoch bei Vielspielern (5,6%; n = 1) seltener im Vergleich zu normal PC-spielenden Jugendlichen (20,6%; n = 34). Bei allen anderen Skalen waren die Unterschiede zwischen Spielsüchtigen und normalen Studienteilnehmern nicht statistisch signifikant. Im Gesamtscorewert erreichte bei beiden Vergleichsgruppen die Mehrheit eine Punktzahl im Bereich normal, bei den Vielspielern sind dies 58,8% (n = 19), bei den Normalspielern 68,3% (n = 112). In die Kategorie grenzwertig fielen im Gesamtscore der Missbrauchs-/Suchtgruppe 23,5% (n = 4), auffällige Ergebnisse zeigten sich bei 17,6% (n = 3). In der Gruppe der normalen PC-Nutzer fielen 12,8% (n = 21) in die Kategorie grenzwertig sowie 18,9% (n = 31) in die auffällige Kategorie. 3.5 Fragebögen aus Elternperspektive 3.5.1 Fragebogen zum Computerspielverhalten von Kindern und Jugendlichen (FCKJ) aus der Elternperspektive Vergleich von normal spielenden und missbräuchlich spielenden / spielsüchtigen Jugendlichen Alle spielsüchtigen/missbräuchlich spielenden Jugendlichen spielten nach Angaben ihrer Eltern tagtäglich oder mehrfach wöchentlich. Vor allem an den Wochenenden bemerkten die Eltern eine stärkere Spieltätigkeit ihrer spielsüchtigen/missbräuchlich spielenden Kinder. So spielten nach Angaben der Eltern fast 90% der Jugendlichen dieser Gruppe mehr als 2 Stunden pro Wochenendtag, in 23,5% (n = 4) der Fälle sogar mehr als 6 Stunden. Auffällig ist, dass an Wochentagen die Angaben der Eltern zur Spieldauer in Stunden deutlich zurückhaltender sind, was sich durch die Nicht-Anwesenheit im Haushalt in der Arbeitswoche erklären ließe. Dennoch spielten laut Eltern der Vielspieler in mehr als der Hälfte der Fälle ihre Kinder auch unter der Woche länger als 2 Stunden pro Tag. Eltern von als normal spielend eingestuften Jugendlichen gaben mehrheitlich eine Spieldauer von unter 2 Stunden pro Wochen- und Wochenendtag an. Allerdings spielten laut Eltern auch in dieser Gruppe die meisten Jugendlichen täglich oder mehrfach wöchentlich auch hier einige Studienteilnehmer am Wochenendtag mehr als 6 Stunden (8,9%; n = 14). 69 Ergebnisse Die auffällig Computer spielenden Jugendlichen respektierten die ihnen auferlegten Spielbeschränkungen fast doppelt so häufig nicht (58,8%; n = 10) wie die Normalspieler (29,0%, n = 45). Der Chi-Quadrat-Test zeigte hier ein Signifikanzniveau mit p = 0,012. Zur Spielhäufigkeit und -dauer sowie zum Respektieren der PC-Nutzungsbedingungen aus Elternsicht siehe Tabelle 3-23. Tab. 3-23 Vergleich der Items 1 bis 3 des FCKJ (Elternperspektive) zu Spielhäufigkeit und –dauer sowie Respektieren der PCNutzungsbedingungen Item-Nummer 1) Spielhäufigkeit - jeden Tag - 2-3mal/Wo. - 1x/Woche - 1x/Monat - weniger als 1x/Mo. 2a) Spieldauer pro Wochentag in Std. - weniger als 1 Std. - 1-2 Std. - 2-4 Std. - 4-6 Std. - mehr als 6 Std. 2b) Spieldauer am Wochenende in Std. - weniger als 1 Std. - 1-2 Std. - 2-4 Std. - 4-6 Std. - mehr als 6 Std. 3) Respektieren der PC Nutzungsbedingungen - ja - nein 1) 2) 3) normale Spieler Spielsucht/ Missbrauch p-Wert1) n.d.3) 58 (36,9%) 56 (35,7%) 14 (8,9%) 10 (6,4%) 19 (12,1%) 9 (52,9%) 8 (47,1%) n.d.3) 66 53 28 8 2 (42,0%) (33,8%) (17,8%) (5,1%) (1,3%) 4 5 2 4 2 (23,5%) (29,4%) (11,8%) (23,5%) (11,8%) n.d.3) 41 (26,1%) 48 (30,6%) 38 (24,2%) 16 (10,2%) 14 (8,9%) 1 (5,9%) 1 (5,9%) 5 (29,4%) 6 (35,3%) 4 (23,5%) 0,0122) 110 (71,0%) 45 (29,0%) 7 (41,2%) 10 (58,8%) Vergleich zwischen beiden Gruppen X2-Test ggf. ist der Test bei zu stark zersplitterten Untergruppen (n ≤ 5) nicht durchführbar Die Eltern von spielsüchtigen/missbräuchlich spielenden Jugendlichen zeigten Kenntnis über Schulprobleme, signifikant häufiger als Familien/Partnerprobleme, bei Normalspielern Vernachlässigung auftretende von anderen Freizeitaktivitäten, Freunden und von Gesundheitsproblemen ihrer Kinder (siehe Tab. 3-24, Items 4a bis 4f). Am häufigsten fanden sich hierbei Angaben zur 70 Ergebnisse Vernachlässigung anderer Freizeitaktivitäten (in 82,4% der Fälle; n = 14) sowie Probleme in der Schule oder Ausbildung (70,6%; n = 12) bei den Jugendlichen der Spielsucht-/Missbrauchs-Gruppe. Geldprobleme schienen in beiden Vergleichsgruppen keine Rolle zu spielen. Tab. 3-24 Vergleich der Items 4a-4f des FCKJ (Elternperspektive) zu negativen Folgen des Computerspielens Item- Nummer NormalSpieler 4a) Probleme mit Schule oder Ausbildung - ja - nein 4b) Probleme mit Familie oder Partner - ja - nein 4c) Geldprobleme - ja - nein 4d) Vernachlässigung Freizeit - ja - nein 4e) Vernachlässigung Freunde - ja - nein 4f) Gesundheitsprobleme - ja - nein 1) 2) 3) Spielsucht/ Missbrauch p-Wert1) 0,0013) 38 (24,4%) 118 (75,6%) 12 (70,6%) 5 (29,4%) 0,0053) 48 (30,8%) 108 (69,2%) 11 (64,7%) 6 (35,3%) 0,8123) 2 (1,3%) 154 (98,7%) 17 (100%) 0,0013) 56 (35,9%) 100 (64,1%) 14 (82,4%) 3 (17,6%) 0,053) 25 (16,0%) 131 (84,0%) 6 (35,3%) 11 (64,7%) 0,0013) 21 (13,5%) 135 (86,5%) 10 (58,8%) 7 (41,2%) Vergleich zwischen beiden Gruppen Mann-Whitney-Test X2-Test bzw. Fisher-Exact-Test Eltern spielsüchtiger / missbräuchlich PC-Spiele nutzender Jugendlicher bemerkten durchaus, dass jene signifikant häufiger Onlinespiele spielten. So zeigte sich bei ihren Angaben ein mittlerer Score von 2,4 Punkten (SD ±0,8; Median 3; Min 1; Max 3), bei den Eltern der Normalspieler fanden sich hingegen Angaben von durchschnittlich nur 1,6 Punkten (SD 0,9; Median 1; Min 0; Max 3). Dies entspricht laut Wilcoxon-Mann-Whitney-Test einem Signifikanzniveau von p = 0,001. Auffällig ist auch, dass die Jugendlichen der Missbrauchs-/Suchtgruppe 71 Ergebnisse laut Aussage ihrer Informationsrecherche Eltern (p = signifikant 0,026) als seltener die das Internet für Heranwachsenden der Vergleichsgruppe verwendeten. Die übrigen Nutzungsitems des Internets zeigten keine signifikanten Unterschiede zwischen beiden Gruppen. Aus der an die Eltern gerichtete Frage zur Art der von ihren Kindern grundsätzlich genutzten elektronischen Spiele ergab sich ein vergleichbarer Nutzungsgrad von TV-gestützten Spielkonsolen (Playstation, Wii), mobiler Spielgeräte (Gameboy, Nintendo DS) und PC-Spielen zwischen den beiden Vergleichsgruppen. Bezüglich der Online-Spiele zeichneten sich jedoch die suchtartig / missbräuchlich spielenden Jugendlichen durch einen mehr als doppelt so häufigen Gebrauch aus wie normal spielende Jugendliche. So nutzten 82,4% (n = 17) der Vielspieler laut ihrer Eltern Online-Spiele, bei den Normalspielern waren es nur 40,8% (n = 64). Durch den Chi-Quadrat-Test ergab sich hierfür ein p = 0,001. Siehe hierzu Tabelle 3-25 zur Elternmeinung der Internetnutzung ihrer Kinder. In der Gruppe der suchtartig / missbräuchlich spielenden Spieler hatten 100% (n = 17) der befragten Eltern feste Absprachen bezüglich der Nutzung des Computers mit ihren Kindern getroffen. In der Gruppe der nicht auffälligen Spieler hingegen waren es nur 76,3% (n = 119). Dies entspricht einem Signifikanzniveau mit p = 0,013. Tab. 3-25 Vergleich der Items 5a-5h des FCKJ (Elternperspektive) zum allgemeinem Nutzen des Internets (angegeben werden konnten Score-Werte auf einer Likert-Skala von 0=nie bis 3=oft) Item-Nummer NormalSpieler 72 Spielsucht/ Missbrauch p-Wert1) Ergebnisse n=156 5a) Onlinespiele 1,6 ± 0,9 mean ± SD 1 Median 0-3 Min - Max n=156 5b) Einkaufen 1,3 ± 0,7 mean ± SD 1 Median 0-3 Min - Max n=156 5c) Chatten 2,4 ± 0,9 mean ± SD 3 Median 0-3 Min - Max n=155 5d) Emails schreiben 2,1 ± 0,9 mean ± SD 2 Median 0-3 Min - Max 5e) Onlinesex-Angebote n=156 mean ± SD 0,9 ± 0,5 1 Median 0-3 Min - Max 5f) Online-Glücksspiele n=156 mean ± SD 0,9 ± 0,5 Median 0 0-3 Min - Max 5g) Online-Communities n=156 mean ± SD 1,8 ± 1,0 Median 2 0-3 Min - Max 5h) Inforecherche n=155 mean ± SD 2,4 ± 0,8 Median 3 0-3 Min - Max 1) Vergleich zwischen beiden Gruppen 2) Wilcoxon-Mann-Whitney-Test n=17 2,4 ± 0,8 3 1-3 n=17 1,3 ± 0,5 1 1-2 n=17 2,4 ± 0,8 3 1-3 n=17 2,1 ± 0,7 2 1-3 n=17 0,9 ± 0,2 1 0-1 n=17 1,1 ± 0,6 1 0-3 n=17 2,0 ± 0,9 2 1-3 n=17 2,0 ± 0,6 2 1-3 0,0012) 0,8552) 0,9832) 0,8132) 0,6242) 0,0752) 0,4622) 0,0262) Die Reaktion auf den von Eltern forcierten Spielabbruch (siehe Tab 3-26, Items 9a - 9g) war bei der Gruppe der spielsüchtigen / missbräuchlich spielenden Jugendlichen mit einer gesteigerten Verweigerungshaltung verbunden. 64,7% (n = 11) der befragten Eltern dieser Gruppe gaben Verweigerung als Reaktion ihrer Kinder an, bei den Eltern normal spielender Jugendliche waren dies mit 32,7% (n = 51) prozentual nur halb so viele. Der p-Wert lag hier nach dem Chi-QuadratTest bei 0,008. Bei allen abgefragten Items kam es zwar nicht signifikant, jedoch aber tendenziell häufiger zu einer ablehnenden Grundhaltung der VielspielerGruppe. 73 Ergebnisse Bezüglich der Diagnose ADHS schien nach Meinung der beobachtenden Eltern die Medikation mit Methylphenidat keinen Einfluss in Bezug auf das Spielverhalten der Jugendlichen zu haben (siehe Tab. 3-26, Item 10). Tab. 3-26 Vergleich der Items 9a-9g des FCKJ (Elternperspektive) zur Reaktion der Jugendlichen bei Bitte um Spielabbruch sowie Item 10 zu Veränderungen des Spielverhaltens bei ADHS durch Medikation Item-Nummer 9a) Gleichgültigkeit - ja - nein 9b) Einverständnis - ja - nein 9c) Verweigerung - ja - nein 9d) Ärger - ja - nein 9e) Tränen - ja - nein 9f) Gewalttätigkeit - ja - nein 10) bei ADHS: Einfluss der Medikation auf Spielverhalten - ja - nein 1) 2) NormalSpieler Spielsucht/ Missbrauch p-Wert1) 0,4202) 38 (24,4%) 118 (75,6%) 5 (29,4%) 12 (70,6%) 0,1432) 93 (59,6%) 63 (40,4%) 7 (41,2%) 10 (58,8%) 0,0082) 51 (32,7%) 105 (67,3%) 11 (64,7%) 6 (35,3%) 0,3182) 63 (40,4%) 93 (59,6%) 9 (52,9%) 8 (47,1%) 0,2162) 7 (4,5%) 149 (95,5%) 2 (11,8%) 15 (88,2%) 0,4672) 5 (3,2%) 151 (96,8%) 1 (5,9%) 16 (94,1%) 0,7072) 7 (7,8%) 83 (92,2%) 1 (7,1%) 13 (92,9%) Vergleich zwischen beiden Gruppen X2-Test bzw. Fisher-Exact-Test Bei der Frage zu den einzelnen PC-Spielverhalten innerhalb der Familie (siehe FCJK Frage 11) zeigten sich es keine signifikanten Unterschiede zwischen den beiden Vergleichsgruppen. Väter, Mütter oder Geschwisterkinder missbräuchlich / suchtartig spielender Jugendlicher spielten nicht häufiger als Familienmitglieder der als normal spielend eingestuften Befragten. 74 Ergebnisse Zur Evaluation des Gebrauchs von legalen und illegalen Substanzen der Jugendlichen wurden die Eltern über Konsum und Häufigkeit des Konsums ihrer Kinder von Tabak / Zigaretten, Alkohol, Cannabis, Tabletten, Stimulanzien (Amphetamine) sowie sonstiger Stoffe (z.B. Schnüffeln) befragt (siehe Frage 12 des FCKJ). Häufigkeitsangaben zur Konsumintensität waren jedoch nicht bei allen Eltern vorhanden, selbst wenn gegebenenfalls ein Konsum bejaht wurde. Die auf dieser Basis zu treffende Aussage wies jedoch nicht auf einen unterschiedlich starken Substanzmissbrauch zwischen normalen und missbräuchlichen / spielsüchtigen Computerspielern hin. 3.5.2 Der SDQ-Fragebogen aus der Elternperspektive Vergleich von normal spielenden und missbräuchlich spielenden / spielsüchtigen Jugendlichen Gemäß der Kriterien der Re-Codierung und Berechnung der Subskalen des SDQFragebogens (Strenghts and Difficulties Questionnaire, siehe Anhang Seite 121) für Eltern wurden die Skalenwerte und Bewertungsstufen für den Gesamtproblemwert sowie für die fünf Subkategorien mit Fragen zu emotionalen Problemen, Verhaltensproblemen, Hyperaktivität, Problemen mit Gleichaltrigen und prosozialem Verhalten berechnet. Der Gesamtscorewert und Subkategorien des SDQ wurden in der Auswertung aufgeteilt in normale, grenzwertige und auffällige Ergebnisse. Im Gesamtscore konnten 0 bis 40 Punkte erreicht werden, in den Subkategorien jeweils 0 bis 10. Ein hoher Wert spricht für ein auffälliges Verhalten; mit Ausnahme der Subkategorie prosoziales Verhalten, hier verhält es sich umgekehrt. Auch aus der Elternperspektive zeigte die Analyse höhere, jedoch nicht signifikante Scorewerte für Verhaltensprobleme bei Jugendlichen der Missbrauchs-/Suchtgruppe. Die Eltern der Vielspieler gaben hier einen Mittelwert von 3,8 Punkten an (SD± 2,4; Median 3; Min 1; Max 9), bei den Jugendlichen mit nicht-auffälligem PC-Spielverhalten ergab sich hingegen ein Mittel von 3,0 (SD 2,2; Median 3; Min 0; Max 10). Dies entspricht einem von p = 0,079 nach dem Wilcoxon-Mann-Whitney-Test. 75 Ergebnisse Bei den emotionalen Problemen, der Hyperaktivität, Problemen mit Gleichaltrigen und prosozialem Verhalten gab es hingegen keine signifikanten Unterschiede der beiden Vergleichsgruppen. Im Hinblick auf den Prozentualanteil und die Anzahl n der Studienteilnehmer fanden sich signifikant stärkere Verhaltensprobleme bei Spielsüchtigen/ missbräuchlichen PC-Nutzern. Mit 70,6% (n = 12) fielen anteilig doppelt so viele Jugendliche dieser Gruppe in die Kategorie auffällig wie Normalspieler mit 35,0% (n = 55). Der Chi-Quadrat-Test ergab hier ein p = 0,009. Bei allen anderen Skalen waren die Unterschiede zwischen Spielsüchtigen und normalen Studienteilnehmern nicht statistisch signifikant. Laut befragten Eltern erreichte im Gesamtscorewert bei beiden Vergleichsgruppen die Mehrheit eine Punktzahl im Bereich auffällig, bei den Vielspielern sind dies 41,2% (n = 7), bei den Normalspielern 41,4% (n = 65). In die Kategorie grenzwertig fielen im Gesamtscore der Missbrauchs-/Suchtgruppe 35,3% (n = 6), normale Ergebnisse zeigten sich bei 23,5% (n = 4). In der Gruppe der normalen PC-Nutzer fielen 19,7% (n = 31) in die Kategorie grenzwertig sowie 38,9% (n = 61) in die normale Kategorie. Im Vergleich hierzu stufte sich die Mehrheit der Jugendlichen selbst laut des Gesamtscores am häufigsten in den Bereich normal ein (vergleiche Abschnitt 3.4.3). Die Eltern stuften ihre Kinder also generell auffälliger ein als sie selbst. 76 Diskussion 4 Diskussion 4.1 Einführung Im Rahmen der vorliegenden Studie wurde das Computerspielverhalten und die beeinflussenden Variablen von 183 Jugendlichen zwischen 13 und 18 Jahren in stationärer oder ambulanter psychiatrischer Behandlung anhand von Kinder- und Elternfragebögen analysiert. Ziel war es die Computersuchtprävalenz in dieser Stichprobe Kontext wahrheitsgetreu eines zu Suchtverhaltens ermitteln, zu charakteristische identifizieren, Probleme Symptome der im süchtigen Jugendlichen mit Schule, Gesundheit und im psychosozialen Kontext zu enthüllen, ihren gesellschaftlichen Standard darzustellen und potentielle Korrelationen mit bestimmten psychiatrischen Diagnosen aufzuzeigen. Die Ergebnisse wurden mit denen der normal Computer spielenden Jugendlichen verglichen und es konnten bestimmte Verhaltensmuster sowie soziopsychiatrische Symptome, demografische, gesellschaftliche und schulische Umstände heraus gearbeitet werden, die wahrscheinlich mit einer Computersucht assoziiert sind. Schließlich sollte auch das Wissen der Eltern um die Computernutzung ihres Kindes und dessen Folgen erörtert werden. Im Folgenden werden diese Ergebnisse erläutert und vor dem Hintergrund nationaler und internationaler Studien diskutiert und verglichen. Um eine bessere Übersicht zu gewährleisten wurde methodischen gesellschaftliche Diskussion, und die Vergleich soziale Diskussion von Aspekte, in die Prävalenzdaten, Schule und Abschnitte der demografische, Schulleistung, Computerbesitz, -nutzung und -spielzeit, Charakteristika der Computersucht und ihr Zusammenhang mit psychischen Erkrankungen sowie Elternaussagen unterteilt. 4.2 Diskussion der Methodik Wie bereits oben erwähnt war das Ziel dieser Studie die Computersuchtprävalenz in einer Stichprobe, zusammengesetzt aus Jugendlichen in einem psychiatrisch klinischen Umfeld, wahrheitsgetreu zu ermitteln, charakteristische Symptome im 77 Diskussion Kontext eines Suchtverhaltens zu identifizieren, Probleme der süchtigen Heranwachsenden mit Schule, Gesundheit und im psychosozialen Kontext zu enthüllen, ihren gesellschaftlichen Standard darzustellen und potentielle Korrelationen mit bestimmten psychiatrischen Diagnosen aufzuzeigen. Hierfür wurde zunächst nach einem geeigneten Diagnoseinstrument gesucht. Es existieren viele verschiedene Arten von Erhebungsinstrumenten zu diesem Thema mit jeweils unterschiedlichen Formulierungen und Skalensystemen, wann eine Computersucht besteht und wann nicht (siehe auch Abschnitt 1.3). Im deutschsprachigen Raum liegen bisher nur wenige valide Untersuchungsinstrumente vor, so beispielsweise der DSM-IV-JV-Fragebogen (J = Juvenile, V = Video Game) (Fisher, 1994) oder die „Problem Video Game Playing Scale“ (Tejeiro Salguero und Moran, 2002), welche ins Deutsche übersetzt vorliegt (Frölich et al., 2009). Wir entschieden uns für ein Instrument, welches bereits valide getestet worden war sowie im Rahmen einer Studie mit nicht von psychiatrischen Erkrankungen betroffenen Jugendlichen erfolgreich benutzt wurde. Bei der Entscheidung für den Fragebogen überwog außerdem die Verständlichkeit und Übersichtlichkeit der Fragen, die schnelle Durchführbarkeit sowie die bisherige erfolgreiche Nutzung des Fragebogens CSV-Skala (Wölfling et al., 2011b), zur Verfügung gestellt durch Klaus Wölfling, Klinik und Poliklinik für Psychosomatische Medizin und Psychotherapie, Johannes Gutenberg-Universität Mainz. Keiner der Jugendlichen äußerte Verständnisprobleme beim Ausfüllen der 16 Item starken CSV-Skala und es nahm nur wenig Zeit in Anspruch. Zum besseren Verständnis der Mediennutzung der Jugendlichen in ihrem sozialen und gesellschaftlichen Umfeld, sollte zusätzlich der von uns entworfene Zusatzfragebogen zum Computerspielverhalten ausgefüllt werden, der weitere zwölf Items umfasste. Diesem anhänglich war die 25 Items umfassende erste Seite des Fragebogens zu Stärken und Schwächen der Kinder (SDQ), sie diente der Evaluation von relevanten soziopsychiatrischen Eigenschaften der Probanden. Insgesamt beläuft sich somit die Zahl der Fragen, die die Jugendlichen beantworten mussten auf 53 und nahm somit eine gewisse Zeit und Konzentrationsspanne in Anspruch, die gerade für Patienten mit ADHS eine Herausforderung dargestellt haben mag. Dies könnte die (jedoch erstaunlich geringe) Anzahl von sieben Fragebögen erklären, die wegen unzureichendem 78 Diskussion Ausfüllen nicht in die Wertung mit einbezogen werden konnten. Schließlich wird aber das Ausfüllen der SDQ und des Zusatzfragebogens für künftige Studien auf diesem Gebiet als überaus sinnvoll erachtet. Die SDQ fand auch bereits in anderen Studien zu Computer- und Internetsucht erfolgreiche Anwendung (Cao und Su, 2007). Insgesamt sind die Fragen in ihrem Aufbau interessant für die Jugendlichen gestaltet, Motivation unkompliziert zur und Teilnahme schnell erhöht zu beantworten. werden. Dennoch Dadurch könnte kann man die den Zusatzfragebogen noch etwas straffen, insbesondere bezüglich der Fragen zu den Computerspielnutzungzeiten, die bereits im CSV-S abgedeckt wurden. Um ein möglichst repräsentatives Ergebnis für Computerspielverhalten bei Jugendlichen mit einer psychiatrischen Behandlung zu erlangen, wurden Patienten von drei verschieden Institutionen rekrutiert. Die Jugendlichen wurden in der stationären Einheit der Klinik für Psychiatrie und Psychotherapie des Jugendalters der Universität zu Köln direkt in den Aufenthaltsräumen von mir angesprochen und gebeten die Fragebögen vollständig auszufüllen. In der ambulanten Einheit für Psychiatrie und Psychotherapie des Jugendalters der Universität zu Köln wurden die Jugendlichen und ihre Eltern direkt von ihrem zuständigen Therapeuten um Ausfüllen des Bogens gebeten. Genauso verhielt es sich in der Praxis für Kinder- und Jugendpsychiatrie von Privatdozent Dr. Dr. med. Jan Frölich in Stuttgart. Der Großteil der Heranwachsenden füllte den Bogen bereitwillig und interessiert aus. Zum Zwecke des Abgleichs der ausgefüllten Fragebögen mit den Krankenakten der jeweiligen Patienten - unter anderem zur Identifikation der psychiatrischen Diagnose, sowie zur Zusammenfindung des jeweiligen Kinderfragebogens mit dem zugehörigen Elternfragebogen - mussten die Namen der jugendlichen Patienten auf einem dafür vorgesehenen Feld eingetragen werden. Den Studienteilnehmern wurde stets zugesichert, dass ihre Daten nicht an Dritte, insbesondere nicht an ihre Betreuer oder Therapeuten weitergegeben und dass der Inhalt des Fragebogens keinerlei Einfluss auf ihre ambulante Therapie oder ihren stationären Aufenthalt haben werde. Trotzdem könnte die zunächst unumgängliche Nennung des Namens dazu geführt haben, dass einige Jugendliche die Fragen nicht vollständig wahrheitsgetreu beantworteten und aus Befürchtung negativer Folgen auf ihre ambulante Therapie oder ihren stationären Aufenthalt ihre Computerspielzeiten 79 Diskussion und Abhängigkeitsmerkmale absichtlich zu niedrig eingestuft haben. In unserer Studie war jedoch eine von Anfang an vollständige Anonymisierung – wie beispielsweise bei Befragungen in Schulklassen – nicht möglich, sodass dieses Problem nicht zu umgehen war. Als Ausschlusskriterium der vorliegenden Studie galt lediglich das Über- oder Unterschreiten der Altersgrenze von 13 bis 18 Jahren, ein nicht vollständig ausgefüllter Fragebogen sowie eine akute psychotische Phase. Alle anderen Patienten konnten unabhängig von ihrer Diagnose befragt werden. So konnte eine weitgehende Beteilung möglichst aller sozialer Schichten und Bildungshintergründe erlaubt werden. Das ist von großer Bedeutung, da bereits in anderen Studien Zusammenhänge zwischen einem niedrigen Bildungsniveau sowie einem niedrigeren sozialen Status und Computerspielsucht gefunden wurden (Salisch et al., 2007, Wölfling und Müller, 2008, JIM, 2011). In unserer Studie wurden diejenigen Befragungszeitraum von Behandlung befanden. April 2010 Jugendlichen befragt, die bis Dadurch Februar konnte 2011 in eine sich im psychiatrischer ungleichmäßige Geschlechterverteilung sowie eine Überrepräsentation bestimmter Diagnosen nicht vermieden werden und war somit nicht repräsentativ für die Population psychiatrisch erkrankter Jugendlicher. Es wurden 114 Jungen (62,3%) und 69 Mädchen (37,7%) befragt. Dies steht im Missverhältnis zu den meisten epidemiologischen Studien, in denen die Geschlechterverteilung meist relativ ausgeglichen ist (Yang, 2001, Hauge und Gentile, 2003, Wölfling et al., 2011b). Darüber hinaus könnte die Überrepräsentation des männlichen Geschlechts zu einer Verzerrung der Stichprobe geführt haben, da computerspielsüchtige Untersuchte zumeist männlich sind (Griffiths und Hunt, 1998, Ko et al., 2005a, JIM, 2011). Ein weiteres Ziel dieser Studie war es, die Übereinstimmung und Diskrepanz der Angaben von Kindern und ihren Eltern zu untersuchen. Durch die parallele Befragung mit einem an den CSV-S und den Zusatzfragebogen angelehnten Elternfragebogen war ein Erkenntnisgewinn zu erwarten. Eine Elternbefragung war bislang nämlich nur sehr vereinzelt Gegenstand wissenschaftlicher Studien im Kontext Computersucht und kam zumeist nur bei jüngeren Kindern zur Anwendung (KIM, 2010). 80 Diskussion Aufgrund der relativ kleinen Anzahl an Probanden aus den jeweiligen drei Erhebungsorten, mussten die drei Subgruppen zur Betrachtung der primär interessierenden Untersuchungsparameter Schulleistungsprobleme, PC-Besitz, bisherige PC-Spieldauer und vor allem die Spielsüchtigkeitsbewertung mittels CSV-Skala-Punktzahl schließlich zusammengefasst werden. Darüber hinaus musste eine einzelne Betrachtung von Unterschieden zwischen dem primär aus spielunauffälligen Kindern bestehenden Kollektiv (n=165) und den spielsüchtigen Kindern (n=3) oder den missbräuchlich spielenden Kindern (n=15) ausscheiden, da die Gruppen der auffälligen Spieler zu klein waren. So wurden im Gegensatz zu der Vergleichsstudie (Wölfling et al., 2011b) die Untergruppen Spielsucht und Missbrauch ebenfalls schließlich zusammengefasst (n=18). Durch die durch die Fragestellung entstehende starke Zersplitterung der Untergruppen konnte zum Teil der Chi-Quadrat-Test keine Anwendung mehr finden und wurde, wenn möglich, bei der Berechnung der Signifikanzniveaus durch den Fisher-Exact-Test ersetzt. 4.3 Vergleich der Daten zur Prävalenz von Computersucht Nach unserem heutigen Kenntnisstand existieren bisher nur sehr wenige Studien, die sich auf Computersielsucht in einem klinischen Kontext beziehen. Die meisten Ergebnisse auf diesem Gebiet entstammen bislang meist epidemiologischen Studien, die ihren Fokus auf die Internetsucht richten und sich nicht auf die Computerspielsucht oder den Missbrauch spezifizieren (Ferraro et al., 2007, Ghassemzadeh et al., 2008, Greydanus und Greydanus, 2012). Wir zeigen Prävalenzdaten einer klinischen Stichprobe, die aus Jugendlichen mit variablen psychiatrischen Krankheitsbildern zusammengesetzt ist und sich auf die Nutzung von Computerspielen (im On- und Offline-Bereich) fokussiert. In der vorliegenden Studie wurden nach den Kriterien des Fragebogens für Computerspielverhalten-Skala (CSV-S) 8,2% der Befragten als missbräuchliche Computerspieler und 1,6% als suchtartige Computerspieler eingestuft. Zusammengenommen ergibt sich hieraus ein Prozentsatz von 9,8% der Jugendlichen, die dem Risiko ausgesetzt sind, vielfältige negative Folgen durch ihren übermäßigen Computerspielkonsum zu erfahren. Dies deckt sich zum Teil mit den Ergebnissen zur Prävalenz in bisher veröffentlichten Studien in der 81 Diskussion Normalbevölkerung. In einer Online-Studie wurde mit Hilfe der „Pathological Gaming Scale“ (Skala für pathologisches Spielen), die genau wie der von uns genutzte CSV-S auf den Kriterien des DSM-IV für pathologisches Glückspiel basiert, 8% als pathologische Computerspieler eingestuft (Gentile, 2009). In einer anderen Studie wurden 11,9% als missbräuchliche Computerspieler eingestuft (Grüsser et al., 2007). Es existieren jedoch auch durchaus Studien, die eine niedrigere bzw. höhere Prävalenz nahe legen (siehe hierzu auch Kapitel 1.3). In der weltweit größten repräsentativen Studie, bei der 14301 15-jährige Jugendliche befragt wurden, zeigten sich bei 5% suchtartige Symptome (Baier und Rehbein, 2009). Die größte Vergleichbarkeit ist mit der epidemiologischen Studie von Wölfling et al. zur Reliabilität und Validität der Skala zum Computerspielverhalten gegeben (Wölfling et al., 2011b), da in der vorliegenden Studie der identische Fragebogen zur Identifikation einer Computersucht verwendet und bei der gleichen Altersgruppe angewandt wurde. Wölfling et al. identifizierten anhand von Stichproben an Schülern in Wien (n = 1068, durchschnittliches Alter 14,3 Jahre) und in Nordrhein-Westfalen (n = 642, durchschnittliches Alter 14,9 Jahre) 12,3% bzw. 8,4% der Teilnehmer als suchtartige Computerspieler. Weitere 7,5% (in Wien) bzw. 21,5% (in NRW) konnten der Missbrauchsgruppe zugeordnet werden. Zusammengenommen ergeben sich hieraus in der Erststichprobe 19,8% sowie in der Zweitstichprobe 29,9% auffällige Computerspieler und es stellt sich somit eine höhere Prävalenz als in unserer Stichprobe unter klinischen Bedingungen dar. Dies impliziert zum einen, dass eine psychische Erkrankung per se das Risiko an einer Computersucht zu erkranken nicht zu erhöhen scheint. Auf der anderen Seite stellen sich Fragen zu methodischen Gesichtspunkten (siehe hierzu auch Kapitel 4.2). Zum Zwecke des Abgleichs der ausgefüllten Fragebögen mit den Krankenakten der jeweiligen Patienten sowie zur Zusammenfindung des jeweiligen Kinderfragebogens mit dem zugehörigen Elternfragebogen, mussten die jugendlichen Patienten ihren vollständigen Namen angeben. Es wurde ausdrücklich darauf hingewiesen, dass die Angaben nicht an Dritte (auch nicht an Ärzte, Therapeuten und Betreuer) weitergegeben werden. Trotzdem könnten die Probanden infolgedessen gehemmt gewesen sein, auf die Fragen zu ihrer Computernutzung wahrheitsgetreu zu antworten. Es könnten Befürchtungen entstanden sein, dass eine eventuelle Computersucht negative Konsequenzen im Bezug auf ihre Behandlung in der stationären oder ambulanten psychiatrischen 82 Diskussion Einrichtung entstehen könnten. Darüber hinaus ließ sich feststellen, dass viele Jugendliche, insbesondere Mädchen, sich in ihrer Freizeit überhaupt nicht mit Computerspielen beschäftigen. Würde man also diese aus der Studie ausschließen und nur Probanden berücksichtigen, die jemals Computerspiele gespielt haben - wie es beispielsweise bei Online-Studien üblich ist (Quandt und Wimmer, 2008, Gentile, 2009) so wäre die Prävalenz dieser Studie größer ausgefallen. Mit dem Vergleich unserer Studie mit einer repräsentativen, epidemiologischen Studie, die sich annähernd der gleichen Methoden bediente, kann unsere anfängliche Hypothese, dass eine höhere Prävalenz von Computerspielsucht im psychiatrisch-klinischen Umfeld besteht, widerlegt werden. 4.4 Demografische, gesellschaftliche und soziale Gesichtspunkte In unserer Studie waren männliche Jugendliche weitaus häufiger von einer Computerspielsucht betroffen als die weiblichen Befragten. So wurden n = 15 (83,3%) Jungen und nur n = 3 (16,7%) Mädchen in die Gruppe Missbrauch bzw. Sucht eingeordnet. Dies ist zwar einerseits unter dem Vorbehalt zu betrachten, dass an der vorliegenden Studie mehr männliche als weibliche Probanden teilnahmen, jedoch deckt sich unser Ergebnis mit einer Vielzahl anderer Studien zu Computer- und Internetsucht (Griffiths und Hunt, 1998, Wölfling et al., 2008, Gentile, 2009, Rehbein et al., 2009, Wölfling et al., 2011b, JIM, 2011). Demnach zählt das männliche Geschlecht zu den Hauptrisikofaktoren für die Computersucht und wird auch sehr wahrscheinlich so in zukünftigen größeren Studien in einem klinisch-psychiatrischen Umfeld zu finden sein. Spieler der Missbrauchs- bzw. Suchtgruppe waren in der vorliegenden Studie eher älter als die unauffälligen Spieler. Zu dem gleichen Ergebnis kamen auch andere Studien, die sich mit der Computerspielsucht von Jugendlichen beschäftigten (Rehbein et al., 2009). Die meisten als exzessive Spieler eingeordneten Heranwachsenden unseres Patientenkollektivs hatten ein Geschwisterkind und lebten bei beiden Eltern oder nur bei der Kindesmutter. Es zeigten sich jedoch keine signifikanten Unterschiede zu den jugendlichen Normalspielern. Dies widerspricht unserer anfänglichen 83 Diskussion Annahme, dass Kinder, deren Eltern in Trennung leben, vulnerabler für die Entwicklung einer Computersucht sein könnten. Die Familiensitutation per se – also ob Mutter und Vater getrennt oder zusammenleben und wie viele Geschwister im Hause wohnen - scheint also zunächst keine Aussage über das Computerspielverhalten des Kindes zu machen. Jedoch lässt sich anhand von anderen Studien zeigen, dass ein Zusammenhang zwischen schlechter Funktionalität innerhalb der Familie und Computersucht besteht (Ko et al., 2007, Richards et al., 2010). In der vorliegenden Studie gab es allerdings nicht die Möglichkeit dies zu überprüfen. Auch die soziale Schicht, der eine Familie angehört, scheint einen gewissen Einfluss auf die Zeit, die ein Jugendlicher vor dem Computer verbringt, auszuüben. So gehörten in der vorliegenden Studie die Gruppe der exzessiven Computerspieler im Durchschnitt einer niedrigeren sozialen Schicht an als die Normalspieler. Dieses Ergebnis könnte aus dem Mangel an alternativen Freizeitbeschäftigungen in sozial niedrig gestellten Wohngegenden herrühren (Salisch et al., 2007) oder auch durch einen Mangel an Kontrolle durch eventuell viel beschäftigte Eltern bedingt sein (Lee et al., 2009). Jugendliche mit einem exzessiven Computerkonsum gaben bei der Frage zu ihren Freizeitbeschäftigungen das Computer- oder Konsolenspielen und die Internetnutzung signifikant sowie Fernsehen unsignifikant häufiger an als die Probanden der unauffälligen Spielergruppe. Demnach verbringen diese Heranwachsenden den Großteil ihrer Freizeit vor dem Bildschirm. Dies führt folglich zu einer Vernachlässigung anderer sozialer Aktivitäten. Traditionelle Spiele werden zunehmend durch digitale ersetzt, wodurch mit ernstzunehmenden Konsequenzen für soziale Interaktion und Kommunikation zu rechnen ist (Frölich et al., 2009). Die Mehrheit der gegenwärtigen Studien unterstützt außerdem den Befund, dass Computer- oder Internetsucht tief greifende Einschränkungen von wichtigen Alltagsaktivitäten zur Folge hat und darüber hinaus in einen Circulus vitiosus des Suchtverhaltens resultieren kann (Cummings und Vandewater, 2007, Tsitsika et al., 2011). Die Probanden der Missbrauch / Suchtgruppe der vorliegenden Studie gaben signifikant häufiger an, dass Computerspielen in Problemen insbesondere innerhalb der Familie und in Vernachlässigung von anderen Freizeitaktivitäten 84 Diskussion resultierte. Zwar wurde eine Vernachlässigung von Freunden von lediglich 33,3% der exzessiven Computerspieler angegeben, jedoch waren dies immer noch signifikant mehr als in der Gruppe der Normalspieler. Auch stellt sich hier die Frage, ob die Antworten der Probanden als wahrheitsgetreu eingestuft werden können. Auf der einen Seite könnte es manchem Heranwachsenden schwer gefallen sein zuzugeben, dass er wenige Freunde hat. Andererseits haben viele exzessive Spieler freundschaftliche Kontakte in der Onlinewelt und zählen diese nun zu ihren realen Freunden (Roberts et al., 2000). Unsere Ergebnisse bestätigen also die Hypothese, dass exzessive Computerspieler mehr Probleme im psychosozialen Bereich aufweisen als die als unauffällig eingestuften Befragten. Auch andere Autoren berichten, soziale Hemmungen und Defizite der sozialen Interaktion in der realen Gesellschaft, stehen in engem Zusammenhang mit exzessivem Computerspielkonsum (Kraut et al., 1998, Lehmkuhl und Frölich, 2011). Dies gilt für die Interaktion innerhalb der Familie (Yang, 2001, Ko et al., 2007) , wie auch mit Freunden der realen Welt und im Klassenverband der Schule (Grüsser et al., 2005, Cao und Su, 2007, Rehbein et al., 2009). Somit steht die vorliegende Studie im Kontext gegenwärtiger wissenschaftlicher Ergebnisse. Da es sich allerdings im Gegensatz zu den genannten epidemiologischen Studien um eine klinisch-psychiatrische Population handelt, ist der Vernachlässigung alternativer sozialer Interaktion im Hinblick auf das erkrankte Individuum eine noch weitaus gewichtigere Rolle zuzuschreiben. 4.5 Schule und Schulleistung Ein Zusammenhang zwischen exzessivem Computerkonsum und negativen Konsequenzen auf die Leistung von Kindern und Jugendlichen im Schulunterricht konnte bereits in vielfältigen Studien belegt werden. Die Folgen reichen von Vernachlässigung von Lernen und Hausaufgaben (Sharif und Sargent, 2006, Cummings und Vandewater, 2007), über Konzentrationsprobleme während des Unterrichts (Grüsser et al., 2005), bis hin zu gesteigerten Fehlzeiten (Rehbein et al., 2009, Wölfling et al., 2011b). Dieser Leistungsabfall resultiert folglich in sich oft drastisch verschlechternden Schulnoten (Gentile et al., 2004, Rehbein et al., 2009). 85 Diskussion Die vorliegende Studie konnte diese Ergebnisse nur bestätigen. Die Mehrheit der als missbräuchlich / suchtartig Computer spielenden Jugendlichen besuchten die Hauptschule, sodass ein niedriges Bildungsniveau als Risikofaktor oder auch Resultat eines exzessiven Computerspielverhaltens angesehen werden kann. Knapp 90% der spielsüchtigen Probanden beschäftigten Schulleistungsprobleme. Dies könnte zwar auch aus der individuellen psychiatrischen Diagnose resultieren, jedoch zeigten sich bei den unauffälligen Computerspielern trotz psychiatrischer Diagnose signifikant weniger Schulleistungsprobleme. Auch nutzten die Probanden der Missbrauchs- / Suchtgruppe signifikant seltener den Computer, um Texte zu schreiben oder zu Lernen als ihre unauffällig spielenden Mitschüler. Somit wurde eine weitere unserer Hypothesen bestätigt. Ein Faktor, der zur Erhöhung von Computerspielzeiten an Werktagen beitragen könnte, ist die freie Gestaltung des Nachmittags an den meisten deutschen Schulen. Bei mangelnder Kontrolle durch Erziehungsberechtigte ist es also oft für die Heranwachsenden verlockend, die freie Zeit mit abwechslungsreichen, schnell erreichbaren Computerspielen zu verbringen, anstatt sich Hausaufgaben oder alternativen Freizeitmöglichkeiten zu widmen. So zeigte sich dahingegen in Ländern mit der Regelung einer Ganztagsschule, wie den Niederlanden, wo es den Schülern während der Woche kaum möglich ist viele Stunden vor dem Bildschirm zu verbringen, in groß angelegten Befragungen eine weitaus geringere Prävalenz von Computersucht als im Vergleich zu deutschen Studien (Van Rooij et al., 2011). Ein weiterer Faktor, der mit Konzentrationsproblemen und verschlechternder Schulleistung assoziiert werden kann, ist der aus längeren Spielzeiten resultierende Schlafmangel (Gaina et al., 2007, Choi et al., 2009). In der vorliegenden Studie gehen spielsüchtige / missbräuchlich Computer spielende Probanden signifikant später zu Bett als ihre unauffällig spielenden Mitschüler und gaben das abendliche Computerspielen als ihre präferierte Aktivität vor dem Einschlafen insbesondere an. Die am häufig späten Durchschlafschwierigkeiten, anregenden Abend somit und ausgeübt, kürzeren fesselnden führen Computerspiele, zu Schlafzeiten Einund und einer resultierenden Störung des physiologischen Schlaf-Wach-Rhythmus (Van den Bulck, 2004, Paavonen et al., 2006, Dworak et al., 2007). Somit kann also durchaus auch behauptet werden, dass der Schlafmangel der exzessiv Computer 86 Diskussion spielenden Probanden in der vorliegenden Studie für ihre Schulleitungsprobleme mitverantwortlich ist. 4.6 Computerbesitz, Computernutzung und Spielzeit Der Zugang zu digitalen Bildschirmmedien gestaltet sich für Kinder und Jugendliche heute einfacher denn je. Annähernd jeder Jugendliche in Deutschland hat heutzutage im eigenen Hause Zugang zu einem Computer. In groß angelegten Studien wurde beschrieben, dass etwa 70% bis 80% aller Jugendlichen im Besitz eines eigenen PCs in ihrem Zimmer sind (Rehbein et al., 2009, JIM, 2011). In der vorliegenden Studie hatten knapp 90% der Befragten Zugang zu einem Computer, 66,7% besaßen einen eigenen PC. Den Besitz elektronischer Geräte betreffend, insbesondere eines Computers, fanden wir jedoch weder einen Unterschied zwischen männlichen und weiblichen Probanden, noch zwischen den Gruppen von unauffälligen und auffälligen Computerspielern. Insgesamt ist zu betrachten, dass Computer, (tragbare) Spielkonsolen und Fernseh- und DVD-Geräte heutzutage zum ganz normalen Repertoire eines Jugendzimmers zählen. Betrachtet man die Gruppen der auffälligen und unauffälligen Spieler noch einmal getrennt, so fällt auf, dass 22,4% der exzessiven Computerspieler gar kein eigener PC in ihrem Zimmer zur Verfügung steht und andersherum ganze 87,1% der Normalspieler einen eigenen PC besitzen. Diese Ergebnisse lassen den Schluss zu, dass eine bessere Verfügbarkeit des Mediums nicht unmittelbar zu einer höheren Gefahr, ein inadäquates Spielverhalten zu entwickeln, führt. Andersherum stellt eine schlechtere mediale Verfügbarkeit jedoch auch keinen Schutz vor einer Computerspielsucht dar. Auch Wölfling et al. konnten bezüglich des Besitzes multimedialer Geräte keine Unterschiede zwischen exzessiven und normalen Nutzern finden (Wölfling et al., 2011b). Die Zeiten, in denen sich die Jugendlichen mit dem Spielen vor dem Computer beschäftigen, unterschieden sich zwischen der Missbrauchs- /Suchtgruppe und der Gruppe der Normalspieler in der vorliegenden Studie enorm. Während Normalspieler an einem Wochentag durchschnittlich lediglich 1,6 Stunden Computer spielten, waren es bei der auffälligen Gruppe 4,9 Stunden täglich. Während bei den unauffälligen Spielern jedoch die Spielzeit am Wochenende 87 Diskussion leicht anstieg, bleib die mittlere Spielzeit der exzessiven Computernutzer weitgehend unverändert. Das massive Zeitaufkommen für Computerspiele an Wochentagen verdeutlicht noch einmal die wahrscheinliche Ursache der bereits oben genannten Schulleistungsprobleme der inadäquaten Computernutzer. Epidemiologische Studien ließen im Vergleich zu unserer klinisch-psychiatrischen Untersuchung ähnliche Ergebnisse für die in Computerspielen investierte Zeit erkennen. Laut der größten deutschen Studie zum Thema Computerspielsucht, spielten die als süchtig eingestuften Jugendlichen einheitlich mehr als 4,5 Stunden pro Tag (Rehbein et al., 2009). Wölfling et al. identifizierten mittels der CSV-Skala in ihrer ersten Stichprobe eine mittlere Spielzeit von 5,1 Stunden, in der zweiten Stichprobe von 4,1 Stunden täglicher Spielzeit der inadäquaten Computernutzer (Wölfling et al., 2011b). In der vorliegenden Studie konnte ein wesentlicher Risikofaktor für die Entwicklung einer Computersucht identifiziert werden. So wurde deutlich, dass Spielen im Online-Modus signifikant mit einem Computerspielmissbrauch / Sucht assoziiert war, während dies auf Offline-Computerspiele nicht zutreffend war. Die Gründe hierfür scheinen vielfältig: Online-Spiele weisen oft eine hervorragende grafische Darstellung auf, die die reale Welt perfekt imitiert oder sogar um komplexe Phantasiewelten erweitert und somit einen hohen Attraktivitätsgrad schafft (Beutel et al., 2011). Online-Spiele haben zumeist weder eine Pausierfunktion, noch finden sie ein Ende und so kann nur konkurrenzfähig bleiben, wer viel spielt. Dies führt zu deutlich prolongierten Spiel- und verkürzten Pausezeiten (Beutel et al., 2011). Während der oft anspruchsvollen, komplexen Spieltätigkeit und durch das Gefühl unmittelbarer Belohnung, geraten die Spieler in eine Art Flow-Erleben, welches es schwierig macht, das Spielen schließlich zu beenden (Grüsser et al., 2007). Weitere Gründe beinhalten die soziale Interaktion in einer virtuellen Gruppe. Hier entwickeln gerade kontaktscheue Menschen ein Zugehörigkeitsgefühl sowie eine emotionale Bildung an die Spielwelt (Wölfling und Müller, 2008, Bergmann und Hüther, 2008). Hierdurch sowie durch den hohen und schnell erlangten Erfolg, kann eine Kompensation geringen Selbstwertgefühls stattfinden (Ko et al., 2005a). Exzessive Computerspieler spielten in der vorliegenden Studie signifikant häufiger gewalthaltige Computerspiele, die nicht für ihr Alter freigegeben waren als Normalspieler. Als Grund für die 88 Attraktivität von gewalterfüllten Diskussion Handlungsabläufen in Computerspielen kann zum einen die Kooperation mit anderen Spielern einer Mannschaft gegen das oppositionelle Team und das Erreichen einer dadurch entstehenden zufrieden stellende sozialen Position in einer Gruppe sein (Lehmkuhl und Frölich, 2011). Zum anderen besteht für viele Jugendliche ein großer Reiz darin, Handlungen durchzuführen, für die man im realen Leben bestraft werden würde und so der Phantasie keine Grenzen gesetzt sind (Frostling-Henningsson, 2009). Kontrovers wird seit einigen Jahren diskutiert, ob ein Kausalzusammenhang zwischen dem Spielen gewaltreicher Computerspiele und aggressivem Handeln besteht. Sicher ist, dass hierbei nicht von einem monokausalen Ansatz ausgegangen werden kann und jeweils individuell Triggerelemente wie familiäre Stresssituationen, schulische Misserfolge und die Einbindung in eine fördernde Peergroup berücksichtigt werden müssen. In Zukunft bedarf es also vermehrter Forschung ob eine „kritische Dosis“ gewalthaltigen Computerkonsums existiert und ob Bildung oder Geschlecht einen Einfluss auf das Entstehen von realer Gewaltbereitschaft hat. So könnten durch das Herauskristallisieren eines Risikoprofils konkrete Maßnahmen zur Früherkennung und Intervention entwickelt werden (Lehmkuhl und Frölich, 2011). In der vorliegenden Studie konnte des Weiteren festgestellt werden, dass vor allem die Nutzung von Online-Communities wie Facebook, Twitter und Ähnlichem sowie Unterhaltungen in Chatrooms bei Jugendlichen zunehmend an Beliebtheit gewinnen. Unauffällige Computerspieler nutzten diese genauso häufig wie Probanden der Missbrauchs- bzw. Suchtgruppe, Mädchen nicht seltener als Jungen. Aus diesem Grund ist es von essentieller Bedeutung in zukünftigen Studien wie auch in psychiatrischen Anlaufstellen nicht nur das Computerspielverhalten der Jugendlichen zu betrachten, sondern insbesondere auch auf den Umgang mit Internetaktivitäten einzugehen. Hierbei könnte sich ein erheblicheres Ausmaß an süchtigen Nutzern zeigen, als sich bei ausschließlicher Betrachtung von Computerspielsucht ergibt. So wurde in Norwegen bereits eine „Facebook Addiction Scale“ entwickelt, die sich mit kritischen Konsum der Internetseite und den Konsequenzen beschäftigt (Andreassen et al., 2012). Denn nicht nur der erhebliche Zeitaufwand, den Jugendliche für das Interagieren in Online-Communities aufbringen kann negative Konsequanzen zur Folge haben, auch Gefahren wie Mobbing, Eingriffe in die Privatsphäre oder unangemessene 89 Diskussion Kontakte zu fremden Personen können der psychiatrischen Gesundheit schaden (Machold et al., 2012). 4.7 Suchtcharakteristika, Emotionen und Konsequenzen Ein Ziel der vorliegenden Studie war es, bestimmte Symptome und Risikofaktoren einer Computerspielsucht zu charakterisieren. Wie bereits oben erwähnt ist und auch von einer Vielzahl von anderen Autoren (Griffiths und Hunt, 1998, Wright et al., 2001, Lucas und Sherry, 2004, Griffiths et al., 2004, Ko et al., 2005a, JIM, 2011, Wölfling et al., 2011b) beschrieben, ist das männliche Geschlecht einer der Hauptrisikofaktoren für die Entwicklung eines exzessiven, suchtartigen Computerspielverhaltens. Auch waren die Vielspieler unserer Studie durchschnittlich älter als die normal spielenden Jugendlichen. Im Gegensatz zu den Normalspielern konnten ebenso Symptome und emotionsregulative Aspekte, die generell mit einem Suchtverhalten assoziiert sind, bei den suchtartigen/missbräuchlichen Probanden gefunden werden. Dies bestätigt eine weitere anfangs genannte Hypothese. Exzessive Spieler beschäftigten sich gedanklich auch während anderer Aktivitäten gehäuft mit dem Computerspielen und gaben an, unter negativen Gefühlen bei Spielabstinenz zu leiden. Zudem verspürten sie ein starkes bis übermächtiges Verlangen nach dem favorisierten Spiel. Es ist eine logische Konsequenz, dass durch diese Art der Emotionsregulation eine Vernachlässigung anderer Freizeitaktivitäten, der Schule und dem sozialen Umfeld resultiert (Cummings und Vandewater, 2007). Des Weiteren gaben die Spieler der Sucht- und Missbrauchsgruppe signifikant häufiger an, den Computer ungewollt für Computerspiele zu nutzen. Auch versuchten sie häufig ihren Spielkonsum einzuschränken, was jedoch zumeist erfolglos blieb und es resultierten vermehrt negative Gefühle beziehungsweise ein schlechtes Gewissen beim wiederholten Gebrauch. Die genannten Kriterien lassen sich durch die Aussage der exzessiven Computerspieler ergänzen, dass sie während des Spielens vornehmlich einen entspannenden Effekt erführen. Dies ist ein Phänomen, das auch typischerweise bei Substanzmissbrauch zu finden ist. Süchtige / missbräuchlich Computerspiele nutzende Jugendliche erfahren also eine starke psychische Bindung an den Computer, welche die Aufrechterhaltung einer Abstinenz zunehmend schwieriger gestaltet. 90 Diskussion Ebenfalls auffällig ist der dysfunktionale Gebrauch des Computers als CopingStrategie bei Ärger, Stress oder Trauer. Hier gaben die Spieler der Sucht- und Missbrauchsgruppe signifikant häufiger an, das Computerspielen als Mittel der Stressbewältigung zu nutzen während Normalspieler am häufigsten nachdachten. Der Rückgang von funktionalen Copingstrategien zugunsten einer zunehmend medienfokussierten Stressregulation zeigt, dass die Betroffenen den bequemen Weg der Realitätsflucht vorziehen und immer weniger dazu in der Lage sind, sich mit ihren realen Problemen auseinander zu setzen. Hieraus können wiederum ernsthafte psychische und soziale Beeinträchtigungen resultieren (Hahn und Jerusalem, 2002, Wölfling und Müller, 2009). Diese Auswirkungen eines exzessiven Spielkonsums auf Prozesse der Kognition, des Sozialverhaltens und der Emotionsregulation wurden bisher zwar keiner ausreichenden Untersuchung unterzogen, werden jedoch als sehr wahrscheinlich angesehen (Frölich et al., 2009). Aus dem Suchtverhalten der exzessiven Computerspieler resultieren zahlreiche weitere negative Folgen für die Jugendlichen. Exzessive Spieler unserer Studie beschrieben signifikant häufiger eine Vernachlässigung von anderen Freizeitaktivitäten zugunsten des Computers. Außerdem gaben signifikant mehr Probanden Probleme in der Schule (siehe Abschnitt 4.5), innerhalb der Familie (siehe Abschnitt 4.4), mit dem Partner und sogar der Gesundheit an. Diese Angaben bestätigen unsere anfängliche Hypothese, dass Probanden der Suchtund Missbrauchsgruppe häufiger an schulischen, psychosozialen und gesundheitlichen Problemen leiden als die Normalspieler. Wie bereits in Kapitel 4.5 beschrieben, gehen exzessive Computerspieler deutliche später zu Bett, was zu einem deutlichen Eingriff in den Schlaf-Wach-Rhythmus und konsekutiven Leistungsproblemen am Tage führt (Van den Bulck, 2004, Paavonen et al., 2006, Dworak et al., 2007, Gaina et al., 2007, Choi et al., 2009). Im Hinblick auf körperlich-gesundheitliche Folgen sollte auch das erhöhte Risiko der Entwicklung einer Übergewichtigkeit erwähnt werden. Gründe hierfür sind vor allem eine defiziente physische Aktivität und falsche Ernährung (Fast Food, Chips, Süßigkeiten, etc.) (Thomson et al., 2008, Pfeiffer et al., 2008). Die Probanden dieser Studie spiegelten also die grundlegenden Aspekte der Abhängigkeitssymptomatik wider. Es zeigten sich demnach Kontrollverlust, ein unwiderstehliches Verlangen nach dem Computerspielen, Entwicklung von 91 Diskussion Entzugssymptomen, eine Vernachlässigung sonstiger sozialer Bedürfnisse, Griff zum Suchtmittel bei Ärger, Trauer oder Stress sowie auch Folgen der körperlichen Gesundheit. Diese konstituierenden Merkmale lassen sich auch bei Verhaltenssüchten wie Spielsucht (Gambling) (Meyer und Bachmann, 2005, Wölfling et al., 2011a, Erbas und Buchner, 2012), Sex- oder Kaufsucht (Holden, 2001, Grüsser und Thalemann, 2006a) sowie bei stoffgebundenen Süchten finden (Griffin, 1990). So unterstützen die Ergebnisse der vorliegenden Studie das theoretische Konzept der Verhaltenssüchte, das auf den Symptomen von Substanzmissbrauch basiert. 4.8 Computersucht und psychische Erkrankung und Behandlung Die Auswertung der vorliegenden Studie, die sich auf eine klinisch-psychiatrische Population bezog, ergab wichtige Informationen zur Korrelation von Computersucht und psychiatrischer Erkrankung sowie Behandlung. Eine unserer Hypothesen beinhaltete das Vorhandensein einer Überrepräsentation bestimmter psychiatrischer Krankheitsbilder wie ADHS, Depression oder Angststörung in der Gruppe der suchtartigen und missbräuchlichen Computerspieler. Gegensätzlich hierzu konnten wir jedoch keine spezifische Störung mit einem erhöhten Risiko für Computerspielsucht in der vorliegenden Studie identifizieren. Der Gründe hierfür lagen zum einen in dem eher kleinen Patientenkollektiv, das befragt wurde, zum anderen in der Beschaffenheit des Patientenkollektivs. Es wurden im Untersuchungszeitraum nahezu alle Patienten in stationärer und ambulanter Behandlung in Köln sowie Stuttgart befragt. Hierbei kam es zu einer ungleichen Verteilung der vorkommenden Diagnosen, sodass von vorn herein eine Überrepräsentation von Patienten mit einer Aufmerksamkeitsdefizitsstörung in die Auswertung der Studie mit einfloss. Eine relevante Aussage zur Überrepräsentation einer bestimmten Psychopathologie hätte jedoch nur bei einer relativ gleichmäßigen Verteilung verschiedener Diagnosen in unserem Patientenkollektiv sowie einer größeren Teilnehmerzahl vollständig gewährleistet werden können. Die Gründe für die Veranlassung der Hypothese waren dennoch gerechtfertigt. Zahlreiche andere Studien haben eine Korrelation bestimmter psychiatrischer Krankheitsbilder mit Computer- und Internetsucht finden können. Durch ihre 92 Diskussion ausgeprägte Impulsivität sind Kinder und Jugendliche, die an einer Aufmerksamkeitsdefizitstörung leiden, prädisponiert für die Entwicklung von stoffgebundenen sowie auch stoffungebundenen Süchten. (Blum et al., 2000, Castellanos und Tannock, 2002, Frölich und Lehmkuhl, 2006). Diese vermögen für sie den geeigneten Weg zur ständig benötigten Eigenstimulation darzustellen (Comings und Blum, 2000, Antrop et al., 2002). Dies gilt auch für die Computerspielsucht: Verschiedene Studien konnten belegen, dass Patienten einer ADHS im Vergleich zu Kontrollgruppen vermehrt an einer Computer- oder Internetsucht litten (Chan und Rabinowitz, 2006, Bioulac et al., 2008, Ko et al., 2009b) und dass die Schwere Aufmerksamkeitsschwäche und ihrer Symptome Impulsivität sogar wie mit Hyperaktivität, der Schwere der exzessiven Computernutzung korreliert (Yoo et al., 2004). Das Kriminologische Forschungsinstitut Niedersachsen zählt die ADHS sogar zu den Risikofaktoren für eine Computerspielsucht auf (Rehbein et al., 2009). Für die Diagnose Depression fanden sich in zahlreichen Studien besonders hohe Korrelationen mit einer Internetsucht bzw. Online-Computerspielsucht (Ng und Wiemer-Hastings, 2005, Fortson et al., 2007, Ceyhan und Ceyhan, 2008, Ko et al., 2008a, Lam und Peng, 2010, Morrison und Gore, 2010, Cheung und Wong, 2011). Aufgeführte Gründe hierfür sind unter anderem die Vernachlässigung von wichtigen sozialen Bindungen - welche gerade in der Kindheit und Jugend einen protektiven Faktor für Depressionen darstellen - zugunsten von Onlinekontakten (Primack et al., 2009). Auch für ein mit Depressionen assoziiertes geringes Selbstwertgefühl (Ha et al., 2007) bis hin zu suizidalen Gedanken (Kim et al., 2006) wurden Korrelationen gefunden. Ebenfalls konnten zahlreiche Studien eine Assoziation von Symptomen generalisierter Angststörungen sowie sozialer Ängstlichkeit bei exzessiven Computer- und Internetnutzern feststellen (Shapira et al., 2000, Yen et al., 2008, Bernardi und Pallanti, 2009, Ni et al., 2009, Bakken et al., 2009, Xiuqin et al., 2010, Müller et al., 2012). Bei der Befragung der Jugendlichen durch die „Strength and Difficulties Questionnaire“ konnten signifikant häufiger Verhaltensprobleme bei den exzessiven Computerspielern festgestellt werden als bei den als normal spielend eingestuften Probanden. Zu dem gleichen Ergebnis kam auch die Auswertung der Elternbefragung. Bei den anderen abgefragten Kategorien zu emotionalen Problemen, Hyperaktivität, Problemen mit 93 Gleichaltrigen und prosozialem Diskussion Verhalten zeigten sich jedoch keine signifikanten Unterschiede zwischen der Sucht-/Missbrauchsgruppe und der Gruppe der normal Computer spielenden Jugendlichen. Im Hinblick auf die durch die SDQ gewonnenen Ergebnisse ist weiterhin zu beachten, dass alle befragten Probanden, ob computersüchtig oder nicht, an einer psychiatrischen Krankheit erkrankt waren. Daher ist schwerlich zu erkennen ob Verhaltensprobleme, emotionale Probleme, Hyperaktivität, Probleme mit Gleichaltrigen oder prosoziales Verhalten in Verbindung mit der individuell bereits bekannten Psychopathologie steht oder Ursache bzw. Folge der exzessiven Computeraktivität ist. Eine Medikation oder psychotherapeutische Behandlung der bereits bekannten psychiatrischen Krankheit stand nach den Ergebnissen unserer Studie in keinem Zusammenhang mit übermäßigem Computerspielkonsum oder dessen Besserung. Indessen konnten Han et al. in ihrer Studie bei der Untersuchung von an Aufmerksamkeitsdefizit-/Hyperaktivitätsstörung leidenden Jugendlichen einen Rückgang ihres exzessiven Computerkonsums und der assoziierten Suchtsymptomatik nach einer achtwöchigen Behandlung mit Methylphenidat verzeichnen (Han et al., 2009). Therapieoptionen sind jedoch nach aktueller Studienlage noch nicht ausreichend untersucht und methodisch meist kritisch zu betrachten. Es fehlen zumeist Kontrollgruppen, Randomisierung, klinische Bedingungen oder Follow-Up-Ergebnisse (Lehmkuhl und Frölich, 2011). Ansätze zur therapeutischen Intervention bei Internet- und Computersucht finden sich in Form von kognitiver Verhaltenstherapie, Realitätstherapie, Gruppentherapie Familientherapie und multimodaler Psychotherapie (Vgl. Huang et al., 2010). Ein therapeutischer Ansatz aus deutscher Sicht, der sich zur Zeit in klinischer Erprobung befindet, besteht in einer kurzzeitigen kognitiven Verhaltenstherapie, die sich an Gruppen und Individuen richtet („Short-Term Treatment of Internetand Computeraddiction = STICA) (Jäger et al., 2012). 4.9 Computerspielverhalten laut Elternaussagen Betrachtet man die Aussagen der Eltern computerspielsüchtiger Probanden zum Computerspielverhalten ihrer Kinder, fällt auf, dass sie sich durchaus eines erhöhten Computerspielkonsums bewusst waren. Besonders an Wochenendtagen beschrieben Eltern ein erhöhtes Zeitaufkommen für Computerspiele. Betrachtet 94 Diskussion man indes die Aussagen zur Spielfrequenz an Werk- bzw. Schultagen, zeigten sich hier durchaus geringere Angaben bezüglich der Spieldauer. Hier gaben sogar 23,5% der Eltern suchtartiger Computerspieler eine Spieldauer von weniger als einer Stunde täglich an. Die Jugendlichen der Missbrauchs- und Suchtgruppe selbst hingegen gaben an, während der Woche sowie am Wochenende durchschnittlich gleich viel Zeit am Computer zu verbringen. Demnach ist den Eltern werktags, an denen zumeist vermutlich eine Nichtanwesenheit im Haushalt besteht, der exzessive Computerkonsum weniger bewusst. Somit konnte hier zumindest partiell unsere Hypothese belegt werden. Betrachtet man die Aussagen der Eltern der als normal spielend eingestuften Jugendlichen, so fällt auf, dass auch hier häufig Spielzeiten von vier bis sechs Stunden täglich oder sogar mehr angegeben wurden. So stellt sich die Frage, inwiefern die heranwachsenden Computerspieler ehrlich zum Zeitaufkommen für Computerspiele geantwortet haben und ob es durch Fehleinschätzungen zu einem geschönten Ergebnis der Studie gekommen ist. Es wird deutlich, wie wichtig eine Kontrolle und Regeln für vulnerable Heranwachsende bei einem so einvernehmenden Medium wie dem Computer sind. Alle Eltern exzessiver Computerspieler gaben an, Absprachen bezüglich der PC-Nutzung mit ihren Kindern getroffen zu haben. Die Eltern, die an der vorliegenden Studie teilnahmen, sind sich also durchaus negativer Konsequenzen durch übermäßigen Computerspielkonsum bewusst. Die Mehrzahl der Vielspieler (58,8%) respektierte jedoch die Regelungen nicht und reagierte zumeist mit Verweigerung oder Ärgernis auf ein Drängen zum Spielabbruch. Die normal spielenden Jugendlichen hingegen verweigerten signifikant seltener das Spiel zu beenden. Diese ablehnende Grundhaltung sowie das Nichteinsehen eines pathologischen Zustandes kann ebenfalls als Suchtmerkmal angesehen werden. Allerdings gaben auch einige Eltern exzessiver Computerspieler an, ihre Kinder würden mit Einverständnis auf die Bitte zu Beendigung des Spiels reagieren (41,2 % bei Mehrfachantwortmöglichkeit). Trotzdem waren diese Kinder nach Selbsteinschätzung computersüchtig. Laut Aussage der Jugendlichen gibt es keine signifikanten Unterschiede zwischen den Vergleichsgruppen bezüglich des Interesses der Eltern für den Computerspielkonsum ihrer Kinder. Unsignifikant interessierten sich jedoch die Eltern von exzessiven Computerspielern mehr für die PC-Nutzung ihres Kindes als die Eltern von Normalspielern. 95 Diskussion Eltern von Kindern mit übermäßiger Computernutzung zeigten signifikant häufiger negative Konsequenzen des Spielkonsums auf als Eltern von Normaspielern. Hierzu zählen Vernachlässigung anderer Freizeitaktivitäten, Schulleistungs- und Gesundheitsprobleme sowie Vernachlässigung von Freunden. Auch ist den Erziehungsberechtigten bewusst, dass ihre Kinder vornehmlich Online-Spiele spielen, als den PC für z.B. Informationsrecherche zu nutzen. Andere Studien belegen, dass Erziehungsberechtigte durchaus in der Lage sind einen erhöhten Computerkonsum ihres Kindes zu bemerken, jedoch wissen sie meist nicht um das volle Ausmaß der medialen Aktivität. In einer explorativen Studie, die sich mit der Einbindung der Eltern in die mediale und nicht-mediale Freizeitgestaltung von 1289 taiwanesischen Jugendlichen beschäftigte, zeigte sich, dass lang andauernde, unbeaufsichtigte Internetaktivität das Risiko einer Internetsucht erhöht. Gemeinsame Familienaktivitäten hingegen senkten das Risiko der Entwicklung einer Computerabhängigkeit. Die Autoren legen nahe, dass unterstützende Elternaufsicht einen Hauptinhibitor für die Internetsucht darstellt (Lin et al., 2009). Bezüglich des Computerkonsums der Familienmitglieder zeigte sich kein signifikanter Unterschied zwischen exzessiven und Normalspielern. Dies deutet darauf hin, dass die Kinder nicht durch eine eventuelle Vorbildfunktion von Eltern oder Geschwistern an das Computerspielen gebunden werden. Dennoch spielt, wie bereits oben beschrieben, die Aufsicht der Erziehungsberechtigten sowie die familiäre soziale und akademische Situation neben anderen vielfältigen Gründen - wie beispielsweise Charaktermerkmale mediale - eine und soziale wichtige Rolle Beeinflussung für die und individuelle Entwicklung einer Computerspielsucht. Die Eltern der teilnehmenden Jugendlichen wurden zudem zu einem eventuellen Substanzmissbrauch ihrer Kinder befragt. Hier zeigten sich keinerlei signifikante Unterschiede zwischen den beiden Vergleichsgruppen, sodass in unserem Patientenkollektiv nicht von einer Entwicklung von Co-Süchten ausgegangen werden muss, wie es andere Autoren bezüglich Computersucht und übermäßigem Alkoholkonsum beschreiben (Ko et al., 2008b). Dennoch ist zu bedenken, dass das Alter der Patienten der vorliegenden Studie durchschnittlich bei erst 14,9 Jahren lag und sich Co-Süchte somit in Zukunft noch entwickeln könnten. 96 Diskussion 4.10 Ausblick Die vorliegende Studie war eine der ersten Studien, die sich mit Computerspielsucht bei Jugendlichen in einem klinisch-psychiatrischen Umfeld befasste. Zusammenfassend sind wir nach Betrachten der Ergebnisse der Annahme, dass Computerspielsucht eine verbreitete Erscheinung in der Population psychiatrisch erkrankter Jugendlicher darstellt. Die Sucht muss jedoch hier nicht zwingend häufiger vorkommen als bei psychiatrisch gesunden Patienten. Wie bereits von zahlreichen anderen epidemiologischen Studien beschrieben ist die Computerspielabhängigkeit vornehmlich auf das männliche Geschlecht beschränkt und die Konsequenzen für die psychosoziale Integrität sind schwerwiegend. Für die Zukunft wären größer angelegte Studien mit psychiatrisch erkrankten Kindern angelehnt an das Modell der vorliegenden Studie als sehr sinnvoll zu erachten. Es könnte ein größeres Spektrum an Diagnosen erfasst und der Zusammenhang zwischen Computersucht und psychiatrischer Diagnose noch genauer beleuchtet werden. Selbstverständlich besteht bereits jetzt schon im Alltag der psychiatrischen Einrichtungen die Notwendigkeit, das Nutzungsverhalten am Computer von Kindern und Jugendlichen in die Anamnese zu integrieren. Dies ist gerade bei Patienten mit einer Aufmerksamkeitsdefizitstörung von großer Bedeutung, da diese gehäuft mit Störungen des Sozialverhaltens sowie einer hohen Rate an Komorbiditäten assoziiert ist (Frölich et al., 2009). Gerade durch die in der aktuellen Studienlage auftretende Inhomogenität bei der Befragung zu Dauer und Nutzungsfrequenz von Computerspielen ist es um so wichtiger bei der Identifizierung von Computerspielsucht nicht nur den Durchschnitt der Gesamtheit zu betrachten, sondern in der Praxis wie in der Forschung das Individuum genauer zu beleuchten. Genauso sollte in Schulen und Vereinen Aufklärung und Prävention kräftig vorangetrieben werden. Es besteht also der Bedarf differenzierte Diagnoseinstrumente wie valide Fragebögen für die Praxis zu entwickeln, so wie auch gezielt bei jedem Betroffenen individuell auf ein mögliches Suchtverhalten einzugehen. Auch sollte in Betracht des Nutzungsmusters von Jugendlichen am Computer der Fokus nicht allein auf Computerspielen liegen, sondern ebenso die übermäßige Internetaktivität in Chats und Online-Communities beleuchtet werden. Dies scheint besonders auch in Bezug auf weibliche Computernutzer wichtig zu sein. Hinzukommend sollte 97 Diskussion angemerkt werden, dass die Computer- oder Internetsucht nicht allein ein Phänomen von Kindheit und Jugend ist, sondern genauso Erwachsene Nutzer betreffen kann. So besteht auch hier der Bedarf an weiterführender Forschung und Diagnoseinstrumenten für die Praxis. Die Prävalenz, der in Deutschland an pathologischem Glückspiel (F63.0 nach ICD-10, 312.31 nach DSM IV) leidenden Personen wird auf 0,2 – 0,6% geschätzt (Erbas und Buchner, 2012), die geschätzte Prävalenz der Drogenabhängigen in der Bundesrepublik beläuft sich auf ähnliche Zahlen (Wölfling et al., 2009). Dem gegenüber stehen etwa 3% der deutschen Gesamtbevölkerung (Wölfling et al., 2009), die im Verdacht stehen, an Computer- oder Internetsucht zu leiden oder diesem Risiko ausgesetzt sind. Aufgrund dieser beträchtlichen Zahlen besteht neben der Erschaffung eines geeigneten Diagnoseinstruments ein enormer Bedarf an weiterführender Forschung zu Therapieansätzen und der in Abschnitt 1.2 bereits genannten dringend benötigten Einordnung der Computersucht in ein eigenständiges Diagnosebild. In der vorliegenden Studie wurde besonders auf die Gefahren eines übermäßigen Computerkonsums eingegangen. Von großem Interesse ist jedoch genauso das mögliche Potenzial der Förderung von Kindern und Jugendlichen durch den Computer oder sogar das Potenzial zur Nutzung im pädagogischen und therapeutischen Bereich (Frölich et al., 2009). Auch hier herrscht noch viel Uneinigkeit und Forschungsbedarf. Sicher ist, dass der Medienkonsum in Zukunft auch bei Kinder und Jugendlichen nicht ab- sondern durchaus zunehmen wird. Es werden stets neue Techniken entwickelt, die das eigenständige Denken und Handeln eines Individuums zunehmend zu ersetzen vermögen. So viele Vorteile wie die technische Entwicklung dem Menschen auch bringen mag, ist es um so wichtiger, dass dennoch auf Risiken psychischer wie physischer Natur hingewiesen wird, um die Entwicklung und Prägung von Heranwachsenden nicht zu gefährden. 98 Zusammenfassung 5 Zusammenfassung Hintergrund: Die exzessive Nutzung von Computerspielen, insbesondere bei Jugendlichen, stellt heutzutage eine erhebliche Problematik dar, da ein Zusammenhang mit schwerwiegenden Veränderungen psychosozialer Funktionen vermutet wird. Bisher konnten keine eindeutigen Beweise für Risikofaktoren, die zu pathologischem Computerkonsum führen, vorgelegt werden – ebenso wenig für bestimmte pathogenetische Relationen mit psychiatrischen Krankheitsbildern. Hypothesen: Im Vorfeld dieser Arbeit stellten wir die Hypothese auf, dass eine höhere Prävalenz der Computerspielsucht unter Jugendlichen in einem klinischpsychiatrischen Umfeld im Vergleich zur Normalbevölkerung zu finden ist und mit einer Überrepräsentation von spezifischen psychiatrischen Krankheitsbildern bei den als exzessive Spieler eingestuften Probanden einhergeht. Wir waren bestrebt zur Diagnosestellung der Computerspielsucht geeignete charakteristische Symptome zu identifizieren, die süchtige von normalen Spielern unterscheiden. Wir stellten zudem die Hypothese auf, dass bei exzessiven Computernutzern eine höhere Rate an psychosozialen, schulischen und gesundheitlichen Problemen sowie ein niedrigeres akademisches und soziales Niveau vorliegen. Zudem erwarteten wir eine eher niedrige Übereinstimmung der Aussagen von Eltern und Jugendlichen zu deren Computerspielverhalten. Methodik: 183 Patienten zwischen 13 und 18 Jahren (durchschnittlich 14,9 Jahre, SD ± 1,5) in ambulanter oder stationärer psychiatrischer Behandlung wurden mittels des Fragebogens zum Computerspielverhalten - Skala (CSVSkala) befragt und konnten als unauffällige, missbräuchlich nutzende bzw. süchtige Computerspieler eingestuft werden. Zur Erhebung wichtiger psychometrischer Kennwerte wurden außerdem ein Zusatzfragebogen zum Computerspielverhalten sowie der Fragebogen zu Stärken und Schwächen (SDQ) eingesetzt. Ein an die CSV-Skala angelehnt entwickelter Fragebogen diente zur Elternbefragung. Ergebnisse: Während 90,2% (n = 165) der Befragten als unauffällige Computernutzer eingestuft wurden, konnten wir 9,8% (n = 18) als missbräuchliche bzw. süchtige Spieler identifizieren. Das männliche Geschlecht 99 Zusammenfassung sowie die Nutzung von Online-Spielen Computerspielmissbrauch/-sucht assoziiert, waren signifikant Offline-Computerspiele mit hingegen nicht. Gewalthaltige Spiele wurden von missbräuchlichen/süchtigen Nutzern bevorzugt. Erhebliche Konsequenzen eines exzessiven Computerspielkonsums zeigten sich im Verlust von Freundschaften, Problemen innerhalb der Familie, Vernachlässigung anderer Gesundheitsproblemen emotionsregulative und Freizeitaktivitäten, Schlafmangel. Aspekte bei den Es Schulleistungswurden exzessiven sowie charakteristische Computerspielnutzern identifiziert, die die Einordnung der Computerspielsucht in die Gruppe der Verhaltenssüchte unterstützen. Es gab eine signifikante Korrelation von exzessivem Computerspielkonsum und Verhaltensproblemen. Eine spezifische psychiatrische Diagnose, die mit einem Computerspielmissbrauch assoziiert ist, konnte jedoch nicht identifiziert werden. Limitationen: Eine wesentliche Einschränkung betrifft das relativ kleine Kollektiv der befragten Patienten. Zudem weist diese Studie eine hier nicht vermeidbare inhomogene Verteilung der psychiatrischen Diagnosen sowie des Geschlechts der Probanden auf. Interpretation und Ausblick: Die vorliegende Studie war eine der ersten, die Jugendliche in einem klinisch-psychiatrischen Umfeld bezüglich Computerspielsucht untersuchte. Zwar konnte keine signifikante Korrelation mit einem spezifischen psychiatrischen Krankheitsbild nachgewiesen werden und die gemessene Prävalenz überstieg nicht die der Normalbevölkerung. Dennoch legen die in dieser Studie gewonnenen Erkenntnisse dringend nahe, das Computerspielverhalten und die Internetnutzung in die psychiatrische Anamnese zu integrieren. Exzessiver Computerspielkonsum kann zu schwerwiegenden psychosozialen Konsequenzen führen und somit sollte individuell bei jedem Patienten das Risiko eines Suchtverhaltens durch gezielte Befragung abgewogen werden. Um weitere psychosoziale Risikofaktoren und Symptome sowie eine potentiell gehäufte Assoziation von Computerspielsucht mit spezifischen psychiatrischen Krankheitsbildern zu identifizieren, besteht die Notwendigkeit von Folgestudien mit größeren Probandenzahlen an klinisch-psychiatrischen Einrichtungen. 100 Literaturverzeichnis 6 Literaturverzeichnis 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 ANDREASSEN, C. S., TORSHEIM, T., BRUNBORG, G. S. ,PALLESEN, S. 2012. Development of a Facebook Addiction Scale. Psychol Rep, 110, 50117. ANTROP, I., BUYSSE, A., ROEYERS, H. ,VAN OOST, P. 2002. Stimulation seeking and hyperactive behavior in children with ADHD: a re-analysis. Percept Mot Skills, 95, 71-90. APA 1994. Diagnostic and statistical manual of mental disorders (DSM-IV), Washington, D.C:, American Psychiatric Association. APA 2000. Diagnostic and statistical manual of the American Psychiatric Association, Washington, DC, American Psychiatric Association. BAIER, D. ,REHBEIN, F. 2009. 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Psychol Rep, 79, 899-902. 110 Anhang 7 Anhang Im Folgenden findest du einige Fragen dazu, wie du im Allgemeinen mit Computerspielen umgehst. Bitte beantworte alle Fragen so wahrheitsgemäß und vollständig wie möglich. Denke bitte daran, dass es keine richtigen oder falschen Antworten gibt. Überlege bei der Beantwortung der einzelnen Fragen also nicht allzu lange, sondern kreuze diejenige Antwort an, welche dir spontan als die Passendste erscheint. Ia) Ich bin Jahre alt und bin: Ib) Ich besitze einen eigenen Computer Ic) Ich spiele seit ca. männlich weiblich ja nein Jahren Computerspiele Id) Ich besuche folgende Schule: Hauptschule Integrierte Gesamtschule Realschule Gymnasium andere Schule, nämlich: 111 Anhang Frage 1 Wie viele Stunden spielst du durchschnittlich pro Wochentag (Mo.-Fr.) Computerspiele? Stunden Frage 2 Wie viele Stunden spielst du durchschnittlich pro Tag am Wochenende / Ferien / Feiertag Computerspiele? Stunden Frage 3 Wie häufig spielst du Computerspiele? jeden Tag (1) 2-3 mal pro Woche (2) 1 mal pro Woche (3) 1 mal im Monat (4) weniger als 1 mal im Monat (5) Frage 4 Wie lange spielst du in der Regel Computerspiele? weniger als 1 Stunde (1) 1-2 Stunden (2) 2-4 Stunden (3) 4-6 Stunden (4) mehr als 6 Stunden (5) Frage 5 Wie stark bis du am Tag gedanklich mit Computerspielen beschäftigt? 0 gar nicht Frage 6 0 nie Frage 7 kannst? 0 nie 1 2 3 4 sehr stark Wie häufig hast du schon Computerspiele gespielt, obwohl du dir vorgenommen hattest, dies nicht zu tun oder hast du häufiger bzw. länger gespielt, als du eigentlich beabsichtigt hattest? 1 2 3 4 sehr oft Fühlst du dich schlecht, wenn du keine Computerspiele spielen 1 2 112 3 4 sehr oft Anhang Frage 8 Hast du bemerkt, dass du immer häufiger oder länger spielen musst, um dich wieder gut oder entspannt zu fühlen? 0 nie 1 2 3 4 sehr oft Frage 9 Wie stark ist dein durchschnittliches Verlangen nach Computerspielen? 0 nicht vorhanden Frage 10 0 nie Frage 11 1 2 3 4 sehr stark vorhanden Wie haufig erscheint dir dein Verlangen nach Computerspielen so übermachtig, dass du diesem nicht widerstehen kannst? 1 2 3 4 sehr oft Wie haufig vermeidest du negative Gefühle durch Computerspiele? Bsp: Spielst du oft wenn du dich traurig, enttauscht oder argerlich fühlst? 0 nie Frage 12 0 nie 1 2 3 4 sehr oft Wie haufig hast du bisher versucht, dein Computerspielverhalten aufzugeben bzw. einzuschranken? 1 2 3 4 sehr oft wenn du schon einmal versucht hast, dein Computerspielverhalten zu ändern: Hast du es geschafft? ja nein Frage 13 0 nie Frage 14 0 nie Wie häufig hast du schon etwas Wichtiges vergessen (z.B. Hausaufgaben), weil du die ganze Zeit am Computer gespielt hast? 1 2 3 4 sehr oft Wie häufig hattest du das Gefühl, dass du zu viel oder zu lange am Computer gespielt hast? 1 2 113 3 4 sehr oft Anhang Frage 15 ja Sind aufgrund deines Computerspielverhaltens negative Folgen oder Probleme in folgenden Bereichen aufgetreten? nein Probleme mit der Schule I Ausbildung (z.B. schlechtere Noten) Probleme mit der Familie I mit dem Partner bzw. Freunden (z.B. Streit) Geldprobleme (z.B. Schulden) Vernachlassigung von anderen Freizeitaktivitaten Vernachlassigung von Freunden I des Partners bzw. der Partnerin Probleme mit der Gesundheit (z.B. zu wenig Schlaf, Ernahrung) Frage 16 Wozu nutzt du im Allgemeinen das Internet? nie selten oft sehr oft (0) (1) (2) (3) Onlinespiele (Rollenspiele, Ego-Shooter etc.) Einkaufen Chatten Emails schreiben Onlinesex-Angebote Online-Glucksspiele Online-Communities Informationsrecherche 114 Anhang Fragebogen zum Computerspielverhalten bei Kindern und Jugendlichen (CSVk-S, revidierte Fassung, Zusatzfragen) Name: _____________________________________ Alter: 1. _________ Geschlecht: Mädchen Datum: ____________ Junge: Wann gehst du abends schlafen, wenn du am nächsten Tag Schule hast? Um _______ Uhr 2. Was machst du direkt vor dem Einschlafen? (Mehrere Kreuze sind möglich) o o o o o o o 3. Ich lese Ich spreche mit meinen Eltern / Geschwistern Ich sehe fern Ich spiele / mache was mit dem Computer / Gameboy, Videospielkonsole, usw. Ich höre Musik / Hörspiele Ich denke nach Anderes _____________________________________________ _____________________________________________ Was machst du in deiner Freizeit? Schätze: Wie viele Stunden verbringst du damit an einem normalen Tag nach der Schule (durchschnittlich)? Sport Musik machen ______ Stunden am Nachmittag ______ Stunden am Nachmittag Fernsehen / Video / DVD schauen ______ Stunden am Nachmittag Lesen ______ Stunden am Nachmittag Etwas mit der Familie unternehmen ______ Stunden am Nachmittag Etwas mit Freunden unternehmen ______ Stunden am Nachmittag Computer oder Videospiele ______ Stunden am Nachmittag Telefonieren / SMS schreiben ______ Stunden am Nachmittag Internet surfen ______ Stunden am Nachmittag Andere Hobbies ______ Stunden am Nachmittag 115 Anhang 4. Was machst du, wenn du ärgerlich oder traurig bist? ja immer meistens manchmal nie Fernsehen Internet nutzen Ich gehe nach draußen Mit jemandem darüber reden Ich denke nach Computer- oder Videospiele Sport Essen Ich rauche Zigaretten / Tabak Ich kiffe Ich trinke Alkohol Ich schlafe / ziehe mich zurück Ich raste aus Ich bekomme Kopf- / Bauchschmerzen Anderes: _____________________________________________________________ 5. Kreuze bitte alle Geräte an, die du besitzt: Besitze ich: ja nein Wenn ja, im eigenen Zimmer? ja nein Computer Videokonsole (z.B. Playstation) Gameboy Handy Fernseher DVD-Recorder Keines dieser Geräte: 6. Was machst du mit dem Computer? (Mehrere Kreuze sind möglich) ja immer Ich benutze ihn zum Lernen Ich male Bilder oder zeichne Ich schreibe Texte Ich gehe ins Internet Ich höre oder mache Musik Computerspiele (allein geg. den Rechner) Online-Computerspiele Chatten E-Mails Musik / Programme laden 116 meistens manchmal nie Anhang 7. Mit wem spielst du Computer? (Mehrere Kreuze sind möglich) ja immer meistens manchmal nie Interessieren sich deine Eltern dafür, mit wem du Computer-/ Videospiele spielst? ja immer meistens manchmal nie alleine Mit Freunden zu Hause Mit Freunden übers Internet Mit Erwachsenen in der Familie Auf LAN-Partys 8. 9. Wenn du am Computer spielst, wie lange spielst du in der Regel? o o o o o Weniger als 1 Stunde 1 - 2 Stunden 2 - 4 Stunden 4 - 6 Stunden Mehr als sechs Stunden 10. In welchem Alter hast du mit dem Computerspielen angefangen? ________ Jahre 11. Wie treffend wird die Wirkung von Computerspielen durch die folgenden Wörter beschrieben? (Bitte ankreuzen) Entspannend, beruhigend: Nicht zutreffend 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Voll zutreffend 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Voll zutreffend Aktivierend, aufregend: Nicht zutreffend 12. Spielst du Spiele, die für dein Alter nicht freigegeben sind? ja nein Bemerkung: ___________________________________________________________________ ___________________________________________________________________ ___________________________________________________________________ ________________________ 117 Anhang 118 Anhang 119 Anhang 120 Anhang 121 Anhang Fragebogenbeilage zum Elternfragebogen. Per Post an diejenigen Eltern versandt, die nicht zu den Besuchszeiten in der Klinik angetroffen werden konnten. Uniklinik Köln Klinik und Poliklinik für Psychiatrie und Psychotherapie des Kindes- und Jugendalters Prof. Dr. med. Gerd Lehmkuhl Robert-Koch-Straße 10 (Gebäude 53) 50931 Köln 5. Januar 2010 Liebe Eltern, ich bin Medizinstudentin im 10. Semester an der Universität zu Köln. Gemeinsam mit der Kinder- und Jugendpsychiatrie der Universitätsklinik führe ich im Rahmen meiner Doktorarbeit eine Studie zum Computerspielverhalten bei Jugendlichen durch. Ihre Kinder durfte ich bereits bei Ihrem Aufenthalt in der Klinik durch meinen Fragebogen zu Ihrem Umgang mit den heutigen Medien befragen. Nun brauche ich auch von Ihnen, den Eltern, tatkräftige Unterstützung und würde Sie bitten, den beiliegenden Fragebogen zum Computerspielverhalten sowie den anhängigen Fragebogen zu Stärken und Schwächen Ihres Kindes auszufüllen. Die Studie wird vollkommen anonymisiert, der einzutragende Name dient ausschließlich der Zugehörigkeitserkennung von Eltern und Kind. Eine Weitergabe der Informationen an Dritte findet nicht statt. Der Inhalt der Fragebögen dient einem rein wissenschaftlichen Zweck, also bitte antworten Sie ehrlich und nach bestem Gewissen. Ich würde mich über Ihre Mitarbeit sehr freuen, Sie wären eine große Hilfe! Bitte nutzen Sie zur schnellstmöglichen Rücksendung des Fragebogens den beiliegenden frankierten Rückumschlag. Vielen Dank! Mit freundlichen Grüßen, Katharina Wolf Chefarzt Prof. Dr. Lehmkuhl 122 Anhang Aufschlüsselung der dieser Studie vorliegenden psychiatrischen Diagnosen nach ICD-10 ICD-10-Code 13.1 Diagnose Psychische und Verhaltensstörungen durch Sedativa oder Hypnotika – schädlicher Gebrauch 19.5 Psychische und Verhaltensstörungen durch multiplen Substanzgebrauch und Konsum anderer psychotroper Substanzen mit psychotischer Störung 20.0 paranoide Schizophrenie 23.0 Akute polymorphe psychotische Störung ohne Symptome einer Schizophrenie 25.2 Gemischte schizoaffektive Störung 32.0 Leichte depressive Episode 32.1 Mittelgradige depressive Episode 32.2 Schwere depressive Episode ohne psychotische Symptome 40.1 Soziale Phobien 41.0 Panikstörung 41.8 Sonstige spezifische Angststörungen 42.0 Vorwiegend Zwangsgedanken ohne Grübelzwang 42.2 Zwangsgedanken und –handlungen 43.0 Akute Belastungsreaktion 43.2 Anpassungsstörungen 43.23 Anpassungsstörungen, genauer spezifiziert 43.25 Anpassungsstörungen, genauer spezifiziert 44.0 Dissoziative Amnesie 45.0 Somatisierungsstörung 45.1 Undifferenzierte Somatisierungsstörung 50.0 Anorexia nervosa 50.1 Atypische Anorexia nervosa 50.2 Bulimia nervosa 50.8 Sonstige Essstörung 50.9 Essstörung, nicht näher bezeichnet 60.0 Paranoide Persönlichkeitsstörung 123 60.3 Emotional instabile Persönlichkeitsstörung 60.31 Emotional instabile Persönlichkeitsstörung – Borderline Typ 80.0 Artikulationsstörung des Sprechens und der Sprache 80.1 Expressive Sprachstörung 84.0 Frühkindlicher Autismus 84.5 Asperger-Syndrom 90.0 Einfache Aktivitäts- und Aufmerksamkeitsstörung 90.1 Hyperkinetische Störung des Sozialverhaltens 91.0 Auf den familiären Rahmen beschränkte Störung des Sozialverhaltens 91.3 Störung des Sozialverhaltens mit oppositionellem, aufsässigem Verhalten 91.8 Sonstige Störungen des Sozialverhaltens 92.0 Störung des Sozialverhaltens mit depressiver Störung 93.0 Emotionale Störung mit Trennungsangst des Kindesalters 93.1 Phobische Störung des Kindesalters 93.2 Störung mit sozialer Ängstlichkeit des Kindesalters 93.8 Sonstige emotionale Störungen des Kindesalters 93.9 Emotionale Störung des Kindesalters, nicht näher bezeichnet 94.0 Elektiver Mutismus 95.1 Chronische motorische oder vokale Ticstörung 95.2 Kombinierte vokale und multiple motorische Tics [Tourette-Syndrom] 98.1 Nichtorganische Enkopresis 124 Lebenslauf 8 Lebenslauf Mein Lebenslauf wird aus Gründen des Datenschutzes in der elektronischen Fassung meiner Arbeit nicht veröffentlicht. 125
