網路成癮之共病研究

台大醫院雲林分院精神醫學部

黃偉烈醫師

大綱

共病研究的重要性與挑戰

概念界定

實證研究結果

對臨床工作的啟示

共病研究的重要性與挑戰

什麼是共病(Comorbidity)？

已具有某一疾病的個體，於其病程中，本已存在的或再發生的任何明顯不同於該疾病之臨床實體(clinical entity) (Feinstein, 1970)

上述臨床實體，可為疾病、症候群或症狀 (Feinstein,

1970; Wittchen, 1996)

同一個體具有或符合兩種以上疾病診斷或症狀之情形 (Wittchen, 1996; Noyes, 2001)

精神科與其他醫學領域共病的差異

許多精神科疾患為現象學診斷，缺乏明確的生理指標

症狀內容受文化影響

不典型的症狀表現相當常見

精神科的診斷系統仍在持續變化

人為定義的診斷階序

大體上，精神科的共病較多且複雜

在精神科，症狀被當成共病的傾向較強

共病程度的評估工具

Cumulative Illness Rating Scale

The Kaplan-Feinstein Index

Charlson Index

Elixhauser Index

Index of Co-Existent Disease

Functional Comorbidity Index

Total Illness Burden index

共病的常見模型

A病造成B病，再造成C病

A病和B病互為因果

A病同時做為B病和C病的源頭

A病和B病共同造成了C病

實際上只有A病，但其B症狀和C症狀被當成共病

A病造成B病，再造成C病

例如：原本是generalized anxiety disorder (GAD)，長期的焦慮無法妥善處理，在遭遇重大壓力源後發展為major depressive disorder (MDD)，為了處理憂鬱情緒而借酒澆愁，出現alcohol dependence。

A病和B病互為因果

例如：同時有MDD和panic disorder，panic attack頻繁發生時，加重了屬於MDD的無助無望感；因為MDD的負面認知，panic disorder也變得更嚴重。

A病同時做為B病和C病的源頭

例如：二軸為borderline personality disorder (BPD)，發展出一軸的dysthymic disorder與bulimia nervosa，後兩者的源頭都來自於BPD的空虛感與對人際距離的敏感。

A病和B病共同造成了C病

例如：原本為alcohol dependence，後來又發生minor stroke，之後呈現dementia的特徵。假設alcohol use與stroke為獨立事件；僅從alcohol和stroke單一項，沒有辦法解釋認知缺損的多面向與高嚴重度。

實際上只有A病，但其B症狀和C症狀被當成共病

Schizoaffective disorder, depressive type：是一種病，還是schizophrenia與depressive disorder的共病？

如果兩種特徵都有，但符合major depressive

episode的時間於病程中相對短，DSM-IV其實有下schizophrenia + depressive disorder, NOS的空間。

隨診斷系統變動，牽涉到人為定義

共病研究對臨床工作有什麼幫助？

提高診斷的一致性：藉由共病改善診斷階序的人為判斷

提高用藥的合理性：讓藥物的適應症與臨床診斷相符

瞭解疾病的發生機轉

提高評估預後的準確度

解釋臨床現象的變異：為相似研究的不同結果提出解釋

建立新的診斷標準

共病研究的挑戰

共病定義的議題：使用何種準則或診斷工具來界定疾病？

不同的時間框架可能導向結果的差異

概念界定

既然DSM和ICD沒有正式的internet

addiction診斷，研究要根據什麼準則或工具作判斷？

文獻中常見的診斷工具

自填式：

Internet Addiction Test (IAT)

Young’s Diagnostic Questionnaire of Internet Addiction (YDQ,

IADQ)

Chen’s Internet Addiction Scale (CIAS)

用於會談之診斷準則：

如Diagnostic Criteria of Internet Addiction (DC-IA)

DSM-5：出現internet gaming disorder的研究用準則，但其概念與internet addiction不盡相同

Ko et al., 2012

Internet Addiction Test (IAT)

Developed by Young, 1998

20-item self-report scale

Likert scale, ranging from 1-5

Cut-off:

- 70-100: significant problems

- 40-69: frequent problems

Based on criteria of

substance dependence and

pathological gambling

Loss of control, neglecting

everyday life, relationships and

alternative recreation activities,

behavioral and cognitive

salience, negative consequences,

escapism/mood modification,

and deception

Young’s Diagnostic Questionnaire of

Internet Addiction (YDQ, IADQ)

Developed by Young, 1998

8-item self-report scale

Dichotomously

≧5/8: internet addiction

Based on criteria of

pathological gambling

Preoccupation, tolerance,

loss of control, withdrawal,

negative consequences, denial,

and escapism

Chen’s Internet Addiction Scale (CIAS)

Developed by Chen et al.,

2003

26-item self-report scale

Likert scale, 4-point

Cut-off:

- 63/64 or 67/68

Tolerance, compulsive use,

withdrawal, negative impact

on social activities,

interpersonal relationships,

physical condition, and time

management

Ko et al., 2005

Kuss, 2014

Kuss, 2014

Kuss, 2014

過去的研究在何種時間框架中進行？

Ko et al., 2012

橫斷性(cross-sectional)的研究佔大多數

前瞻性(prospective)研究：目前較大型的研究為高雄醫學大學柯志鴻醫師等人的團隊所發表

橫斷性研究：可以瞭解網路成癮與其他疾患/症狀的相關性；或者在特定假設下，進行路徑分析等推論

前瞻性研究：較有助於時序及因果關係的推斷

Kuss, 2014

實證研究結果

網路成癮常見的共病有哪些？

青少年 成人

Alcohol and substance use Harmful alcohol use

Depression Depression

Suicidal ideation Anxiety

ADHD ADHD

Social phobia Social phobia

OCD Compulsivity

Antisocial/aggressive behaviors Hostility

Schizophrenia Dissociative experiences

Psychosomatic problems Sleep disorders

Kuss, 2014; Ko et al., 2012

Ko et al., 2007

-原本非網路成癮，一年後網路成癮與非成癮者相比，初次評估時的exploratory excitability較高， reward

dependence、自尊、家庭功能較低。

-原本為網路成癮，一年後成癮與非成癮者相比，初次評估時的人際敏感度及敵意較高。

-上述因子具有預測網路成癮是否發生或持續的潛力。

-追蹤兩年的研究顯示，於男性，測量初期的敵意對網路成癮有最高的預測意義。

-於女性，對網路成癮預測意義最高的，則為測量初期的ADHD。

-原本非網路成癮，一年後網路成癮與非成癮者相比，憂鬱、敵意、社交焦慮程度均較高。

-原本非網路成癮，一年後網路成癮者，前後測量的憂鬱、敵意程度提升。

-原本為網路成癮，一年後仍成癮者與非成癮者相較，憂鬱、敵意程度較高。

-原本為網路成癮，一年後非成癮者，前後測量的憂鬱、敵意程度降低。

回歸分析顯示男性、飲酒行為、對家庭不滿、近期壓力事件，為網路成癮的預測因子。

-根據回歸分析，ADHD症狀、憂鬱、敵意程度對男性的網路成癮有預測意義。

-僅ADHD症狀和憂鬱程度對女性網路成癮有預測意義。

控制人口學等變因後，intermittent addiction與強迫性症狀有高相關性，addiction

與憂鬱症狀有高相關性。

於problematic alcohol use、family

regular alcohol use、friends alcohol use

等項目，網路成癮者符合的比例都明顯比非成癮者來得高。

-網路成癮與harmful alcohol use有相關性。

-網路成癮的大學生，BIS和BAS fun-

seeking的分數較高。

-符合harmful alcohol use的大學生，BIS分數較低，BAS drive and fun-

seeking的分數較高。

-網路成癮者的憂鬱程度與自殺意念強度偏高。

-此一趨勢在女性比在男性更明顯。

具攻擊行為者，符合左列所有網路使用現象的比例，都明顯比不具攻擊行為者高。

網路成癮者出現低活力、免疫力低下等心身症狀的風險，比非成癮者高。網路成癮者的生活滿意度也較低。

網路成癮者日間嗜睡的比例較高。

具解離經驗者，網路成癮的程度較強，每週花在上網的時間也顯著較高。

對臨床工作的啟示

網路成癮個案的過去、現在、未來

過去：

- 具哪些特質者，較容易發展為網路成癮？

現在：

- 網路成癮者需要合併處理的問題有哪些？

未來：

- 具哪些特質者，網路成癮容易持續？

具哪些特質者，較容易發展為網路成癮？

性格上，exploratory excitability高、 reward

dependence低

低自尊

家庭功能不良

高敵意的男性

患ADHD的女性

網路成癮者需要合併處理的問題有哪些？

較多研究證據支持的：

憂鬱

酒精使用

注意力不足過動症

社交焦慮

敵意/攻擊行為

憂鬱與敵意，有隨網路成癮一起變動的趨勢

尚待進一步研究的：

強迫症狀

其他物質使用

心身症狀

睡眠障礙

解離症狀

可能是網路成癮的因或果，也可能是透過更複雜的機制連結

具哪些特質者，網路成癮容易持續？

人際敏感度高

敵意較高

我們對網路成癮共病的瞭解足夠了嗎？

共病模式的確立(彼此因果關係的建構)，尚需更多引入時間軸的實證研究

DSM-5的”網路遊戲疾患” (internet gaming disorder)可能會改變疾病界定的範圍，同時影響共病型態

-遊戲量大、社交能力不佳、高衝動性，為遊戲疾患的危險因子。

-憂鬱、焦慮、社交畏懼、學校表現不佳，則可能為遊戲疾患之後果。

摘要

共病研究的結果，會受到診斷標準與時間軸的影響。

目前針對網路成癮與其他症狀/疾患的研究，以橫斷性較多，但國內已有前瞻性研究之成果。

較多研究證據支持的網路成癮共病，包括酒精使用、憂鬱、注意力不足過動症、社交焦慮、敵意與攻擊性等。

網路成癮與各種共病間的關係，及”網路遊戲疾患”診斷概念的影響，尚待更多研究加以闡明。

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