<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE root>
<article xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/" article-type="research-article" dtd-version="1.2" xml:lang="en"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">Ekologiya cheloveka (Human Ecology)</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="en">Ekologiya cheloveka (Human Ecology)</journal-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>Экология человека</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn publication-format="print">1728-0869</issn><issn publication-format="electronic">2949-1444</issn><publisher><publisher-name xml:lang="en">Eco-Vector</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="publisher-id">74759</article-id><article-id pub-id-type="doi">10.33396/1728-0869-2021-6-21-27</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="en"><subject>Articles</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="toc-heading" xml:lang="ru"><subject>Статьи</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="article-type"><subject>Research Article</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title xml:lang="en">BRAIN ACTIVITY IN ADOLESCENTS WITH DIFFERENT INTERNET ADDICTION RISKS</article-title><trans-title-group xml:lang="ru"><trans-title>МОЗГОВАЯ АКТИВНОСТЬ У ПОДРОСТКОВ С РАЗЛИЧНЫМ УРОВНЕМ РИСКА ИНТЕРНЕТ-ЗАВИСИМОСТИ</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author"><name-alternatives><name xml:lang="en"><surname>Demin</surname><given-names>D. B.</given-names></name><name xml:lang="ru"><surname>Дёмин</surname><given-names>Денис Борисович</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>доктор медицинских наук, старший научный сотрудник лаборатории биоритмологии</p></bio><email>denisdemin@mail.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff1"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff1"><aff><institution xml:lang="en">N. Laverov Federal Center for Integrated Arctic Research of the Ural Branch of the Russian Academy of Sciences</institution></aff><aff><institution xml:lang="ru">ФГБУН Федеральный исследовательский центр комплексного изучения Арктики имени академика Н. П. Лавёрова Уральского отделения Российской академии наук</institution></aff></aff-alternatives><pub-date date-type="pub" iso-8601-date="2021-06-15" publication-format="electronic"><day>15</day><month>06</month><year>2021</year></pub-date><volume>28</volume><issue>6</issue><issue-title xml:lang="en">NO6 (2021)</issue-title><issue-title xml:lang="ru">№6 (2021)</issue-title><fpage>21</fpage><lpage>27</lpage><history><date date-type="received" iso-8601-date="2021-07-01"><day>01</day><month>07</month><year>2021</year></date></history><permissions><copyright-statement xml:lang="en">Copyright ©; 2021, Demin D.B.</copyright-statement><copyright-statement xml:lang="ru">Copyright ©; 2021, Дёмин Д.Б.</copyright-statement><copyright-year>2021</copyright-year><copyright-holder xml:lang="en">Demin D.B.</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="ru">Дёмин Д.Б.</copyright-holder><ali:free_to_read xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/"/><license><ali:license_ref xmlns:ali="http://www.niso.org/schemas/ali/1.0/">https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0</ali:license_ref></license></permissions><self-uri xlink:href="https://hum-ecol.ru/1728-0869/article/view/74759">https://hum-ecol.ru/1728-0869/article/view/74759</self-uri><abstract xml:lang="en"><p>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.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="ru"><p>Цель: изучить электроэнцефалографические (ЭЭГ) изменения у подростков с различным риском развития Интернет-зависимости (ИЗ). Методы: Обследованы 55 добровольцев в возрасте 1б-17 лет, постоянно проживающих на Севере. По результатам диагностики ИЗ по шкале Чена (CIAS) подростки были разделены на три группы: I - с минимальным риском возникновения ИЗ, II - со склонностью к возникновению ИЗ, III - со сформированной ИЗ. Характеристику ЭЭГ проводили по динамике значений спектральной мощности (мкВ2) в каждом частотном диапазоне. Результаты: В общей выборке выявлено 25,5 % лиц I группы; б3,б % - II; 10,9 % - III. Организованный тип альфа-активности ЭЭГ выявлен у 79 % лиц I группы и у 100 % лиц III группы при отсутствии у них гиперсинхронных вариантов активности и выраженной дезорганизованной ЭЭГ, что соответствует оптимальному возрастному соотношению восходящих активирующих влияний на кору мозга со стороны структур ретикулярной формации и активности диэнцефальных структур. В I группе также показано большое количество корреляционных связей компульсивных симптомов ИЗ со всеми видами ЭЭГ-активности во всех отведениях, что может свидетельствовать о значительной общегрупповой устойчивости этих лиц к различным состояниям зависимости. Среди лиц II группы организованный тип ЭЭГ выявлен у 54 %, гиперсинхронный у 14 %, ослабленный у 14 %, дезорганизованный у 18 %. Дезорганизованный тип ЭЭГ с присутствием большого количества тета-волн в лобно-центральных отделах мозга у подростков II группы может свидетельствовать об излишнем возбуждении структур лимбико-диэнцефального уровня, ведущем к пролонгации сроков возрастного формирования мозговой активности, а выявленные корреляционные связи показателей шкалы симптомов отмены и тета-активности отражают определённый психологический дискомфорт при затруднении доступа к Интернет-ресурсам. Выводы: большинство подростков с минимальным риском возникновения ИЗ и сформированными симптомами ИЗ имеют организованный тип ЭЭГ-активности, а подростки с выраженным риском ИЗ имеют этот тип ЭЭГ лишь в половине случаев, что вызвано гетерохронией формирования паттерна ЭЭГ у подростков на Севере и особенностями формирования и развития ИЗ.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="en"><kwd>adolescents</kwd><kwd>internet-addiction behavior</kwd><kwd>electroencephalography</kwd><kwd>bioelectric brain activity</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>подростки</kwd><kwd>интернет-зависимость</kwd><kwd>электроэнцефалография</kwd><kwd>биоэлектрическая активность мозга</kwd></kwd-group></article-meta></front><body></body><back><ref-list><ref id="B1"><label>1.</label><mixed-citation>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.</mixed-citation></ref><ref id="B2"><label>2.</label><mixed-citation>Жирмунская Е. А., Лосев В. С. Электроэнцефалография в клинической практике. М., 1997. 1 18 с.</mixed-citation></ref><ref id="B3"><label>3.</label><mixed-citation>Зенков Л. Р., Ронкин М. А. Функциональная диагностика нервных болезней (руководство для врачей). М.: МЕДпресс-информ, 2004. 488 с.</mixed-citation></ref><ref id="B4"><label>4.</label><mixed-citation>Интернет-зависимость: психологическая природа и динамика развития / сост. и ред. А. Е. Войскунский. М.: Акрополь, 2009. 279 с.</mixed-citation></ref><ref id="B5"><label>5.</label><mixed-citation>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.</mixed-citation></ref><ref id="B6"><label>6.</label><mixed-citation>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.</mixed-citation></ref><ref id="B7"><label>7.</label><mixed-citation>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.</mixed-citation></ref><ref id="B8"><label>8.</label><mixed-citation>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.</mixed-citation></ref><ref id="B9"><label>9.</label><mixed-citation>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.</mixed-citation></ref><ref id="B10"><label>10.</label><mixed-citation>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.</mixed-citation></ref><ref id="B11"><label>11.</label><mixed-citation>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.</mixed-citation></ref><ref id="B12"><label>12.</label><mixed-citation>Engel A. K., Fries P. Beta-band oscillations -signaling the status quo? Cur Opin Neurobiol. 2010, 20 (2), pp. 156-165.</mixed-citation></ref><ref id="B13"><label>13.</label><mixed-citation>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.</mixed-citation></ref><ref id="B14"><label>14.</label><mixed-citation>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.</mixed-citation></ref><ref id="B15"><label>15.</label><mixed-citation>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.</mixed-citation></ref><ref id="B16"><label>16.</label><mixed-citation>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.</mixed-citation></ref><ref id="B17"><label>17.</label><mixed-citation>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.</mixed-citation></ref><ref id="B18"><label>18.</label><mixed-citation>Yoo H. J., Cho S. C., Ha J. Attention deficit hyperactivity symptoms and Internet addiction. Psychiatry &amp; Clinical Neurosciences. 2004, 58, pp. 487-494.</mixed-citation></ref><ref id="B19"><label>19.</label><mixed-citation>Young K. S. Internet addiction: The emergence of a new clinical disorder. CyberPsychology and Behavior. 1998, 1, pp. 237-244.</mixed-citation></ref></ref-list></back></article>
