亮点
这项德国多中心研究系统地比较了病理、高风险和非问题性互联网使用者的认知自我控制能力，重点关注四种主要的问题性互联网使用（PUI）类型——游戏、购物、色情和社交网络。研究发现，病理使用者在执行功能、决策能力和特定刺激的抑制控制方面存在显著缺陷，这些缺陷因互联网使用障碍的亚型而异。
尽管行为表现相似，但自评量表（尤其是注意力冲动性和自我导向性）能够区分高风险用户与非问题性用户，这表明早期对控制困难的主观意识。这些发现强调了PUI的异质性，并对设计针对性的行为干预措施具有直接意义。
研究背景
互联网活动的普遍性导致了对问题性互联网使用（PUI）的认识增加，这是一种以控制受损和不良心理社会后果为特征的行为模式。PUI包括不同的表现形式，如游戏障碍、强迫购买、问题性色情消费和过度社交网络。鉴于自我控制能力下降和认知缺陷通常与成瘾有关，了解不同PUI类型的神经认知特征至关重要。
关于PUI中认知损害的研究有限，特别是那些临床验证PUI诊断并进行综合神经心理学测试的研究。这些见解可以为预防从高风险到病理模式的进展以及改善临床管理提供精准干预信息。
研究设计
这项德国的纵向多中心研究从2021年10月到2024年8月共招募了1,013名参与者，根据临床访谈分为三组：病理使用（N=284）、高风险使用（N=305）和非问题性使用（N=424）。诊断访谈评估了四种PUI亚型：游戏、购买-购物、色情使用和社会网络。
所有参与者都接受了神经认知评估，确认了与自我控制和执行功能相关的功能性领域。测试包括修改后的卡片分类测试（认知灵活性）、斯特鲁普测试（抑制控制）、逻辑推理、掷骰子任务（风险下的决策）、延迟折扣（奖励估值中的冲动性）和一个专门设计的与互联网相关刺激的go/no-go任务（特定刺激的抑制控制）。自评量表测量了注意力冲动性和自我导向性。
关键发现
研究显示，各组在行为测量和自我报告的自我控制能力方面存在显著差异，效应量（部分η平方）在自评中最高为0.14，在行为任务中最高为0.06，表明差异较小到中等。
1. 病理使用者： 这一组在神经认知任务中表现出最明显的缺陷，包括执行功能下降、决策能力受损和对互联网相关线索的抑制控制减弱。这些发现支持了一种模型，即严重的成瘾使用会破坏广泛的认知控制系统。
2. 高风险使用者： 行为上，高风险使用者在认知任务中的表现与非问题性使用者相似，但在自评中报告了更多的注意力冲动性和自我导向性降低。这种分离表明，可能在可测量的行为损害之前就已经有了对新兴控制困难的主观意识。
3. 非问题性使用者： 这一组在表现和自我报告的自我控制能力方面得分较高，作为重要的对照组。
4. PUI类型交互： 事后分析显示，PUI亚型与认知表现之间存在显著的交互效应。例如，游戏障碍参与者在决策任务中表现出更强的缺陷，而强迫购买者在延迟折扣任务中表现出更高的冲动性，这表明神经认知特征的异质性。
专家评论
这项研究稳健地描述了问题性互联网使用谱系中的认知控制缺陷，强调了在临床实践中区分PUI亚型的重要性。结合临床验证样本和广泛的测试解决了先前方法学上的重要差距。
然而，效应量仍然较小，横断面性质限制了对认知衰退进展的因果推断。未来具有纵向随访的研究可以澄清观察到的缺陷是先兆特质还是PUI的结果。
机制上，执行功能和抑制控制的缺陷与成瘾的神经生物学模型中前额叶皮层调节异常相呼应。使用特定刺激的go/no-go任务是一种创新的方法，用于检测情境依赖的控制失败。
结论
这项研究推进了对不同严重程度和类型的问题性互联网使用个体中自我控制能力如何变化的理解。研究结果支持认知控制缺陷，特别是抑制控制和决策能力，是病理使用的基础，并可能在成瘾进展过程中演变。高风险使用者的自我感知冲动性升高需要早期预防策略。
旨在改善PUI中的自我控制缺陷的临床干预应考虑PUI特定的认知特征，以定制治疗内容。专注于执行功能改善的认知训练和行为疗法可能会减少向病理阶段的进展。这项研究还突显了神经认知评估与个性化干预设计之间的关键转化差距，特别是在与数字行为相关的障碍中。
资助和Clinicaltrials.gov
该研究得到了德国相关研究机构的支持，作者（Müller SM 等）对此表示感谢。具体资助细节和临床试验注册未在提取的文本中说明。
参考文献
1. Müller SM, Antons S, Schmid AM, et al. 自我控制能力在特定类型的问题性互联网使用中的研究：来自临床验证样本和神经认知任务的发现. Am J Psychiatry. 2025;182(7):660-670. doi:10.1176/appi.ajp.20240486。
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3. Brand M, Young KS, Laier C, Wolfling K, Potenza MN. 整合心理和神经生物学因素，探讨特定互联网使用障碍的发展和维持：一种交互的人-情感-认知-执行（I-PACE）模型. Neurosci Biobehav Rev. 2016;71:252-266。
