Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia Facoltà di Medicina e Chirurgia

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1 Università degli Studi di Modena e Reggio Emilia Facoltà di Medicina e Chirurgia Corso di Laurea Specialistica in Medicina e Chirurgia STUDIO PILOTA SULLA PRESENZA DI DIPENDENZE NON DA SOSTANZA, NEGLI ADOLESCENTI, SUL TERRITORIO DELLA PROVINCIA DI MODENA. RELATORE: CHIAR. MA PROF. SSA Maria Stella Padula CORRELATORI: DOTT. Krzysztof Szadejko DOTT. Oreste Capelli TESI DI LAUREA DI: Paola Piancone Anno Accademico 2008/2009

2 INDICE Glossario minimo di sigle e termini tecnici utilizzati nello studio 4 RIASSUNTO 5 Il caso di Giovannino 7 INTRODUZIONE 9 Il possesso e l utilizzo di tecnologie domestiche tra gli adolescenti in Italia: i dati dell ISTAT. Pagina a) Televisione 11 b) Telefono cellulare 12 c) Personal Computer (PC) e Internet 14 d) Videogiochi 18 Dipendenze non da sostanza: inquadramento clinico 19 Il gioco d azzardo patologico 20 Dipendenza da Internet o IAD (Internet Addiction Disorder) 22 Il problema emergente delle dipendenze non da sostanza tra gli adolescenti OBIETTIVI DELLO STUDIO 25 Obiettivi primari 25 Obiettivi secondari 26 MATERIALI E METODI 27 Campione di adolescenti 27 Campione di adulti 27 Strumenti 27 Analisi statistiche 29 RISULTATI 31 Distribuzione per età e attività del campione di adolescenti 32 Analisi e confronti dei questionari sottoposti agli adolescenti 34 Correlazioni tra le dimensioni esaminate 38 Analisi della varianza 41 Distribuzione e caratteristiche del campione di adulti Genitori 44 Analisi e confronti dei questionari sottoposti ai genitori

3 2. Medici di Medicina Generale e Pediatri di Libera Scelta 47 Analisi e confronti dei questionari sottoposti a MMG e PdLS 47 DISCUSSIONE E presente il fenomeno dipendenze non da sostanza nella realtà modenese? Esistono fattori di rischio o protettivi? Cosa pensano i genitori del fenomeno dipendenze non da sostanza? Cosa pensano MMG e PdLS del fenomeno dipendenze non da sostanza? Cosa si può fare oggi e cosa si potrebbe fare? 55 BIBLIOGRAFIA 57 RINGRAZIAMENTI 60 ALLEGATI 61 Allegato A 61 Allegato B 67 Allegato C 70 3

4 Glossario minimo di sigle e termini tecnici utilizzati nello studio BPNS Ce.Do.S.T.Ar. DSM-IV IAD MG MMG PC PdLS SIP TV Basic Psicological Needs Scale (Scala dei bisogni psicologici di base) Diagnostic and Statistical Manual of mental disorders IV ed (Manuale diagnostico e statistico dei disturbi mentali. Quarta edizione. Traduzione italiana 1996) Internet Addiction Disorder (Disturbo da dipendenza da Internet) Medicina generale Medici di medicina generale Personal Computer Pediatri di libera scelta Società Italiana di Pediatria Televisione 4

5 RIASSUNTO INTRODUZIONE: Solo recentemente è stato introdotto il concetto di dipendenze senza o non da sostanza, in cui non è implicato il coinvolgimento di una sostanza chimica, ma di una o più attività lecite e socialmente riconosciute (gioco d azzardo, utilizzo di Internet, cellulare, lavoro, sesso, relazioni sentimentali). Il quadro fenomenologico è molto simile a quello della tossicodipendenza e dell alcolismo. Come riportano gli studi demoscopici dell ISTAT le nuove tecnologie sono molto diffuse e utilizzate dagli adolescenti. Possedere e utilizzare apparecchiature elettroniche non coincide necessariamente con la dipendenza dalle stesse, ma certamente aumenta la probabilità di un utilizzo problematico. OBIETTIVI: Valutare la presenza di dipendenze non da sostanza in un campione di adolescenti tra 11 e 20 anni della provincia di Modena. Valutare la presenza a livello scolastico, familiare e personale di fattori di rischio o di protezione (ad es. stato parenterale, rendimento scolastico, abitudine tabagica, esposizione all alcool, fragilità caratteriale, etc.). Valutare la percezione del fenomeno in un gruppo di adulti: genitori, MMG e PdLS. MATERIALE E METODI: Un campione di circa 700 ragazzi, arruolati nel setting dei MMG, dei PdLS e delle scuole superiori di Modena e provincia, è stato testato con questionari riguardanti stili e abitudini di vita, uso di videogiochi, PC-Internet, televisione, cellulare e scala dei bisogni psicologici basilari (BPNS). Per il campione di adulti sono stati somministrati questionari strutturati a circa 100 genitori, 120 MMG e 40 PdLS. RISULTATI: Un elevato rischio di dipendenza riguardo l uso di videogiochi e PC-Internet è stato riscontrato solo nell 1% del campione. Chi utilizza assiduamente il videogioco utilizza altrettanto assiduamente PC e Internet, e viceversa. Per le altre due tecnologie indagate, televisione e cellulare, il dato di possesso coincide con l utilizzo, che risulta a medio rischio di dipendenza in più del 50% dei soggetti intervistati e più accentuato in ambito perifericorurale rispetto a quello cittadino; il genere non influisce sull uso della televisione, mentre per il cellulare le femmine sono le maggiori utilizzatrici. L uso di più tecnologie ha un effetto potenziante (chi utilizza di più PC- 5

6 Internet usa di più, nell ordine, videogiochi, cellulare e televisione). Laddove ci sono dei problemi psicologici il terreno è fertile perché possa nascere una dipendenza di questo tipo: esiste infatti una correlazione negativa tra uso di PC-Internet e videogiochi e la soddisfazione dei bisogni psicologici di Autonomia, Competenza e Relazione, secondo il test BPNS. Più il livello di istruzione dei genitori è basso, maggiore è l utilizzo della tecnologia e il rischio di sviluppare una dipendenza. Viene dimostrato che all aumentare dell uso della tecnologia, aumentano le difficoltà scolastiche e diminuisce il tempo dedicato ai compiti. Le abitudini tossicomaniche come fumo e alcool hanno una correlazione diretta con il maggiore utilizzo di tecnologie, cosa che già sottolineava la Soc. Ital. di Pediatria nel rapporto I genitori sembrano abbastanza consapevoli dell esistenza di un potenziale problema e in molti lo sanno anche definire in modo adeguato. In caso di necessità la maggior parte di essi dichiara che si rivolgerebbe proprio al medico o pediatra di famiglia o in minor misura preferirebbero contattare direttamente una figura specialistica (neuropsichiatra infantile, psicologo). Medici e pediatri sono abbastanza informati ma il problema è meno sentito rispetto ai genitori; i PdLS sembrano essere più sensibili al problema rispetto ai MMG, che più frequentemente dei PdLS ne demanderebbero ad altro specialista la risoluzione. CONCLUSIONI: Il problema della dipendenza non da sostanza tra gli adolescenti modenesi sembra essere ancora di scarsa rilevanza numerica, ma sono individuabili soggetti ad alto rischio di dipendenza mediante la somministrazione di appositi questionari. Esistono campanelli d allarme facilmente identificabili (andamento scolastico, tempo impiegato per fare i compiti, abitudine al fumo e all alcool) che vanno tenuti in considerazione. MMG, PdLS e genitori sono consapevoli dell esistenza di tale fenomeno anche se non tutti lo valutano allo stesso modo. La maggior parte dei genitori si fida del proprio medico o pediatra. Sarebbe opportuno avviare percorsi formativi multiprofessionali e mettere a punto, sempre in ambito multiprofessionale, un mezzo sintetico e di facile applicabilità (come ad esempio i questionari di questo studio) per poter individuare i soggetti a più alto rischio di dipendenza dai mezzi tecnologici, sui quali agire precocemente. 6

7 Il caso di Giovannino: Giovannino ha 13 anni, vive in un piccolo paese di campagna della provincia di Modena con i suoi genitori e un fratello più grande di lui di 2 anni. Giovannino arriva all attenzione del neuropsichiatra infantile all età di 10 anni perchè non esce più di casa, nemmeno per andare a scuola: la sua ultima assenza è durata circa 3 mesi e il bimbo si è molto chiuso in se stesso. In realtà Giovannino era stato portato già all età di 7 anni da una psicologa, su indicazione delle insegnanti della scuola elementare, per la segnalata difficoltà a prestare attenzione durante le lezioni e a relazionarsi con gli altri bambini, anche nei momenti di gioco. La mamma di Giovannino è una casalinga, molto attenta alla vita dei suoi figli, forse un po troppo apprensiva; il papà fa il commerciale per un azienda medio grande, è spesso fuori casa a causa del suo lavoro e quando c è non riesce proprio a dire di no ai suoi bambini; il fratello maggiore di Giovannino è un bambino preciso, che va bene a scuola, autonomo per la sua età e socievole. In questa situazione Giovannino soffre molto la forte competizione con il fratello; soffre per il fatto che il papà non c è mai e soffre perché la mamma è diventata ancora più soffocante e opprimente dopo che si sono presentati i problemi che lo hanno condotto dalla psicologa e ora dal neuropsichiatra infantile. Per di più la mamma, che dovrebbe incoraggiarlo a fare la vita di un ragazzino della sua età, lo asseconda nei suoi atteggiamenti isolazionisti perché lo vede stare male quando va a scuola. Spesso viene chiamata dalle insegnanti per andare a prendere Giovannino che sta male e non riesce a smettere di piangere, mentre quando è a casa lo vede, tutto sommato, tranquillo. Questa è la situazione che il neuropsichiatra definisce dopo il primo colloquio con Giovannino e la sua famiglia. Dai successivi colloqui, che si svolgono solo con il bambino, emerge che Giovannino è un grande appassionato di computer 7

8 e che quando sta a casa da scuola passa la maggior parte del tempo proprio al computer, intervallandolo alla televisione. La cosa sembra non ricevere grande peso dal neuropsichiatra e per Giovannino viene posta la diagnosi di depressione e iniziata una terapia con farmaci appropriati alla sua età. Il caso di Giovannino ci viene presentato durante il tirocinio di psichiatria. La domanda che questa situazione mi ha suscitato è che relazione esiste tra questa depressione e l esagerato utilizzo del computer o della televisione: causa o conseguenza? Da questa curiosità ho cominciato ad interessarmi alla questione delle dipendenze non da sostanza, da cui nasce l ipotesi di questo studio. 8

9 INTRODUZIONE Da diverso tempo sono state riconosciute nuove forme di dipendenza, le cosiddette dipendenze senza o non da sostanza o New Addictions dalla letteratura internazionale, in cui non è implicato il coinvolgimento di una sostanza chimica, ma di una o più attività lecite e socialmente riconosciute come lo shopping, il gioco d azzardo, l utilizzo di Internet, del cellulare, il lavoro, il sesso, le relazioni sentimentali. Tutti questi comportamenti, seppur considerati normali abitudini della vita quotidiana, possono diventare, per alcuni individui, delle vere e proprie dipendenze, che sconvolgono ed invalidano l esistenza del soggetto stesso e del suo sistema di relazioni. Le dipendenze comportamentali, infatti, si manifestano nell urgente bisogno di dover praticare un attività, nella consapevolezza che a lungo andare condurrà all autodistruzione. Perciò, anche se non vi è assunzione di sostanze chimiche, il quadro fenomenologico è molto simile a quello della tossicodipendenza e dell alcolismo. C. Holden nell articolo Behavioral addictions: do they exist? afferma che gli esperti hanno tradizionalmente confinato l uso del termine addiction a sostanze che chiaramente favorissero una dipendenza fisica. Ora questo sta cambiando. Nuove conoscenze suggeriscono che un senso di gratificazione che coinvolge il cervello, è potenzialmente a rischio di dipendenza, a prescindere che questo sia dato da una sostanza chimica o da un esperienza. Dove c è un senso di gratificazione, che sia dato dal gioco d azzardo, dal sesso, dal cibo o dallo shopping, c è il rischio di essere presi da una compulsione.. 1 Spesso le New Addictions si combinano tra loro, o si accompagnano alle dipendenze da sostanze; molto frequente è, per esempio, l associazione di Gioco d Azzardo Patologico e Dipendenza dall Alcol. 2-3 Si riscontrano, inoltre, passaggi da una dipendenza ad un altra, la quale diventa sostitutiva di quella precedente. 4 Per esempio, un soggetto che riesce ad uscire dalla tossicodipendenza, cessando l uso delle droghe, ma che sviluppa un incontrollabile bisogno di giocare d azzardo, non è realmente guarito, ma ha solamente spostato sul comportamento di gioco l oggetto della propria dipendenza. 9

10 Negli ultimi anni, nelle famiglie italiane, si è verificato un importante aumento del possesso e dell utilizzo di tecnologie domestiche, come televisione, telefoni cellulari, computer, video giochi, che in alcuni casi, e soprattutto tra i giovani, potrebbe rappresentare un problema di dipendenza. Ovviamente il solo fatto di possedere/utilizzare una di queste tecnologie non coincide con un reale problema, ma poiché è rilevante l uso che se ne fa, si ritiene essenziale una breve analisi del contesto sociodemografico italiano rispetto alla diffusione e all utilizzo delle citate tecnologie domestiche. Gli studi demoscopici hanno evidenziato notevoli variabilità di atteggiamento tra diverse tipologie di famiglie, da ricondurre a fattori di tipo generazionale, culturale ed economico. Ad esempio, le famiglie composte da sole persone di 65 anni e oltre sono in genere escluse dal possesso di beni tecnologici: solo il 6,5% di esse possiede un personal computer (PC), il 4,8% ha l accesso ad Internet ed è quasi del tutto inesistente la connessione veloce ADSL. In queste famiglie è altresì limitato il possesso di nuove tecnologie collegate alla TV, quali antenna parabolica e decoder digitale terrestre mentre l uso del cellulare è diffuso a circa la metà dei nuclei. All estremo opposto si collocano le famiglie con almeno un minorenne che possiedono un PC e l accesso ad Internet rispettivamente nel 71,2% e nel 55,7% dei casi. Sono queste famiglie ad avere il più alto tasso di possesso di connessione ADSL (34%), mentre il telefono cellulare ha raggiunto gli stessi livelli di diffusione della televisione (97,9%). 5 Diverse indagini multiscopo sulle famiglie italiane effettuate dall ISTAT in diversi anni hanno esplorato il livello di coinvolgimento dei soggetti, anche minorenni, all interno delle famiglie nell utilizzo delle tecnologie domestiche di comunicazione e intrattenimento. 10

11 Il possesso e l utilizzo di tecnologie domestiche tra gli adolescenti in Italia: i dati dell ISTAT. a) Televisione: Il 96,3% dei bambini e ragazzi tra i 3 e i 17 anni guarda la TV, il 91,7% la guarda tutti i giorni (rispetto all 87,7% nel 2000). I più assidui sembrano essere i bambini tra gli 11 e i 13 anni (96%) mentre i piccoli di 3-5 anni sono quelli che la vedono meno quotidianamente (87,3%). Anche il tempo trascorso a guardare la TV cresce all aumentare dell età: i bambini di 3-5 anni che trascorrono più di 4 ore davanti al piccolo schermo sono il 15,9%, tale quota sale tra i bambini di anni (19%) e raggiunge il livello più alto tra i ragazzi di anni (20,7%). Poco più di un decimo dei bambini e ragazzi tra i 3 e i 17 anni guarda la TV sempre da solo con una frequenza crescente con l aumentare dell età (figura 1). Figura 1. Bambini e ragazzi di 3-17 anni per modalità di visione della TV e classe di età - Anno 2005 (per 100 bambini e ragazzi dello stesso sesso e classe di età) L elevata personalizzazione del consumo è testimoniata sia dai differenti modi in cui i bambini e i ragazzi vedono la TV (da soli e con familiari) sia dall elevata quota di bimbi che hanno la TV in camera (40,8%). È comunque interessante notare che la presenza della TV in camera non fa aumentare la quota dei bambini che vedono la TV sempre da soli. Il possesso di una propria TV favorisce, infatti, l alternanza di momenti di visione solitaria a momenti di visione condivisa con i familiari (il 54,6% contro il 40,3% di chi non ha una TV propria). 6 11

12 b) Telefono cellulare: I dati dell Indagine multiscopo sulle famiglie citata mostrano come in 5 anni (2005 vs 2000) l utilizzo del cellulare sia molto cresciuto tra i bambini e ragazzi di entrambi i sessi. Nella fascia di età da 11 a 17 anni si è passati dal 55,6% all 83,6% di utilizzatori. La crescita maggiore si è però verificata tra i più piccoli: la quota di ragazzi tra gli 11 e i 13 anni che utilizza il cellulare è infatti più che raddoppiata (dal 35,2% al 74,3%), mentre tra i 14 e i 17 anni si è verificato un incremento del 30% circa. L utilizzo del cellulare cresce all aumentare dell età: dichiarano di utilizzarlo, infatti, il 20,9% dei bambini di 6-10 anni e il 90% dei ragazzi tra i anni. Le ragazze utilizzano il cellulare più dei ragazzi fino a 13 anni, viceversa succede tra 14 e 17 anni. Chi utilizza il cellulare lo fa molto frequentemente, l uso quotidiano cresce all aumentare dell età, si passa dal 20,1% dei bimbi da 6 a 10 anni al 86,6% tra i 14 e i 17 anni. Figura 2. Bambini e ragazzi di 6-17 anni di sesso maschile e femminile che utilizzano il cellulare per classe di età - Anno 2005 (per 100 bambini e ragazzi dello stesso sesso e classe di età) Come si evince dalla figura 2 chi utilizza il cellulare nella gran parte dei casi ne possiede anche uno personale. Tra i 6 e i 17 anni circa la metà dei soggetti possiede un cellulare e le femmine superano i maschi (51,1% contro il 48,1%). 12

13 Dando invece uno sguardo all uso che i ragazzi fanno del cellulare possiamo dire che non è utilizzato solo per telefonare. Era già così nel 2000, ma lo è ancora di più nel 2005; diminuisce, infatti, la quota di bambini e ragazzi che utilizzano il cellulare solo per telefonare, passando dal 20,3% al 4,2%. Tra le funzioni utilizzate del cellulare al primo posto si colloca il telefonare (89%) seguito a brevissima distanza dall invio/ricezione di messaggi (84,1%). Per i più piccoli (6-10 anni) giocare con il telefono è più usuale (63,1%) che telefonare; tra i 14 e i 17 anni invece diventa più rilevante inviare/ricevere messaggi (92,9%) che telefonare (89,7%). Considerando l insieme dei ragazzi di 6-17 anni che utilizzano il cellulare, al primo posto tra le persone con cui comunicano troviamo gli amici (80,9%), seguiti dai genitori (66,1%), dai fratelli/sorelle (16,1%). Il panorama delle persone con cui i ragazzi comunicano tramite il cellulare riflette le fasi della loro crescita e il diverso grado di socializzazione che la caratterizza; al crescere dell età, però, il gruppo dei coetanei acquista maggior rilevanza. 6 I dati aggiornati al 2006 che troviamo nella ricerca dal titolo L uso dei media e del cellulare in Italia effettuata dall ISTAT ci dicono che il 77,4 per cento delle persone di 6 anni e più utilizza il telefono cellulare. Importanti sono le differenze di genere: l 81,2 per cento degli uomini fa uso del cellulare contro il 73,9 per cento delle donne. L uso del cellulare è comunque molto influenzato dall età (figura 3); infatti la quota di utilizzatori è molto elevata tra gli 11 e i 50 anni, mentre è molto più bassa per gli under 10 e per gli ultra sessantacinquenni. Figura 3. Persone di 6 anni e più per uso del cellulare e classe di età - Anno

14 Anche la frequenza con cui viene utilizzato il cellulare è funzione dell età degli utilizzatori (figura 4): la quota di soggetti che usa il cellulare tutti i giorni aumenta a partire dagli anni per raggiungere il massimo nella fascia anni, per poi decrescere gradualmente fino ad un utilizzo più sporadico per gli ultra settantacinquenni. Figura 4. Persone di 6 anni e più per frequenza con cui usano il cellulare e classe di età - Anno 2006 Infine l uso del cellulare sembra essere profondamente influenza dal titolo di studio: è molto più elevato infatti tra i laureati che non tra le persone con la licenza media o con la licenza elementare o nessun titolo. Il divario tra titoli di studio alti e bassi, inoltre, aumenta all aumentare dell età: tra i 25-44enni la differenza è di circa il 20%, ma sale ad oltre 50% tra gli ultra 65enni. 7 c) Personal Computer (PC) e Internet: La relazione ISTAT del 2007, intitolata Le tecnologie dell informazione e della comunicazione: disponibilità nelle famiglie e utilizzo negli individui, evidenzia che il 41,7% della popolazione di 3 anni e più utilizza il PC e che il 36,9% della popolazione di 6 anni e più naviga su Internet, in crescita rispetto al 2006 e con un incremento di circa il 2% delle persone che dichiarano di utilizzare il personal computer ed Internet tutti i giorni. 5 Il picco di utilizzo del personal computer si ha tra i 15 e i 19 anni (oltre il 77%) e per Internet tra i 15 e i 24 anni (oltre il 68%), senza distinzioni di sesso, per poi decrescere rapidamente all aumentare dell età, soprattutto tra le donne (figura 5). L uso del PC e di Internet è molto più contenuto (meno del 50%) già tra le persone di anni e oltre. 7 14

15 Figura 5. Persone di 6 anni e più che hanno utilizzato Internet negli ultimi 12 mesi per sesso e (per 100 persone di 6 anni e più dello stesso sesso e della stessa classe d'età) L uso del PC e di Internet è connotato anche da un forte divario sociale. I maggiori utilizzatori sono gli studenti, seguiti dagli occupati; all ultimo posto si collocano le casalinghe e i ritirati dal lavoro. Il luogo privilegiato di utilizzo del personal computer è la propria casa, segue il posto di lavoro, il luogo di studio, la casa di altri. Sono soprattutto i bambini e i giovani fino a 24 anni che usano il PC a casa (in oltre il 90% dei casi). L uso sul lavoro si concentra invece nella fascia d età tra i 25 e i 59 anni. Infine, i ragazzi e i giovani fino a 24 anni sono quelli che usano di più il PC a casa di altri e sul luogo di studio. Per Internet si riscontra una situazione molto simile per quanto riguarda l utilizzo da casa o dal posto di lavoro o di studio. Il 36,8% delle persone di 6 anni e più che hanno utilizzato Internet negli ultimi 3 mesi vorrebbero utilizzarlo di più (oltre 7 milioni di persone). Per quanto riguarda l utilizzo del PC si fa riferimento ai dati riportati nei grafici della tavola A: le persone di 6 anni e più che si sono connesse ad Internet negli ultimi 3 mesi hanno utilizzato la rete prevalentemente per mandare o ricevere (77,3%), per cercare informazioni (64,8); l utilizzo del web per chattare è particolarmente diffuso tra i giovani di (oltre il 57%), l uso del web per giocare, scaricare giochi, immagini e file musicali è particolarmente diffuso tra le persone di 6-24 anni (oltre il 57%). 5 15

16 Tavola A: Persone di 6 anni e più che hanno usato Internet negli ultimi 3 mesi per tipo di attività svolta e classe d età. Anno 2007 (per 100 persone di 6 anni e più della stessa classe di età che hanno usato Internet negli ultimi 3 mesi) 16

17 L Indagine multiscopo sulle famiglie redatta dall ISTAT nel 2005 mostra che tra i giovani minorenni esiste una relazione diretta tra età e possesso del PC e del tempo di utilizzo dello stesso; oltre i 2/3 dei ragazzi con più di 11 anni possiede un PC e la maggior parte di loro lo utilizza almeno una volta la settimana. Circa un terzo dei giovani tra 14 e 17 anni utilizza il PC tutti i giorni (figura 6). 6 Figura 6. Bambini e ragazzi di 3-17 anni per frequenza con cui usano il PC e classe di età - Anno 2005 Possesso e frequenza di utilizzo del PC sembrano coincidere con l uso di Internet (figura 7), lasciando presupporre che collegarsi a Internet possa essere il motivo principale di maggiore utilizzo del computer. 6 Figura 7. Bambini e ragazzi di 3-17 anni per frequenza con cui usano Internet e classe di età - Anno

18 d) Videogiochi: Un indagine ISTAT del 2001 ha evidenziato un aumento del 16% della percentuale di giovanissimi fra i 6 e i 14 anni che usano i videogiochi nel 2000 rispetto al 1995, passando dal 53,1% al 69,1%. I videogiochi si confermano anche nel 2000 un attività prevalentemente maschile, anche se il coinvolgimento delle femmine è via via crescente. Rispetto alla diffusione sul territorio, nel 2000, come nel 1995, la quota più elevata di ragazzi che utilizzano i videogiochi continua a registrarsi nelle regioni settentrionali, anche se la crescita più significativa si è riscontrata nel Sud e nelle Isole, con incrementi rispettivamente del 45,9% e del 63,7%. A differenza di quanto è accaduto per l uso del PC, riguardo i videogiochi il divario fra Nord e Mezzogiorno si è notevolmente ridotto. Diversamente da quanto rilevato per l uso del PC e di internet, il titolo di studio dei genitori non influenza in modo determinante l utilizzo dei videogiochi da parte dei ragazzi, infatti, rispetto al 1995, l incremento più significativo della quota di bambini che usano i videogiochi si è registrato per i figli di genitori con la licenza elementare (dal 40,9% al 60,4%). Considerando quanti usano sia i videogiochi sia il PC, emerge che soltanto un terzo dei bambini di 3-14 anni non vive l esperienza dei videogiochi, né del PC. L uso esclusivo dei videogiochi è il comportamento più frequente sia per i bambini di 3-5 anni, sia per quelli di 6-10 anni, i ragazzi di anni invece utilizzano più frequentemente sia PC che videogiochi, anche se in questa classe di età il 26,5% dei ragazzi usa esclusivamente i videogiochi. 8 18

19 DIPENDENZE NON DA SOSTANZA: inquadramento clinico Francisco Alonso-Fernandez (1999) classifica le dipendenze in: 1. Dipendenze sociali o legali 2. Dipendenze antisociali o illegali Le prime sarebbero costituite da droghe legali (tabacco, alcol, farmaci, etc.) e da attività socialmente accettate come mangiare, lavorare, fare acquisti, giocare, guardare la televisione, utilizzare il PC, etc. Il secondo sottotipo comprenderebbe invece le dipendenze da droghe ed attività illegali, per esempio oppiacei, cocaina, oppure rubare, incendiare, stuprare, etc. L autore sostiene che nella prima categoria, le nuove forme di dipendenza senza droga sono agevolate dall innovazione tecnologica e dalla nuova civiltà che, da una parte genera stress, vuoto e noia, e dall altra stimola la tendenza all immediata gratificazione, fornendo sempre gli strumenti appropriati. 9 Sempre più spesso, infatti, si sente parlare di Technological Addictions e di dipendenze da comportamenti Esse non possono essere inserite nel DSM IV sotto la categoria diagnostica dei disturbi da abuso di sostanze, perché ciò che viene abusato non è più una sostanza chimica, ma un comportamento o un attività, definite con il generico termine di Nuove Dipendenze o New Addictions o Dipendenze non da Sostanza. 12 Le più comuni, nonché più studiate, dipendenze non da sostanza negli adulti sono il gambling, o gioco d azzardo patologico, e la Dipendenza da Internet (IAD: Internet Addiction Disorder). Attualmente solo la dipendenza da gioco d azzardo è stata inserita nel DSM-IV, sotto la categoria Disturbi del Controllo degli Impulsi non Altrove classificati, diventando così, per la comunità scientifica, un disturbo psichiatrico vero e proprio. La dipendenza da Internet non ha invece ricevuto questo riconoscimento, ma la letteratura scientifica su tale argomento è in fase di grande sviluppo. 19

20 Il gioco d azzardo patologico Da quando si è iniziato ad applicare le nuove tecnologie al gioco d azzardo sono fiorite sempre più semplici e pratiche opportunità di giocare. Non si gioca più solo nei casinò e nelle sale corse, oggi lo possiamo fare nei luoghi più comuni come nei bar, nelle ricevitorie e addirittura comodamente a casa nostra, basta disporre di un collegamento ad internet e di una carta di credito. La nostra non è solo l epoca delle nuove lotterie come il SuperEnalotto, soprattutto è l epoca dei videopocker, macchinette che simulano il gioco del pocker ma in cui non si sfida nessun avversario. Secondo un indagine condotta dalla Fipe Cirm nel 1999 i videopocker erano oltre , piazzati in locali: 50 mila bar, 20 mila bar tabaccherie, 7 mila totoricevitorie, 3 mila sale da gioco, 3 mila circoli privati. 13 Dalla loro comparsa si sono moltiplicati i casi di dipendenza, in un intervista del dicembre 2001 Mauro Croce afferma: Oggi il videopocker sta trasformando in fenomeno sociale di massa una malattia prima limitata a fasce circoscritte di popolazione. Fra i miei pazienti, che cercano di liberarsi dalla mania del videopocker, ci sono anziani che prima si limitavano alla partita a carte. Oggi nei bar ci sono queste macchinette, loro le preferiscono alla briscola e cresce la dipendenza. 14 In una sua ricerca del 1997, Griffiths nota che su un campione di ragazzi osservati nelle sale giochi, la maggioranza entravano in gruppo, ma un volta iniziato il gioco alle slot-machines, l interazione tra pari era poca e nulla. Ciò lo porta a ritenere questo gioco come non-sociale. 15 Non a caso Guerreschi (2000) distingue i giocatori per fuga, solitari e passivi, attratti da videopocker e slot-machines, che attraverso il gioco vogliono sfuggire da una realtà che non li soddisfa, dai giocatori d azione, alla ricerca di una forte attivazione. Blaszczynski riporta che i giocatori d azzardo patologici presentano tratti compulsivi ed ossessivi, tra cui eccessiva preoccupazione per i pensieri intrusivi e difficoltà nel prendere semplici decisioni. Nonostante questi risultati, analizzando meglio i sintomi di alcune delle new addictions, è evidente come essi presentino maggiori caratteristiche appartenenti alla sfera 20

21 dell impulsività, pertanto possono essere meglio inquadrati nella categoria delle dipendenze, piuttosto che in quella dei disturbi compulsivi. 16 Come già detto il DSM-IV classifica il gioco d azzardo patologico all interno dei disturbi del controllo degli impulsi non altrimenti specificato; i criteri diagnostici stabiliti dal DSM-IV sono i seguenti: Persistente e ricorrente comportamento di gioco d azzardo maladattivo, come indicato da 5 o più dei seguenti: a. è eccessivamente assorbito dal gioco d azzardo (per esempio è eccessivamente assorbito nel rivivere esperienze passate di gioco d azzardo, nel soppesare o programmare le successive avventure, o nel pensare ai modi con cui procurarsi denaro con cui giocare); b. ha bisogno di giocare d azzardo con quantità crescenti di denaro per raggiungere l eccitazione desiderata; c. ha ripetutamente tentato senza successo di controllare, ridurre o interrompere il gioco d azzardo; d. è irrequieto o irritabile quando tenta di ridurre o interrompere il gioco d azzardo; e. gioca d azzardo per sfuggire problemi o per alleviare un umore disforico (per esempio, sentimenti di impotenza, colpa, ansia, depressione); f. dopo aver perso al gioco, spesso torna un altro giorno per giocare ancora (rincorrendo le proprie perdite); g. mente ai membri della famiglia, al terapeuta, o ad altri per occultare l entità del proprio coinvolgimento nel gioco d azzardo; h. ha commesso azioni illegali come falsificazione, frode, furto o appropriazione indebita per finanziare il gioco d azzardo; i. ha messo a repentaglio o ha perso una relazione significativa, il lavoro oppure opportunità scolastiche o di carriera per il gioco d azzardo; j. fa affidamento su altri per reperire il denaro per alleviare una situazione finanziaria disperata causata dal gioco d azzardo; Il comportamento di gioco d azzardo non è meglio attribuibile ad un episodio maniacale

22 Dipendenza da Internet o IAD (Internet Addiction Disorder) Secondo molti specialisti il rapido sviluppo e diffusione di Internet sta producendo fenomeni psicopatologici che si esprimono con una sintomatologia simile a quella che si osservano in soggetti dipendenti da sostanze psicoattive. Il termine IAD si deve allo psichiatra americano Ivan Goldberg che lo introdusse nel 1997 e propose dei criteri (diagnostici) mutuati dalla diagnostica per le dipendenze del DSM; detti criteri sono: 1. bisogno di trascorrere un tempo sempre maggiore in rete per ottenere soddisfazione; 2. marcata riduzione di interesse per altre attività che non siano Internet; 3. sviluppo, dopo la sospensione o diminuzione dell uso della rete, di agitazione psicomotoria, ansia, depressione, pensieri ossessivi su cosa succede on line, classici sintomi astinenziali; 4. necessità di accedere alla rete sempre più frequentemente o per periodi più prolungati rispetto all intenzione iniziale; 5. impossibilità di interrompere o tenere sotto controllo l uso di Internet; 6. dispendio di grande quantità di tempo in attività correlate alla rete; 7. continuare a utilizzare Internet nonostante la consapevolezza di problemi fisici, sociali, lavorativo scolastici, o psicologici recati dalla rete. 19 Secondo K. Young, che ha fondato il Center for On-line addiction statunitense, sono riconoscibili 5 tipi specifici di dipendenza on-line : Dipendenza cibersessuale (o dal sesso virtuale): gli individui che ne soffrono sono di solito dediti allo scaricamento, all utilizzo e al commercio di materiale pornografico on line o sono coinvolti in chatroom per soli adulti. Dipendenza ciber-relazionale (o dalle relazioni virtuali): gli individui che ne sono affetti diventano troppo coinvolti in relazioni on-line o possono intraprendere un adulterio virtuale. Gli amici on-line diventano rapidamente più importanti per l individuo, spesso a scapito dei 22

23 rapporti nella realtà con la famiglia e gli amici. In molti casi questo conduce all instabilità coniugale o della famiglia. Net Gaming: la dipendenza dai giochi in rete comprende una vasta categoria di comportamenti, compreso il gioco d'azzardo patologico, i videogame, lo shopping compulsivo e il commercio online compulsivo. In particolare, gli individui utilizzeranno i casinò virtuali, i giochi interattivi, i siti delle case d'asta o le scommesse su Internet, soltanto per perdere importi eccessivi di denaro, arrivando perfino ad interrompere altri doveri relativi all'impiego o rapporti significativi. Sovraccarico cognitivo: la ricchezza dei dati disponibili sul World Wide Web ha creato un nuovo tipo di comportamento compulsivo per quanto riguarda la navigazione e l'utilizzo dei database sul Web. Gli individui trascorreranno sempre maggiori quantità di tempo nella ricerca e nell'organizzazione di dati dal Web. A questo comportamento sono tipicamente associate le tendenze compulsive-ossessive ed una riduzione del rendimento lavorativo. Gioco al computer: negli anni '80 giochi quali il Solitario e il campo minato furono programmati nei calcolatori ed i ricercatori scoprirono che il gioco ossessivo sul computer era diventato un problema nelle strutture organizzate, dato che gli impiegati trascorrevano la maggior parte del giorno a giocare piuttosto che a lavorare. Questi giochi non prevedono l'interazione di più giocatori e non sono giocati in rete Il problema emergente delle dipendenze non da sostanza tra gli adolescenti Come si è visto le nuove tecnologie sono molto diffuse e utilizzate dagli adolescenti i quali spesso le conoscono meglio dei genitori e le utilizzano da soli e senza la loro supervisione. Come già detto possedere e utilizzare apparecchiature elettroniche non coincide necessariamente con la dipendenza dalle stesse, ma certamente aumenta la probabilità di un utilizzo problematico. 23

24 Il recente rapporto annuale (dicembre 2008) della Società Italiana di Pediatria su Abitudini e stili di vita degli adolescenti italiani conferma il dato già riscontrato in passato per cui i ragazzi che guardano molta televisione (più di 3 ore al giorno) hanno una propensione significativamente superiore alla media ad assumere fumo, alcol e droga. 22 Analoghi allarmi vengono dall uso del telefonino : Dimonte e Ricciuto nel loro studio pilota del 2006 affermano che molti degli stessi giovani che hanno intervistato dichiarano loro stessi di soffrire di una sorta di forma di dipendenza da cellulare. 23 Walsh e White (2007) nel loro studio Over-connected? A qualitative exploration of the relationship between Australian youth and their mobile phones affermano che in alcune giovani persone emerge un attaccamento estremo al cellulare con sintomi di dipendenza comportamentale (o senza sostanza). 24 Anche se aneddottica appare significativa la notizia riportata nel giugno 2008 da molti giornali e reti televisive (La Repubblica, Corriere della sera, BBC, Guardian, ecc ) di due adolescenti spagnoli di 12 e 13 anni ricoverati dai genitori in un Centro per la salute mentale nell'infanzia e nell'adolescenza di Barcellona, per disintossicarsi dal cellulare. Per i genitori, come si legge sui media spagnoli, la situazione era diventata insostenibile. I due adolescenti andavano male a scuola e soprattutto mentivano di continuo per ottenere i soldi per ricaricare il cellulare. 24

25 OBIETTIVI DELLO STUDIO Questo studio pilota si propone di esplorare in un campione rappresentativo di adolescenti della provincia di Modena (figura 8) le modalità di utilizzo di televisione, cellulare, videogiochi e Internet, correlandole a caratteristiche socio-demografiche, uso di sostanze legali (alcol e fumo) e fragilità caratteriale-comportamentale. Si vuole inoltre saggiare la percezione del fenomeno in un gruppo di adulti (operatori sanitari e genitori) a stretto contatto con i giovani sia in situazioni usuali che problematiche. Figura 8. suddivisione per fasce di età biennali della popolazione modenese compresa tra 11 e 20 anni. Dati regionali Obiettivo generale primario: 1. Valutare la presenza di dipendenze, non da sostanza in un campione ridotto ma rappresentativo degli adolescenti sul territorio della provincia di Modena, per individuare, se esiste, il limite fra utilizzo usuale e problematico delle tecnologie domestiche. 25

26 Obiettivi secondari 1. Valutare la presenza a livello scolastico, familiare e personale di fattori di rischio o di protezione (ad es. stato parenterale, rendimento scolastico, abitudine tabagica, esposizione all alcool, fragilità caratteriale, etc.). 2. Valutare la percezione del fenomeno in un gruppo di genitori, MMG e PdLS attraverso focus group e questionari. 26

27 MATERIALI E METODI Campione di adolescenti: Si prevede di arruolare circa 200 ragazzi/e, di età compresa tra 11 e 20 anni, equamente suddivisi per fasce di età e genere, in modo che siano rappresentativi della popolazione giovanile della provincia di Modena (figura 8). I soggetti saranno arruolati attraverso il coinvolgimento di: Medici di Medicina Generale (n.10 MMG) Pediatri di Libera Scelta (n 8 PdLS) Scuole medie superiori della provincia di Modena: n interviste Campione di adulti: Ad un numero di professionisti (medici e pediatri di famiglia, insegnanti) e genitori saranno somministrati interviste tramite questionari strutturati. Strumenti: 1. Allegato A: Agli adolescenti sarà somministrato, previo rilascio di consenso informato (allegato C), un questionario strutturato anonimo in 6 sezioni, nel quale vengono raccolti dati anagrafici, informazioni sull ambiente di vita, stili di vita, e, mediante Scale di Likert, l utilizzo di video giochi 25, computer e Internet 26, televisione 27 telefono cellulare 28 e atteggiamento dell intervistato circa il senso della vita/vuoto esistenziale (BPNS: scala dei bisogni psicologici basilari) La scala Likert è una tecnica per la misura dell'atteggiamento e consiste nel mettere a punto un certo numero di affermazioni (tecnicamente definiti item) che esprimono un atteggiamento positivo/negativo rispetto ad uno specifico oggetto. La somma di tali giudizi tenderà a delineare in modo ragionevolmente preciso l'atteggiamento del soggetto nei confronti 27

28 dell'oggetto. Per ogni item si presenta una scala di accordo/disaccordo, generalmente a 4, 5 o 7 passi, ai quali si assegna, in fase di elaborazione dei questionari, un valore numerico crescente, di solito partendo da 1 a 4, 5 o 7. Ai rispondenti si chiede di indicare su di esse il loro grado di accordo o disaccordo con quanto espresso dall'affermazione. Questo metodo è applicabile sia per atteggiamenti di tipo unidimensionale che multidimensionale. Il test utilizzato per valutare il rischio di dipendenza dai videogiochi (intesi come consolle tipo play station, nintendo, w-ii, giochi al computer, ecc) è composto da 16 quesiti (items) ciascuno dei quali prevede 4 possibilità di risposta (mai o quasi mai, qualche volta, spesso, molto spesso), con punteggi oscillanti da un minimo di 16 ad un massimo di 64. Il test per valutare il rischio di dipendenza da PC-Internet utilizzato sul campione Pavullo è composto da 20 items, ciascuno dei quali prevede 4 possibilità di risposta (mai o quasi mai, qualche volta, spesso, molto spesso), con punteggi oscillanti da 20 a 40. Lo stesso test è stato modificato, aggiungendo un quesito, sul campione Modena; in questo modo il punteggio complessivo oscillerà tra 21 e 85. Il questionario utilizzato per valutare il rischio di dipendenza da televisione sul campione Pavullo è costituito da 15 items, ciascuno dei quali prevede 4 possibilità di risposta (mai o quasi mai, qualche volta, spesso, molto spesso), con punteggi compresi tra 15 e 60. Sul campione Modena sono stati aggiunte 2 domande (17 items totali) con possibilità di risposta a 3 o 4 scelte e punteggi oscillanti da 17 a 68. Il questionario sul rischio di dipendenza da cellulare è composto da 10 items (le possibilità di risposta variano da 3 a 4 e in base alla domanda) con un punteggio che va da 10 a 37 per il campione Pavullo. Per il campione Modena è stato utilizzato un questionario lievemente diverso che presenta 11 items con 3 possibilità di risposta variabili in base a ciascun quesito; il punteggio va da un minimo di 11 a un massimo di 33. Infine per il questionario BPNS (scala dei bisogni psicologici basilari) sono previsti 21 items, ciascuno con 4 possibili risposte ( mai o quasi 28

29 mai, qualche volta, spesso, molto spesso) che generano un punteggio minimo di 21 fino ad un massimo di Allegati B1-2: Agli adulti di riferimento (genitori e sanitari) saranno somministrati questionari con domande chiuse e aperte riguardanti la percezione del fenomeno e, nel caso dei sanitari, dati sulla prevalenza di tossicomanie e tossicodipendenze tra gli assistiti adolescenti e adulti. Il questionario allegato a questo studio riporta la versione somministrata sul campione Modena. Analisi Statistiche: 35 I questionari somministrati agli adolescenti, con valutazione delle risposte secondo il metodo di Likert (attribuzione di punteggi a categorie di giudizi) saranno raccolti in modo rigorosamente anonimo per elaborazioni aggregate, utilizzando modelli statistici per analisi multivariate (Test esatto di Fischer), confronto di medie (T di student, Chi-quadro) e correlazioni tra frequenze. Per l elaborazione dei dati verranno utilizzati il foglio elettronico Excel e il programma statistico SPSS. Le interviste degli adulti saranno valutate anche secondo i criteri analitici della ricerca qualitativa. Affidabilità delle scale: Per poter procedere alla elaborazione dei dati dei questionari si deve misurare l attendibilità di ogni dimensione esplorata, estrapolata tramite un coefficiente di affidabilità (alpha di Cronbach). Tale coefficiente descrive la coerenza interna di raggruppamenti di items; in generale, nello studio di un questionario di atteggiamenti, elevati valori di alpha indicano che i soggetti esaminati esprimono un atteggiamento coerente riguardo a ciascun item appartenente a ciascuna dimensione. La verifica della coerenza interna di ogni questionario permette non solo di approfondire lo studio e la definizione della struttura fattoriale, ma anche di conoscere e definire la validità di costrutto della scala. In questo senso i ricercatori, nell'applicabilità alle scale Likert di questa tecnica, sono concordi nell'adottare il valore minimo di α = 0.60 come riferimento di un livello 29

30 appena accettabile di coerenza interna e di adeguatezza di costrutto del test costruito. In questo studio verrà accettato come valore minimo α >= Analisi Correlazionale: Per correlazione si intende una relazione tra due variabili casuali tale che a ciascun valore della prima variabile corrisponda con una certa regolarità un valore della seconda. Non si tratta necessariamente di un rapporto di causa ed effetto ma semplicemente della tendenza di una variabile a variare in funzione di un'altra. La significatività statistica della correlazione per un test a due code è definita per p < Analisi della varianza (ANOVA): Al fine di valutare l eventuale presenza di relazioni tra le variabili di tipo categoriale o ordinale con l'atteggiamento, si può utilizzare la tecnica dell'analisi della varianza, considerando le variabili socio-demografiche come fattori e l'indice dell'atteggiamento come variabile dipendente. L'analisi della varianza è un insieme di tecniche statistiche facenti parte della statistica inferenziale che permettono di confrontare due o più gruppi di dati confrontando la variabilità interna a questi gruppi con la variabilità tra i gruppi. La significatività statistica della varianza, per un test a due code di Fischer, è definita per p <

31 RISULTATI Sono stati raccolti questionari (allegato A) da 670 ragazzi di età compresa tra 11 e 20. Una prima tranche di 302 soggetti è stata intervistata presso l Istituto Superiore Multiindirizzo Cavazzi Sorbelli di Pavullo, mentre una seconda tranche di 371 ragazzi è stata reclutata presso diversi istituti della città di Modena (Liceo Scientifico A. Tassoni, Centro Formazione Professionale Città dei Ragazzi) e tramite i propri MMG e PdLS (tabella1). Sono inoltre stati raccolti questionari (allegati B 1 e 2) da medici di Medicina Generale (MMG = 119), Pediatri di Libera Scelta (PdLS = 42) e genitori (n = 107) di adolescenti arruolati attraverso i propri medici. Popolazione studiata N Maschi Femmine Età media Adolescenti Pavullo ,5% 73,5% 16,1 Modena ,7% 42,3% 15,5 Adulti MMG PdLS Genitori ,4% 76,6% - Tabella 1. Caratteristiche del campione studiato I 2 campioni di adolescenti vengono tenuti distinti sia perché sono stati raccolti con modalità diverse (a Pavullo sono stati somministrati in aula informatica e raccolti elettronicamente, mentre a Modena sono stati somministrati con questionario cartaceo, successivamente inserito in un database elettronico) sia perché si riferiscono a realtà socio-culturali possibilmente non omogenee (paese prevalentemente rurale vs ambito cittadino). Anche i tre campioni di adulti sono stati valutati separatamente data la diversità di ruolo e relazione con gli adolescenti 31

32 Distribuzione per età e attività del campione di adolescenti 1 : Il campione della scuola di Pavullo riporta un range di età compreso tra 14 e 20 anni con una maggioranza dei ragazzi tra 15 e 17 anni (figura 9) e un numero minimo di ventenni (1.3% degli intervistati) mentre nel gruppo Modena, che comprende gli intervistati presso gli ambulatori dei MMG, si osserva un picco di ragazzi di 17 anni. In questo campione sono stati intervistati un discreto numero di ragazzi maggiorenni, impegnati nel mondo del lavoro o negli studi universitari, e sono rappresentati anche studenti della scuola secondaria dell obbligo, tra gli 11 e i 13 anni (figura 10). Figura 9. Distribuzione per età del campione di Pavullo (N=302) Figura 10. Distribuzione per età del campione Modena (N=371) 1 Ulteriori analisi relativamente a queste variabili (sesso e scolarità) sono presentate dopo la discussione dei risultati dei questionari. 32

33 Per quanto riguarda la variabile tipo di scuola il campione dell istituto di Pavullo risulta distribuito in modo abbastanza omogeneo, (figura 11) con una lieve maggioranza del liceo scientifico e della scuola tecnica rispetto a liceo psico-pedagogico e professionale; non compaiono scuola media e università e lavoro, che invece sono rappresentati nel campione Modena (figura 12). Ricordiamo che in questo secondo campione il 30,5% delle interviste è stato raccolto presso gli ambulatori dei MMG, il 27,2% presso gli ambulatori dei PdLS e il 42,3% nelle scuole superiori (figura 13). Figura 11. Distribuzione del campione di Pavullo per tipo di scuola (N=302) Figura 12. Distribuzione del campione di Modena per tipo di scuola (N=371) Figura 13. Distribuzione del campione (n = 371) a seconda del setting di raccolta dei questionari 33

34 Analisi e confronti dei questionari sottoposti agli adolescenti L analisi dei questionari che hanno esplorato la A. Dipendenza da Videogioco B. Dipendenza da Internet C. Dipendenza dalla Televisione D. Dipendenza dal Cellulare E. Soddisfazione dei Bisogni psicologici di Autonomia, Competenza e Relazionalità (Basic Psychological Needs Scale, BPNS) ha fornito in entrambi i campioni testati elevati valori di alpha di Cronbach, compatibili con una elevata attendibilità e coerenza delle risposte agli items esplorati (tabella 2). Questo consente di fare confronti diretti tra i due campioni in assenza di problemi metodologici di raccolta dei dati. Questionario Test della dipendenza dal Videogioco Test della dipendenza da Computer-Internet Test della dipendenza dalla Televisione Test della dipendenza dal Cellulare Basic Psychological Needs Scale (BPNS) (21 items) Pavullo (n = 302) Modena (n = 371) α=.94 α =.87 α=.85 α =.92 α=.83 α =.79 α=.74 α =.84 α=.83 α =.73 Tabella 2. Andamento dell alpha di Cronbach per i diversi questionari, nei due campioni. I punteggi ottenuti dai singoli questionari sono stati stratificati arbitrariamente in tre livelli di rischio riferibili a terzili di valori: il terzile dei valori più bassi definisce un BASSO rischio, il terzile di valori più alti un ALTO rischio. Per la valutazione del BPNS invece il rischio più ALTO di disagio è segnalato dai valori inferiori del questionario e viceversa (a punteggio più alto corrisponde una migliore performance). 34

35 A. Test della Dipendenza da Videogioco (Range del punteggio: 16 64) I punteggi ottenuti nei questionari che oscillano tra corrispondono ad un rischio basso di dipendenza, nel quale si colloca la maggior parte dei ragazzi intervistati, sia a Pavullo (91,7%) che a Modena (91,8%). Il punteggio più elevato di 49-64, che equivale ad un rischio di dipendenza alto, viene ottenuto solo dall 1% circa di entrambi i campioni (tabella 3). Intervallo di Punteggio Pavullo (n = 302) Modena (n = 279) Basso: ,7 % 91,8% Medio: ,1 % 7,5 % Alto: ,2% 0,7 % Non applicabile 36 * 92 * * in entrambi i campioni rappresenta il numero di intervistati che non hanno compilato il questionario in quanto non possiedono la tecnologia Tabella 3. Distribuzione dei campioni di adolescenti secondo i 3 livelli di rischio per la dipendenza da Videogioco B. Test della Dipendenza da Computer-Internet (Range dei punteggi: ) Nel campione Pavullo soltanto lo 0,7% dei soggetti intervistati ha dimostrato una alto livello di rischio di dipendenza (valori 61 80), mentre nel campione Modena tale quota è triplicata, arrivando al 2,4%. Valori simili tra i due campioni si evidenziano sia sui livelli di rischio medio che basso. I soggetti con livello di rischio di dipendenza basso rappresentano sempre la maggioranza della popolazione studiata (tabella 4). Intervallo di Punteggio Pavullo (n = 302) Intervallo di Punteggio Modena (n = 371) Basso: ,1 % Basso: ,1 % Medio: ,2 % Medio: ,5 % Alto: ,7 % Alto: ,4 % Tabella 4. Distribuzione dei campioni di adolescenti secondo i 3 livelli di rischio per la dipendenza da Computer-Internet. 35

36 C. Test della dipendenza dalla televisione (Range del punteggio: 15/17 60/68) I risultati di questo test mostrano le maggiori differenze tra i due campioni: solo l 1,6% del campione Modena ha un rischio elevato di dipendenza dalla televisione, ma tale quota sale al 18,2% nel campione Pavullo, dove si localizza anche un 71% dei rischio medio (tabella 5). Poiché le differenze intergenere nei singoli campioni sono minime è ipotizzabile che il fenomeno sia collegato al contesto. Intervallo di Punteggio Pavullo (n = 302) Intervallo di Punteggio Modena (n = 371) Basso: ,6 % Basso: ,8 % Medio: ,2 % Medio: ,6 % Alto: ,2 % Alto: ,6 % Tabella 5. Distribuzione dei campioni di adolescenti secondo i 3 livelli di rischio della dipendenza dalla Televisione D. Test della dipendenza dal cellulare (Range del punteggio: 10/11 37/33) In entrambi i campioni circa il 10% dei ragazzi ottiene punteggi per elevato rischio di dipendenza. Nuovamente però il campione Pavullo ha un ampia prevalenza di soggetti con rischio medio di dipendenza (70,9%) (tabella 6). Intervallo di Punteggio Pavullo (n = 302) Intervallo di Punteggio Modena (n = 371) Basso: ,2 % Basso: ,0 % Medio: ,9 % Medio: ,8 % Alto: ,9 % Alto: ,2 % Tabella 6. Distribuzione dei campioni di adolescenti secondo i 3 livelli di rischio della dipendenza dal Cellulare L analisi delle differenze intergenere mostra un significativo aumento del rischio tra le ragazze nel campione Pavullo (12,6% vs 2,5% dei maschi) con uguale distribuzione per i livelli medi; tale tendenza si rovescia nel campione 36

37 Modena in cui il 12,1% dei maschi ha un livello alto di rischio di dipendenza contro il 6,4% delle femmine. E. Test della soddisfazione dei Bisogni psicologici di Autonomia, Competenza e Relazionalità (Range del punteggio: 21 84) Come accennato nel paragrafo sui metodi il questionario sulla soddisfazione dei Bisogni misura un rischio elevato di disagio in presenza di punteggi bassi. Entrambi i campioni mostrano una bassa prevalenza ( 1% o meno) di soggetti con basso punteggio. A Pavullo i valori medi ed elevati di soddisfazione dei bisogni sono ugualmente distribuiti, mentre a Modena i punteggi più alti si raggiungono in circa il 35% del campione (tabella 7). Intervallo di Punteggio Pavullo (n = 302) Modena (n = 371) Basso: ,0% 0,3% Medio: ,3% 65,0% Alto: ,7% 34,7% Tabella 7. Distribuzione dei campioni di adolescenti secondo i 3 livelli di raggiungimento della soddisfazione dei bisogni di autonomia, competenza e relazionalità. 37

38 Correlazioni tra le dimensioni esaminate E stata valutata la relazione tra la dipendenza da videogioco, PC internet, televisione, cellulare e la soddisfazione dei bisogni psicologici di autonomia, competenza e relazionalità in entrambi i campioni di adolescenti (tabella 8). CAMPIONE PAVULLO (N = 302) VIDEOGIOCO PC INTERNET TELEVISIONE CELLULARE SODDISFAZIONE DEI BISOGNI PSICOLOGICI VIDEOGIOCO 1,40**,17** ns -,12* PC INTERNET,46** 1,30**,32** -,12** TELEVISIONE,17**,30** 1,39** ns CELLULARE ns,32**,39** 1 ns SODDISFAZIONE DEI BISOGNI PSICOLOGICI -,12* -,12** ns ns 1 CAMPIONE MODENA (N = 371) VIDEOGIOCO PC INTERNET TELEVISIONE CELLULARE SODDISFAZIONE DEI BISOGNI PSICOLOGICI VIDEOGIOCO 1,56 **,45 **,18 ** -,18 ** PC INTERNET,56 ** 1,40 **,40 ** -,14 ** TELEVISIONE,45 **,40 ** 1,39 ** ns CELLULARE,18 **,40 **,39 ** 1,16** SODDISFAZIONE DEI BISOGNI PSICOLOGICI -,18 ** -,14 ** ns,16 ** 1 * La correlazione è significativa al livello 0,05 (2-code). ** La correlazione è significativa al livello 0,01 (2-code). Tabella 8. Correlazioni tra le diverse dimensioni valutate con i questionari 38

39 In entrambi i campioni, nonostante le differenze di setting e genere, si osserva una significativa correlazione negativa tra il test BPNS (Scala dei bisogni psicologici che indaga autonomia, competenza e relazionalità) e l uso di tecnologie quali videogiochi e PC e Internet: minore è la soddisfazione di autonomia, competenza e relazionalità, maggiore è l utilizzo di tali tecnologie (o viceversa?). L entità dell uso della televisione non sembra correlare in nessun modo con la soddisfazione dei bisogni, mentre tra BPNS e uso di cellulare si osserva una correlazione positiva nel campione di Modena, ma non in quello di Pavullo. Forti correlazioni, statisticamente significative in entrambi i campioni, si rilevano tra l utilizzo di videogiochi e l uso di PC-Internet o televisione, di minore entità verso il cellulare. Ulteriori correlazioni sono state valutate tra la presenza di fattori protettivi o di rischio e l utilizzo di tecnologie. Per quanto riguarda il campione MODENA (tabella 9) si osserva che la presenza di fattori personali usualmente MODENA Uso di tecnologia FATTORI CORRELATI RISCHIO VIDEOGIOCO vs PC/INTERNET vs TELEVISIONE vs CELLULARE vs Numero di ore davanti alla TV,21 **,11 *,52 **,14 ** Numero di ore davanti al PC ns,49 **,12 *,38 ** Numero di materie scolastiche in difficoltà,19 **,15 **,14 ** ns Abitudine al fumo,14 *,23 ** ns,28 ** Abitudine all alcool,14 *,28 **,11 *,31 ** PROTEZIONE Livello di istruzione del Padre -,16 ** -,15 ** -,20 ** -,12 * Livello di istruzione della Madre -,18 ** -,13 ** -,28 ** -,12 * Numero di ore di Sport Numero di ore con i famigliari ns ns ns ns ns ns ns ns **. La correlazione è significativa al livello 0,01 (2-code). *. La correlazione è significativa al livello 0,05 (2-code). Tabella 9. Tabella correlazionale tra uso di tecnologie e diversi fattori personali, campione Modena 39

40 ritenuti a rischio per disagio sociale, quali scarso rendimento scolastico o abitudini tossicomaniche, correla positivamente con l intensità di utilizzo delle tecnologie. In particolare l uso dei videogiochi correla con le difficoltà scolastiche, mentre Internet e Cellulare sono correlati a fumo e alcool. Viceversa risultano fattori protettivi ( correlazione inversa per tutte le tecnologie esplorate) gli elevati livelli di istruzione dei genitori. Nessuna correlazione si osserva tra la pratica di sport o le ore passate in famiglia e l impiego di tecnologie. Nel campione Pavullo si osserva chiaramente la correlazione inversa tra tempo impiegato per fare i compiti a casa e l uso di videogiochi e PC-Internet. Non è invece significativa la correlazione tra uso di videogiochi e PC-internet e il livello di istruzione del padre mentre, anche se bassa, lo è quella con il livello di istruzione della madre (tabella 10). PAVULLO Uso di tecnologia FATTORI CORRELATI RISCHIO VIDEOGIOCO vs PC/INTERNET vs TELEVISIONE vs CELLULARE vs Tempo impiegato per fare i compiti -,22 -,15 ns ns Tempo dedicato ai videogiochi,57 **,35 **,17 **,18 ** Numero di materie scolastiche in difficoltà,14 *,21 **,14 *,20 ** PROTEZIONE Livello di istruzione del Padre ns ns ns ns Livello di istruzione della Madre,14 *,19 ** ns ns **. La correlazione è significativa al livello 0,01 (2-code). *. La correlazione è significativa al livello 0,05 (2-code). Tabella 10. Tabella correlazionale tra uso di tecnologie e diversi fattori personali, campione Pavullo 40

41 Analisi della varianza Nella tabella 11 vengono riportate le differenze tra maschi e femmine nelle risposte ai questionari sui livelli di utilizzo delle diverse tecnologie in entrambi i campioni esaminati. I campioni non sono omogenei (a Pavullo i ¾ dei rispondenti erano femmine, a Modena quasi il 60% sono maschi tabella 1), ma l analisi della varianza consente di evidenziare che l utilizzo dei videogiochi sembra essere prevalente nei maschi di entrambi i campioni, così come l impiego di PC/Internet e Televisione, ma solo nel campione di Modena. Viceversa la differenza di genere per il cellulare è significativa per le ragazze, ma solo a Pavullo. Provenienza del campione (% femmine) Pavullo (73,5%) Modena (42,3%) F* p F* p Scala Videogioco 17,517 0,000 32,902 0,000 Scala Internet 0,286 0,593 6,587 0,011 Scala TV 4,466 0,035 7,514 0,006 Scala Cellulare 21,903 0,000 0,000 0,983 BPNS 1,760 0,186 5,557 0,019 *Test di Fischer Tabella 11. Differenze tra maschi e femmine (metodo ANOVA) Rispetto al tipo di scuola frequentata si osserva che in entrambi i campioni i ragazzi che frequentano i licei ottengono punteggi di BPNS più elevati rispetto a coloro che frequentano corsi tecnici o professionali (figure 14 e 15). Il dato è statisticamente significativo nel campione di Modena (tabella 12) e può riflettere differenze di disagio correlato all ambiente socio-culturale. 41

42 Figure 14 e 15. Grafici delle medie di BPNS secondo tipo di scuola nel campione Pavullo e Modena (metodo ANOVA) Quando si analizzano i punteggi dei questionari per le diverse abitudini verso l utilizzo delle tecnologie si osserva (valutato il solo campione di Modena, più equilibrato per genere) che i corsi professionali ottengono sempre i punteggi più elevati (figure 16, 17 e 18, 19). La varianza tra le diverse scuole è sempre altamente significativa, come riportato in tabella 12. Questionari del campione MODENA Figura n. F* p Videogioco 16 7,921 0,000 PC- Internet 17 11,604 0,000 Televisione 18 2,305 0,044 Cellulare 19 11,619 0,000 Soddisfazione dei Bisogni Psicologici 15 4,249 0,001 *Test di Fischer Tabella 12. Differenze tra i diversi indirizzi scolastici nel campione Modena (metodo ANOVA) 42

43 Figure 16, 17. Grafici delle medie di Videogioco e PC-Internet secondo tipo di scuola nel campione Modena (metodo ANOVA) Figure 18, 19. Grafici delle medie di Televisione e Cellulare secondo tipo di scuola nel campione Modena (metodo ANOVA) Della correlazione tra utilizzo di tecnologie e valori di BPNS si è già detto nei paragrafi precedenti (tabella 8). 43

44 Distribuzione e caratteristiche del campione di adulti 1. Genitori I genitori intervistati presso gli ambulatori dei MMG e dei PdLS sono stati in totale 107, di cui il 76,6% sono donne, poiché sono più spesso le madri che accompagnano i figli dal medico, e il 23,4% maschi (tabella 1). L 8,4% dei dati riguardanti i genitori sono stati raccolti nel setting della medicina generale, il restante 91,6% degli stessi è stato raccolto nel setting della pediatria di libera scelta; la sproporzione è così netta perché i soggetti intervistati presso i PdLS presentano un età per cui era inevitabile la presenza del genitore; è inoltre rilevante la diversa modalità di raccolta delle interviste nei due setting, in quanto presso i MMG l arruolamento è stato fatto per chiamata telefonica (il soggetto non si recava dal medico per necessità di prestazione); mentre presso i PdLS sono stati arruolati i primi soggetti in età anni che si recavano dal proprio pediatra di famiglia e che quindi presentavano una necessità di cura. Analisi e confronti dei questionari sottoposti ai genitori Quando è stato chiesto al genitore, come primo approccio, di dire la prima parola che venisse in mente parlando di dipendenze non da sostanza più della metà degli intervistati ha citato almeno un elemento tecnologico, tra TV, videogiochi, PC/Internet e cellulare; il 10% dei soggetti però non sapeva di cosa si stesse parlando o non è riuscita a definirlo (tab.13). Prima parola che viene in mente TV, videogiochi, PC, Internet, 63,50% cellulare Nulla 10,3% Paura, solitudine 4,7% Fumo, droghe 3,7% Malattia 2,8% Bisogno 2,8% Assuefazione 2,8% Ansia 2,8% Problemi psicologici, fragilità 2,8% Ape-car, go-kart 1,7% Vortice 0,9% Tabella 13. Risposte del campione genitori alla domanda Prima parola che viene in mente parlando di dipendenze senza sostanza 44

45 Uno dei quesiti più importanti rivolto ai genitori riguardava la percezione del fenomeno dipendenze non da sostanza : come si vede dal grafico in figura 20 il fenomeno è noto, e per più del 50% del campione ha un entità molto rilevante; solo per il 4,7% degli intervistati il problema non esiste. Figura 20. Percezione del fenomeno dipendenze non da sostanza da parte del campione genitori. Quando è stato chiesto ai genitori a chi si rivolgerebbero se uno dei loro figli dovesse presentare tale tipo di problema, la maggior parte del campione (44,8%) ha scelto il proprio medico o pediatra per una questione di fiducia e di conoscenza del soggetto coinvolto e della famiglia. Il 30% dei soggetti invece preferirebbe rivolgersi ad uno psicologo in quanto persona esperta e preparata affrontare ad queste situazioni (figura 21). Alla voce altro (11,2%) le proposte sono state: risolvere il problema in famiglia oppure coinvolgere le insegnanti o gruppi di auto-aiuto. Figura 21. Figura professionale interpellata dal campione genitori in caso di dipendenza non da sostanza 45

46 Il 65,4% dei genitori ritiene che il tempo che un loro figlio trascorre, in un giorno, guardando la televisione o utilizzando PC-Internet o i videogiochi sia normale; il 32,7% ritiene invece che tale tempo sia troppo. Il valore medio dichiarato in ore da loro è di 2,5 ore al giorno (DS ± 1,4) e la moda è 2 ore. Attraverso il questionario sottoposto ai genitori sono state indagate alcune caratteristiche di possesso di tecnologie da parte dei figli: La totalità dei ragazzi di 10 anni non ha il cellulare; lo hanno invece più del 50% dei soggetti di solo un anno in più; dai 14 anni in poi invece lo hanno praticamente tutti. meno della metà dei ragazzi di 11 anni non ha il computer in casa, mentre dagli 11 anni in poi lo possiedono praticamente tutti; il possesso di consolle per videogiochi è una prerogativa dei più piccoli (a 10 e 11 anni ne hanno tutti almeno una); all aumentare dell età aumenta il numero dei soggetti che non la possiedono, anche se il numero dei ragazzi che le ha resta comunque superiore al 50%. La televisione in camera dei ragazzi non sembra essere una tendenza diffusa: non oltre il 10% del campione totale dichiara di averla (figura 22). Figura 22. Possesso di tecnologie secondo i genitori. 46

47 2. Medici di Medicina Generale e Pediatri di Libera Scelta Utilizzando alcuni corsi d aggiornamento, sono stati distribuiti questionari a 60 pediatri di libera scelta, con un tasso di risposta del 70% (n = 42) e a 150 medici di medicina generale, con un tasso di risposta del 79,3% (n = 119). Analisi e confronti dei questionari sottoposti ai Medici I medici sanno cosa intendiamo parlando di dipendenze non da sostanza? Molti professionisti non rispondono mentre per altri c è un po di confusione di termini, soprattutto tra i MMG (tabella 14). Prima parola che viene in mente MMG PdLS TV, videogiochi, PC, Internet, cellulare 31,1% 69% Giochi e gioco d azzardo 11,8% _ Fumo 6,7% 2,3% Alcool 6,7% _ Cibo 3,4% _ Nulla (o campo non compilato) 24,8% 19,5% Vizio abitudine 2,5% 2,3% Problemi psicologici 2,5% 2,3% Dipendenza affettiva 0,8% 2,3% Altro (moda, debolezza, compulsione, ecc.) 9,7% 2,3% Tabella 14. Risposte dei campioni MMG e PdLS alla domanda Prima parola che viene in mente parlando di dipendenze senza sostanza Coerentemente la percezione del fenomeno dipendenze non da sostanza non sembra essere particolarmente critica: nel campione di MMG il 20,2% e tra i PdLS il 9,5% ritiene sia un non problema (figura 23), mentre la maggior parte degli intervistati gli attribuisce una rilevanza modesta. 47

48 Figura 23. Percezione del fenomeno dipendenze non da sostanza da parte dei campioni di MMG e PdLS. I due gruppi di professionisti si discostano molto quando si chiede quali eventuali figure di esperti di riferimento siano da interpellare; il 47% dei MMG ritiene opportuno ricorrere all aiuto di una figura specialistica mentre il 59,5% dei PdLS pensa di poter affrontare la questione senza l aiuto di un altro sanitario (figura 24). Figura 24. Parere dei campioni MMG e PdLS sulla necessità di coinvolgere uno specialista. Alla domanda su chi interpellare il punto di riferimento per i PdLS é il neuropsichiatria infantile seguito dallo psicologo; mentre per i MMG quest ultimo è il primo riferimento in caso di problemi di questo tipo, seguito dal servizio territoriale offerto dal SerT (tabella 15). 48

49 Tipo di specialista MMG PdLS Psicologo 13,4% 11,9% Neuropsichiatria infantile 2,5% 14,3% Psichiatra 5% _ SerT 11,8% 2,3% Gruppi di auto aiuto 1,7% 2,3% Spazio Giovani 0,8% _ Scuola 0,8% _ Tabella 15. parere dei campioni MMG e PdLS sullo specialista da interpellare in caso di dipendenze non da sostanza. Dai grafici che seguono possiamo vedere qual è il contatto di MMG e PdLS con altri tipi di dipendenza. Come si vede dal grafico in figura 25 i PdLS hanno molto meno contatti con pazienti tra 11 e 20 anni, età critiche per l uso di sostanze stupefacenti, mentre poco più del 60% dei MMG sono stati contattati da 1 a 4 volte per tali problemi nel corso dell ultimo anno. Entrambe le categorie poi, sono state interpellate dai genitori nella maggior parte dei casi, ma i MMG nell 80,8% dei casi sono riusciti a parlare direttamente anche con i ragazzi, mentre i PdLS ci sono riusciti solo nel 28,6% dei casi. Figura 25. Contatti nell ultimo anno, per entrambi i campioni, con pazienti tra 11 e 20 anni che fanno uso di sostanze stupefacenti. Anche nel caso dei contatti per abuso di fumo-alcool si vede come i MMG siano maggiormente interpellati rispetto ai colleghi pediatri; anche se il numero di contatti per entrambe le categorie è percentualmente maggiore rispetto ai 49

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