BRAIN ACTIVITY IN ADOLESCENTS WITH DIFFERENT INTERNET ADDICTION RISKS

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Aim: To study electroencephalographic (EEG) changes in adolescents with different risks of developing Internet addiction (IA). Methods: This cross-sectional study included 1б-17 years-old adolescents (n = 55) permanently living in the Arctic Russian town of Arkhangelsk. Risk of IA was assessed using the Chen Internet Addiction Scale (CIAS). By the results of the CIAS test all adolescents were divided into three groups: I - minimal risk of IA, II - increased risk to develop IA and III - stable IA pattern. EEG was evaluated by the values of spectral power (|jV2) in each frequency band. Results: Altogether, 25.5 % of adolescents had minimal risk of developing IA, б3.б% belonged to group 2 and 10.9 % had IA. The organized type of alpha activity EEG was found in 79 % of individuals in group I and in 100 % of individuals in group III. This indicates the optimal age ratio of the activity of the reticular formation, cerebral cortex and diencephalic structures. A large number of negative correlations between compulsive symptoms of IA and all types of EEG activity in group I was determined, which may indicate a resistance of these individuals to addiction. The organized EEG type was detected in 54 %, hypersynchronous type - in 14 %, desynchronized type - in 14 %, disorganized type - in 18 % of group II individuals. A disorganized EEG type with a large ratio of theta EEG waves in the frontal-central brain parts in group II may indicate a high limbic-diencephalic excitation. The correlations between the indicators of the withdrawal symptom scale and the EEG theta-activity reflect the psychological discomfort when access to Internet resources is difficult. Conclusions: Most adolescents with minimal risk of IA and symptoms IA have an organized EEG-type while adolescents with IA have this EEG-type only in a half of the cases, which is caused by the heterochronia of the EEG formation in the Arctic residents and the peculiarities of the formation and development of IA.

About the authors

D. B. Demin

N. Laverov Federal Center for Integrated Arctic Research of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences

Email: denisdemin@mail.ru
доктор медицинских наук, старший научный сотрудник лаборатории биоритмологии Arkhangelsk, Russia

References

  1. Дёмин Д. Б., Поскотинова Л. В., Кривоногова Е. В. Вегетативный статус и мозговая активность у подростков заполярного Севера // Вестник Российской академии медицинских наук. 2014. Т. 69, № 9-10. С. 5-9.
  2. Жирмунская Е. А., Лосев В. С. Электроэнцефалография в клинической практике. М., 1997. 1 18 с.
  3. Зенков Л. Р., Ронкин М. А. Функциональная диагностика нервных болезней (руководство для врачей). М.: МЕДпресс-информ, 2004. 488 с.
  4. Интернет-зависимость: психологическая природа и динамика развития / сост. и ред. А. Е. Войскунский. М.: Акрополь, 2009. 279 с.
  5. Малыгин В. Л., Меркурьева Ю. А. Дифференцированная психологическая коррекция интернет-зависимости у подростков // Консультативная психология и психотерапия. 2020. Т. 28, № 3 (109). С. 142-163.
  6. Малыгин В. Л., Хомерики Н. С., Смирнова Е. А., Антоненко А. А. Интернет-зависимое поведение // Журнал неврологии и психиатрии им. C. C. Корсакова. 2011. Т. 111, № 8. С. 86-92.
  7. Рабаданова А. И., Черкесова Д. У., Бабаева Э. М., Ашурбекова М. И. Электрическая активность мозга и межполушарные взаимодействия при формировании интернет-зависимости // Известия Самарского научного центра Российской академии наук. 2017. Т. 19, № 2 (3). С. 518-522.
  8. Скок А. Б., Шубина О. С., Штарк М. Б. ЭЭГ-биоуправление при лечении аддиктивных расстройств и синдрома дефицита внимания: обоснование и подходы // Биоуправление-4: Теория и практика. Новосибирск, 2002. С. 142-151.
  9. Сороко С. И., Бекшаев С. С., Рожков В. П. ЭЭГ корреляты генофенотипических особенностей возрастного развития мозга у детей аборигенного и пришлого населения Северо-Востока России // Российский физиологический журнал им. И. М. Сеченова. 2012. Т. 98, № 1. С. 3-26.
  10. Cerniglia L., Zoratto F., Cimino S., Laviola G., Ammanti M., Adriani W. Internet Addiction in adolescence: Neurobiological, psychosocial and clinical issues. Neurosci Biobehav Rev. 2017, 76 (Pt A), pp. 174-184.
  11. Chen S., Weng L., Su Y., Wu H., Yang P. Development of a Chinese Internet addiction scale and its psychometric study. Chinese Journal of Psychology. 2003, 45, pp. 279-294.
  12. Engel A. K., Fries P. Beta-band oscillations -signaling the status quo? Cur Opin Neurobiol. 2010, 20 (2), pp. 156-165.
  13. Kim N., Hughes T. L., Park C. G., Quinn L., Kong I. D. Altered Autonomic Functions and Distressed Personality Traits in Male Adolescents with Internet Gaming Addiction. CyberpsycholBehav SocNetw. 2016, 19 (11), pp. 667-673.
  14. Kuss D. J., Griffiths M. D., Binder J. F. Internet addiction in students: Prevalence and risk factors. Computers in Human Behavior. 2013, 29 (3), pp. 959-966.
  15. Sepede G., Tavino M., Santacroce R., Fiori F., Salerno R. M., Di Giannantonio M. Functional magnetic resonance imaging of internet addiction in young adults. World J Radiol. 2016, 8 (2), pp. 210-225.
  16. Turel O., Brevers D., Bechara A. Time distortion when users at-risk for social media addiction engage in non-social media tasks. J Psychiatr Res. 2018, 2, pp. 84-88.
  17. Whang L. S.-M., Lee S., Chang G. Internet overusers’ psychological pro-files: a behavior sampling analysis on internet addiction. CuberPsuchologu and Behavior. 2003, 6, pp. 143-150.
  18. Yoo H. J., Cho S. C., Ha J. Attention deficit hyperactivity symptoms and Internet addiction. Psychiatry & Clinical Neurosciences. 2004, 58, pp. 487-494.
  19. Young K. S. Internet addiction: The emergence of a new clinical disorder. CyberPsychology and Behavior. 1998, 1, pp. 237-244.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2021 Demin D.B.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».