YBOPのコメント： 研究者は、世界保健機関のICD-11ゲーム障害基準に基づいて、新しい評価ツールを作成してテストしました。 これは、いくつかの特定のインターネット使用障害（オンライン行動中毒）を評価するように設計されています 「ポルノ使用障害」を含む。
ICD-11にゲーム障害が含まれることで、この比較的新しい障害の診断基準が導入されました。 これらの基準は、他の潜在的な特定のインターネット使用障害にも適用できます。これは、ICD-11で、次のような依存性行動による他の障害として分類される場合があります。 オンライン購入-ショッピング障害、オンライン ポルノ使用障害、ソーシャルネットワーク-使用障害、およびオンラインギャンブル障害。 [強調追加]
ICD-11には、衝動調節障害として、問題のあるポルノの使用が主な行動症状であると多くの人が想定している強制性行動障害（CSBD）が記載されています。 買い物中毒の障害は、「その他の特定の衝動調節障害」（6C7Y）のカテゴリに例として記載されていますが、オンラインとオフラインのバリエーションを区別していません。 この区別は、買い物中毒を測定する最も広く使用されているアンケートでも行われません（Maraz et al。、2015; Müller、Mitchell、Vogel、およびde Zwaan、2017年）。 ソーシャルネットワーク使用障害は、ICD-11ではまだ考慮されていません。 ただし、XNUMXつの障害のそれぞれについて、中毒性のある行動として分類されるという証拠に基づく議論があります。 (Brandら、2020; Golaら、2017; Müllerら、2019; Starkら、2018; ウェグマン、ミュラー、オステンドルフ、ブランド、2018年）。 [強調追加]
抽象
背景とねらい
ICD-11にゲーム障害が含まれることで、この比較的新しい障害の診断基準が導入されました。 これらの基準は、他の潜在的な特定のインターネット使用障害にも適用される可能性があります。これは、オンライン購入ショッピング障害、オンラインポルノ使用障害、ソーシャルネットワーク使用などの依存性行動による他の障害としてICD-11に分類される場合があります。障害、およびオンラインギャンブル障害。 既存の機器の不均一性のために、ゲーム障害のICD-11基準に基づいて、主要なタイプの（潜在的な）特定のインターネット使用障害の一貫した経済的尺度を開発することを目指しました。
メソッド
新しい11項目の特定のインターネット使用障害の基準の評価（ACSID-11）は、WHOのASSISTの原則に従って、同じ項目のセットで11つの行動依存症を測定します。 ACSID-XNUMXは、アクティブなインターネットユーザー（N = 985）10項目のインターネットゲーム障害テスト（IGDT-11）とメンタルヘルスのスクリーナーの適応と一緒に。 ACSID-XNUMXの因子構造を分析するために、確認的因子分析を使用しました。
結果
仮定された11階乗構造が確認され、一次元解よりも優れていました。 これは、ゲーム障害およびその他の特定のインターネット使用障害に適用されました。 ACSID-10スコアは、IGDT-XNUMXおよび心理的苦痛の測定値と相関していました。
議論と結論
ACSID-11は、ゲーム障害のICD-11診断基準に基づく（潜在的な）特定のインターネット使用障害の一貫した評価に適しているようです。 ACSID-11は、同じ項目でさまざまな行動中毒を研究し、比較可能性を向上させるための有用で経済的な手段となる可能性があります。
概要
インターネットの配布とインターネットへの容易なアクセスは、オンラインサービスを特に魅力的にし、多くの利点を提供します。 ほとんどの人にとってのメリットに加えて、オンラインでの行動は、一部の個人では制御できない中毒性の形をとることがあります（例： キング＆ポテンザ、2019; ヤング、2004）。 特にゲームはますます公衆衛生上の問題になります（ファウスト＆プロチャスカ、2018; Rumpf et al。、2018）。 精神障害の診断および統計マニュアル（DSM-5）の第XNUMX版で「インターネットゲーム障害」が認められた後。 アメリカ精神医学会、2013）さらなる研究の条件として、ゲーム障害は現在、国際疾病分類（ICD-6）の第51改訂版に公式診断（11C11）として含まれています。 世界保健機関、2018）。 これは、デジタル技術の有害な使用によってもたらされる世界的な課題に対処する上で重要なステップです（ビリュー、スタイン、カストロカルボ、ヒグシ、キング、2021年）。 ゲーム障害の世界的な有病率は3.05％と推定されており、これは物質使用障害や強迫性障害などの他の精神障害に匹敵します（Stevens、Dorstyn、Delfabbro、およびKing、2021年）。 ただし、有病率の推定値は、使用するスクリーニング機器によって大きく異なります（Stevensら、2021）。 現在、楽器の風景は多様です。 ほとんどの対策はインターネットゲーム障害のDSM-5基準に基づいており、明らかに好ましいものはないようです（Kingら、2020）。 同様のことが、オンラインポルノ、ソーシャルネットワーク、オンラインショッピングの問題のある使用など、インターネット上の他の潜在的な依存症の行動にも当てはまります。 これらの問題のあるオンライン行動は、ゲーム障害と一緒に発生する可能性があります（Burleigh、Griffiths、Sumich、Stavropoulos、およびKuss、2019年; Müllerら、2021）が、独自のエンティティである場合もあります。 人-感情-認知-実行（I-PACE）モデルの相互作用などの最近の理論的フレームワーク（Brand、Young、Laier、Wölfling、およびPotenza、2016年; Brandら、2019）同様の心理的プロセスがさまざまなタイプの（オンライン）依存性行動の根底にあると仮定します。 仮定は、例えば神経心理学的メカニズムに関して、依存性障害間の共通点を説明するために使用できる以前のアプローチと一致しています（ベカラ、2005; ロビンソン＆ベリッジ、1993年）、遺伝的側面（Blumら、2000）、または一般的なコンポーネント（グリフィス、2005）。 ただし、同じ基準に基づく（潜在的な）特定のインターネット使用障害の包括的なスクリーニングツールは現在存在しません。 中毒性のある行動によるさまざまなタイプの障害にわたる均一なスクリーニングは、共通点と相違点をより有効に判断するために重要です。
ICD-11では、ゲーム障害はギャンブル依存症を超えて「中毒性のある行動による障害」のカテゴリーにリストされています。 提案されている診断基準（両方）は次のとおりです。（1）行動に対する制御の障害（例、発症、頻度、強度、期間、終了、状況）。 （2）行動が他の利益や日常の活動よりも優先される範囲で、行動に与えられる優先順位を上げる。 （3）否定的な結果にもかかわらず、行動の継続またはエスカレーション。 追加の基準として直接言及されていませんが、行動パターンが（4）日常生活の重要な領域（例えば、個人、家族、教育、または社会問題）の機能障害および/または著しい苦痛（世界保健機関、2018）。 したがって、潜在的な中毒性の行動を研究するときは、両方のコンポーネントを含める必要があります。 全体として、これらの基準は、「中毒性のある行動によるその他の特定の障害」（6C5Y）のカテゴリにも適用できます。このカテゴリでは、購入ショッピング障害、ポルノ使用障害、およびソーシャルネットワーク使用障害が潜在的に分類される可能性があります（Brandら、2020）。 オンライン購入-ショッピング障害は、否定的な結果にもかかわらず繰り返し発生する消費財の過度の不適応なオンライン購入によって定義でき、したがって特定のインターネット使用障害を構成する可能性があります（Müller、Laskowski、et al。、2021）。 ポルノ使用障害は、他の強迫的な性行動から分離可能な（オンライン）ポルノコンテンツの消費に対する制御の低下を特徴としています（クラウス、マルティーノ、ポテンザ、2016年; Krausら、2018）。 ソーシャルネットワーク使用障害は、ソーシャルネットワーク（ソーシャルネットワーキングサイトやその他のオンライン通信アプリケーションを含む）の過度の使用によって定義できます。これは、使用の制御が低下し、使用の優先度が高くなり、ソーシャルネットワークの使用が継続されることを特徴とします。否定的な結果を経験している（アンドレアッセン、2015）。 XNUMXつの潜在的な行動中毒はすべて、他の中毒性の行動との類似性を示す臨床的に関連する現象を構成します（例： Brandら、2020; Griffiths、Kuss、およびDemetrovics、2014年; Müllerら、2019; Stark、Klucken、Potenza、Brand、およびStrahler、2018年).
特定の種類のインターネット使用障害を評価する手段は、主に、Youngのインターネット依存症テストの修正版などの以前の概念に基づいています（例： Laier、Pawlikowski、Pekal、Schulte、およびBrand、2013年; Wegmann、Stodt、およびBrand、2015年）またはグリフィスの依存症コンポーネントに基づく「ベルゲン」スケール（例： Andreassen、Torsheim、Brunborg、およびPallesen、2012年; アンドレアッセン他、2015）、またはゲーム障害のDSM-5基準に基づいて一次元構造を測定します（例： Lemmens、Valkenburg、およびGentile、2015年; Van den Eijnden、Lemmens、およびValkenburg、2016年）またはギャンブル障害（レビューについては参照してください オットー他、2020年）。 いくつかの初期の対策は、ギャンブル障害、物質使用障害の対策から採用されているか、理論的に開発されています（Laconi、Rodgers、およびChabrol、2014年）。 これらの機器の多くは、さまざまなレビューで強調されているように、心理測定の弱点と矛盾を示しています（King、Haagsma、Delfabbro、Gradisar、およびGriffiths、2013年; Lortie＆Guitton、2013年; Petry、Rehbein、Ko、およびO'Brien、2015年). キング他。 （2020） ゲーム障害を評価する32の異なる機器を特定しました。これは、研究分野の不一致を示しています。 Young's Internet Addiction Test（Young's Internet Addiction Test（ヤング、1998）、DSM-5でもICD-11でもない、ゲーム障害の診断基準を適切に表していない。 キング他。 （2020） さらに、心理測定の弱点、たとえば、経験的検証の欠如、およびほとんどの機器が単峰性構造の仮定に基づいて設計されていることを指摘します。 これは、頻度と経験した強度を個別に見るのではなく、個々の症状の合計がカウントされることを示しています。 10項目のインターネットゲーム障害テスト（IGDT-XNUMX; Királyら、2017）現在、DSM-5基準を適切に捉えているようですが、全体として、どの機器も明らかに好ましいとは思われませんでした（Kingら、2020）。 最近、ゲーム障害のICD-11基準をキャプチャする最初のスクリーニング機器として、いくつかのスケールが導入されました（Balhara et al。、2020; 樋口ほか、2021年; Jo et al。、2020; Paschke、Austermann、およびThomasius、2020年; Pontes et al。、2021）およびソーシャルネットワーク-使用障害（Paschke、Austermann、およびThomasius、2021年）。 一般に、各症状が必ずしも等しく、たとえば、等しく頻繁に、または等しく集中的に経験されるわけではないと想定することができます。 したがって、スクリーニング機器が、全体的な症状の経験と、症状自体の全体の両方を捉えることができることが望ましいように思われます。 むしろ、多次元的アプローチは、問題のある行動の発達と維持に決定的に、または異なる段階で、どの症状がより高いレベルの苦痛に関連しているか、またはそれが単に重要な問題であるかどうかを調査する場合があります。
他のタイプの潜在的な特定のインターネット使用障害、すなわちオンライン購入ショッピング障害、オンラインポルノ使用障害、およびソーシャルネットワーク使用障害を評価する機器を見ると、同様の問題と矛盾が明らかになります。 これらの潜在的な特定のインターネット使用障害は、ゲームやギャンブルの障害とは対照的に、ICD-11では正式に分類されていません。 特にギャンブル障害の場合、すでに多数のスクリーニング機器が存在しますが、それらのほとんどは十分な証拠を欠いています（オットー他、2020年）、ギャンブル障害のICD-11基準に対応しておらず、主にオンラインギャンブル障害に焦点を当てていません（Albrecht、Kirschner、およびGrüsser、2007年; Dowlingら、2019）。 ICD-11には、衝動調節障害として、問題のあるポルノの使用が主な行動症状であると多くの人が想定している強制性行動障害（CSBD）が記載されています。 買い物中毒の障害は、「その他の特定の衝動調節障害」（6C7Y）のカテゴリに例として記載されていますが、オンラインとオフラインのバリエーションを区別していません。 この区別は、買い物中毒を測定する最も広く使用されているアンケートでも行われません（Maraz et al。、2015; Müller、Mitchell、Vogel、およびde Zwaan、2017年）。 ソーシャルネットワーク使用障害は、ICD-11ではまだ考慮されていません。 ただし、XNUMXつの障害のそれぞれについて、中毒性のある行動として分類されるという証拠に基づく議論があります（Brandら、2020; Golaら、2017; Müllerら、2019; Starkら、2018; ウェグマン、ミュラー、オステンドルフ、ブランド、2018年）。 これらの潜在的な特定のインターネット使用障害の分類と定義に関するコンセンサスの欠如に加えて、スクリーニング機器の使用にも矛盾があります（レビューについては参照してください） アンドレアッセン、2015; フェルナンデス＆グリフィス、2021; フセイン＆グリフィス、2018; Müllerら、2017）。 たとえば、問題のあるポルノの使用を測定することになっている20以上の機器があります（フェルナンデス＆グリフィス、2021）しかし、CSBDのICD-11基準に非常に近い、依存性行動による障害のICD-11基準を適切にカバーするものはありません。
さらに、いくつかの特定のインターネット使用障害、特にゲームやソーシャルネットワークの使用障害が同時に発生する可能性があります（バーレイ他、2019年; Müllerら、2021）。 潜在プロファイル分析を使用して、 Charzyńska、Sussman、およびAtroszko（2021） 乱れたソーシャルネットワーキングとショッピング、および乱れたゲームとポルノの使用がそれぞれ一緒に発生することが多いことを特定しました。 すべてのインターネット使用障害の高レベルを含むプロファイルは、最低の幸福を示しました（Charzyńskaetal。、2021）。 これはまた、さまざまなインターネット使用行動にわたる包括的で統一されたスクリーニングの重要性を強調しています。 問題のあるポルノ消費スケール（Problematic Pornography Consumption Scale（Bőtheet al。、2018）、Bergen Social Media Addiction Scale（Andreassen、Pallesen、およびGriffiths、2017年）またはオンラインショッピング依存症スケール（趙、天、新、2017年）。 ただし、これらのスケールは、コンポーネントモデルに基づいて設計されています。 グリフィス（2005） 依存症の行動による障害について現在提案されている基準をカバーしていません（cf. 世界保健機関、2018).
要約すると、ICD-11は、（主にオンラインの）依存性行動による障害、つまりギャンブル依存症とゲーム障害の診断基準を提案しました。 問題のあるオンラインポルノの使用、オンライン購入ショッピング、およびソーシャルネットワークの使用は、同じ基準を適用できるICD-11サブカテゴリ「依存性行動によるその他の特定の障害」に割り当てられる可能性があります（Brandら、2020）。 今日まで、これらの（潜在的な）特定のインターネット使用障害のスクリーニング機器の状況は非常に一貫性がありません。 ただし、依存症の行動によるさまざまな種類の障害の共通点と相違点に関する研究を進めるには、さまざまな構成要素の一貫した測定が不可欠です。 私たちの目的は、ゲーム障害とギャンブル障害のICD-11基準をカバーする、さまざまなタイプの（潜在的な）特定のインターネット使用障害の短いが包括的なスクリーニング機器を開発し、（潜在的な）特定の問題のあるオンライン行動の早期発見を支援することでした。
メソッド
一般
参加者は、アクセスパネルサービスプロバイダーを介してオンラインで募集され、それを通じて個別に報酬が支払われました。 ドイツ語圏のアクティブなインターネットユーザーを含めました。 不完全なデータセットと不注意な応答を示したデータセットは除外しました。 後者は、測定内（指示された応答項目と自己報告測定）および事後（応答時間、応答パターン、マハラノビスD）戦略（Godinho、Kushnir、およびCunningham、2016年; ミード＆クレイグ、2012年）。 最終的なサンプルは N = 958歳から499歳までの458人の参加者（男性1人、女性16人、ダイバー69人）（M = 47.60、 SD = 14.50）。 ほとんどの参加者は、フルタイム雇用（46.3％）、（早期）退職（20.1％）、またはパートタイム雇用（14.3％）でした。 他の人は学生、研修生、主婦/夫、または他の理由で雇用されていませんでした。 最高の職業教育のレベルは、完了した企業内職業訓練（33.6％）、大学の学位（19.0％）、完了した専門学校訓練（14.1％）、マスタースクール/技術アカデミーの卒業（11.8％）に分配されました。 、および専門学校の学位（10.1％）。 他の人は教育/学生であったか、学位を持っていませんでした。 ランダムな便宜的サンプルは、ドイツのインターネットユーザーの人口と同様の主要な社会人口統計変数の分布を示しました（cf. スタティスタ、2021).
措置
特定のインターネット使用障害の基準の評価：ACSID-11
ACSID-11を使用して、特定のインターネット使用障害を短いが包括的かつ一貫した方法で評価するためのツールを発明することを目指しました。 それは依存症の研究者と臨床医の専門家グループによる理論に基づいて開発されました。 項目は、多因子構造を想定したゲームやギャンブルについて説明されているように、依存性行動による障害のICD-11基準に基づいて、複数のディスカッションとコンセンサス会議で導き出されました。 トークアラウド分析の結果は、コンテンツの妥当性とアイテムの理解度を最適化するために使用されました（Schmidt et al。、提出).
ACSID-11は、依存性行動による障害のICD-11基準をキャプチャする11項目で構成されています。 12つの主要な基準である、制御障害（IC）、オンラインアクティビティ（IP）の優先度の向上、および悪影響にもかかわらずインターネット使用の継続/エスカレーション（CE）は、それぞれ11つの項目で表されます。 オンライン活動による日常生活の機能障害（FI）と著しい苦痛（MD）を評価するために、XNUMXつの追加項目が作成されました。 事前クエリでは、参加者は、過去XNUMXか月間に少なくとも時々使用したインターネット上のアクティビティを示すように指示されました。 活動（すなわち、「ゲーム」、「オンラインショッピング」、「オンラインポルノの使用」、「ソーシャルネットワークの使用」、「オンラインギャンブル」、および「その他」）は、対応する定義と応答オプション「はい」とともにリストされました。 'または'いいえ'。 「その他」の項目に対してのみ「はい」と回答した参加者は除外されました。 他のすべての人は、「はい」と答えられたすべての活動についてACSID-XNUMXアイテムを受け取りました。 この多行動的アプローチは、WHOのアルコール、喫煙、および物質関与スクリーニングテスト（ASSIST; WHO ASSISTワーキンググループ、2002年）、これは、物質使用の主要なカテゴリーとその悪影響、および特定の物質全体で一貫した方法で中毒性のある行動の兆候をスクリーニングします。
ASSISTと同様に、すべての項目は、それぞれのアクティビティに対して直接回答できるように作成されています。 XNUMX部構成の応答形式を使用しました（を参照） 図1）、参加者は各アクティビティのアイテムごとに示す必要があります どのくらいの頻度で 彼らは過去12か月の経験があり（0：「まったくない」、1：「まれに」、2：「時々」、3：「頻繁に」）、少なくとも「まれに」、 どのくらい激しい それぞれの経験は過去12か月間でした（0：「まったく強烈ではない」、1：「やや強烈ではない」、2：「やや強烈」、3：「強烈」）。 各症状の頻度と強度を評価することにより、症状の発生を調査するだけでなく、頻度を超えてどの程度激しい症状が知覚されるかを制御することもできます。 ACSID-11（英語訳案）の項目は以下のとおりです。 テーブル1。 事前クエリと手順を含む元の（ドイツ語）アイテムは、付録にあります（参照 付録A).
特定のオンライン活動に関連する状況の頻度（左の列）と強度（右の列）の測定を示すACSID-11の例示的なアイテム（ドイツ語の元のアイテムの提案された英語の翻訳）。 ノート。 この図は、事前クエリに示されているXNUMXつのオンラインアクティビティすべてを使用する個人に対する、A）の要因である制御障害（IC）の例示的な項目を示しています（を参照）。 付録A）およびB）オンラインショッピングおよびソーシャルネットワークのみを使用することを指定した個人。
引用：Journal of Behavioral Addictions 2022; 10.1556/2006.2022.00013
特定のインターネット使用障害のためのACSID-11スクリーナーのアイテム（提案された英語の翻訳）。
| アイテム価格 | 質問 |
| IC1 | 過去12か月間に、活動を開始した時期、活動を開始した期間、集中度、状況、または停止した時期を追跡するのに苦労しましたか？ |
| IC2 | 過去12か月間に、アクティビティを使いすぎていることに気付いたために、アクティビティを停止または制限したいという気持ちを感じましたか？ |
| IC3 | 過去12か月間に、アクティビティを停止または制限しようとして失敗しましたか？ |
| IP1 | 過去12か月の間に、他の活動や日常生活への関心よりも、その活動の優先度をますます高くしましたか。 |
| IP2 | 過去12か月の間に、活動のために以前楽しんでいた他の活動への興味を失いましたか？ |
| IP3 | 過去12か月間に、他の活動や活動のために楽しんでいた興味を無視したり、あきらめたりしましたか？ |
| CE1 | 過去12か月間、重要な人物との関係を脅かしたり失ったりしたにもかかわらず、活動を継続または増加しましたか？ |
| CE2 | 過去12か月間、学校/トレーニング/仕事で問題が発生したにもかかわらず、活動を継続または増加しましたか？ |
| CE3 | 過去12か月間、身体的または精神的な苦情/病気を引き起こしたにもかかわらず、活動を継続または増加しましたか？ |
| FI1 | あなたの人生のすべての分野について考えると、あなたの人生は過去12ヶ月の活動によって著しく影響を受けましたか？ |
| MD1 | あなたの人生のすべての分野について考えて、その活動はあなたが過去12ヶ月で苦しんでいる原因になりましたか？ |
ノート。 IC=制御障害; IP=優先度の向上。 CE=継続/エスカレーション; FI=機能障害; MD=著しい苦痛; オリジナルのドイツのアイテムはで見つけることができます 付録A.
10項目のインターネットゲーム障害テスト：IGDT-XNUMX –ASSISTバージョン
収束的妥当性の尺度として、10項目のIGDT-XNUMX（Királyら、2017）拡張バージョン。 IGDT-10は、インターネットゲーム障害の5つのDSM-XNUMX基準を運用します（アメリカ精神医学会、2013）。 この研究では、特定のインターネット使用障害のすべての形態が評価されるように、元のゲーム固有のバージョンを拡張しました。 これを実装し、方法論を比較可能に保つために、ここではASSISTの例でマルチビヘイビアー応答形式も使用しました。 このため、アイテムは「ゲーム」が「アクティビティ」に置き換えられるように変更されました。 次に、参加者が以前に使用するように指示したすべてのオンラインアクティビティ（「ゲーム」、「オンラインショッピング」、「オンラインポルノの使用」、「ソーシャルネットワークの使用」、および「オンラインギャンブル」の選択から）についてすべての項目に回答しました。 ）。 項目ごとに、各アクティビティは0ポイントのリッカート尺度で評価されました（1 ='まったくない'、2 ='時々'、10 ='頻繁に'）。 スコアは、元のバージョンのIGDT-0と同じでした。各基準は、応答が「まったくない」または「時々」の場合は1のスコアを受け取り、応答が「頻繁に」の場合は9のスコアを受け取りました。 項目10と0は同じ基準（つまり、「インターネットゲームへの参加による危険または重要な関係、仕事、教育またはキャリアの機会の喪失」）を表し、一方または両方の項目が満たされた場合に9ポイントを合計します。 各アクティビティの最終的な合計スコアが計算されました。 XNUMXからXNUMXの範囲で、スコアが高いほど症状の重症度が高いことを示します。 ゲーム障害に関しては、XNUMX以上のスコアは臨床的関連性を示します（Királyら、2017).
患者の健康に関する質問-4：PHQ-4
患者の健康に関する質問-4（PHQ-4; クロエンケ、スピッツァー、ウィリアムズ、レーヴェ、2009年）は、うつ病と不安の症状の簡単な尺度です。 これは、全般性不安障害7スケールとうつ病用のPHQ-8モジュールから取得した0つの項目で構成されています。 参加者は、3（「まったくない」）から0（「ほぼ毎日」）の範囲の12段階のリッカート尺度で特定の症状の発生頻度を示す必要があります。 合計スコアは0から2の範囲で、それぞれ3–5、6–8、9–12、XNUMX–XNUMXのスコアで、心理的苦痛のレベルがない/最小、軽度、中程度、および重度であることを示します（Kroenke et al。、2009).
一般的な幸福
一般的な生活満足度は、ドイツ語の元のバージョンのLife Satisfaction Short Scale（L-1）を使用して評価されました（Beierlein、Kovaleva、László、Kemper、およびRammstedt、2015年）11（「まったく満足していない」）から0（「完全に満足している」）までの範囲の10ポイントのリッカート尺度で回答しました。 単一アイテムのスケールは十分に検証されており、生活の満足度を評価する複数アイテムのスケールと強く相関しています（Beierlein et al。、2015）。 さらに、健康の領域（H-1）で特定の生活満足度を求めました。「すべてのことを考慮して、最近の健康にどの程度満足していますか？」 同じ11点満点で回答（cf. Beierlein et al。、2015).
手順
この調査は、オンライン調査ツールLimesurvey®を使用してオンラインで実施されました。 ACSID-11とIGDT-10は、事前クエリで選択されたアクティビティのみがそれぞれのアイテムに対して表示されるように実装されました。 参加者は、サービスパネルプロバイダーから個別のリンクを受け取り、それが私たちが作成したオンライン調査につながりました。 完了後、参加者はプロバイダーのWebサイトにリダイレクトされ、報酬を受け取りました。 データは8年の14月2021日からXNUMX月XNUMX日までの期間に収集されました。
統計分析
確認因子分析（CFA）を使用して、ACSID-11の次元をテストし、妥当性を構築しました。 分析はMplusバージョン8.4（Muthén＆Muthen、2019年）加重最小二乗平均と分散調整（WLSMV）推定を使用します。 モデルの適合性を評価するために、複数のインデックス、つまりカイXNUMX乗（χ 2）正確な適合、比較適合指数（CFI）、タッカー-ルイス適合指数（TLI）、標準化された二乗平均平方根残余（SRMR）、および近似の二乗平均平方根誤差（RMSEA）をテストします。 によると Hu and Bentler（1999）、CFIおよびTLI> 0.95、SRMR <0.08、およびRMSEA <0.06のカットオフ値は、モデルが適切に適合していることを示します。 さらに、カイ二乗値を自由度（χ2/df）<3は、許容可能なモデル適合のもうXNUMXつの指標です（Carmines＆McIver、1981年）。 クロンバックのアルファ（α）およびGuttman's Lambda-2（λ 2）は信頼性の尺度として使用され、係数> 0.8（> 0.7）は、良好な（許容可能な）内部一貫性（Bortz＆Döring、2006年）。 相関分析（ピアソン）を使用して、同じまたは関連する構成の異なる測定値間の収束の妥当性をテストしました。 これらの分析はIBMで実行されました SPSS統計 （バージョン26）。 によると コーエン（1988）、|の値r| = 0.10、0.30、0.50は、それぞれ小、中、大の効果を示します。
倫理
研究手順はヘルシンキ宣言に従って実施されました。 この研究は、デュイスブルク・エッセン大学工学部のコンピュータサイエンスおよび応用認知科学部門の倫理委員会によって承認されました。 すべての被験者は研究について知らされ、すべての被験者はインフォームドコンセントを提供した。
結果
現在のサンプルでは、特定のインターネット使用行動は次のように分布しています。ゲームは440人（45.9％）の個人によって示されました（年齢： M = 43.59、 SD = 14.66; オンラインショッピングに従事する個人の男性259人、女性180人、ダイバー1人）、944人（98.5％）（年齢： M = 47.58、 SD = 14.49; 男性491人、女性452人、ダイバー1人）、オンラインポルノを使用した個人の340人（35.5％）（年齢： M = 44.80、 SD = 14.96; 男性263人、女性76人、ダイバー1人）、854人（89.1％）がソーシャルネットワークを利用していました（年齢： M = 46.52、 SD = 14.66; 425人の男性、428人の女性、1人のダイバー）、および200人（20.9％）の個人がオンラインギャンブルに従事しています（年齢： M = 46.91、 SD = 13.67; 男性125名、女性75名、ダイバー0名）。 少数派の参加者（n = 61; 6.3％）XNUMXつのアクティビティのみを使用することを示しています。 ほとんどの参加者（n = 841; 87.8％）は、少なくともオンラインショッピングをソーシャルネットワークと一緒に使用し、そのうち409（42.7％）もオンラインゲームをプレイすることを示しました。 参加者の7.1（XNUMX％）は、言及されたすべてのオンライン活動を使用することを示しました。
ゲームとギャンブルの障害は、公式に認識されている中毒性のある行動による11種類の障害であり、オンラインギャンブルを行うと報告したサンプルの個人の数はかなり限られていることを考えると、最初に評価に関する結果に集中します。 ACSID-XNUMXによるゲーム障害の基準の評価。
記述統計
ゲーム障害に関しては、すべてのACSID-11アイテムの評価は0〜3であり、可能な値の最大範囲を反映しています（を参照）。 テーブル2）。 すべての項目は、非臨床サンプルで予想されるように、比較的低い平均値と右に歪んだ分布を示しています。 難易度は継続/エスカレーションとマークされた苦痛のアイテムで最も高く、コントロール障害（特にIC1）と優先度の高いアイテムは最も難易度が低くなります。 尖度は、継続/エスカレーションの最初の項目（CE1）とマークされた苦痛の項目（MD1）で特に高くなります。
ゲーム障害を測定するACSID-11アイテムの記述統計。
| いいえ。 | アイテム価格 | 最小値 | 最大値 | M | (SD) | 歪度 | 尖度 | 難しさ |
| a) | 周波数スケール | |||||||
| 01a | IC1 | 0 | 3 | 0.827 | (0.956) | 0.808 | -0.521 | 27.58 |
| 02a | IC2 | 0 | 3 | 0.602 | (0.907) | 1.237 | 0.249 | 20.08 |
| 03a | IC3 | 0 | 3 | 0.332 | (0.723) | 2.163 | 3.724 | 11.06 |
| 04a | IP1 | 0 | 3 | 0.623 | (0.895) | 1.180 | 0.189 | 20.76 |
| 05a | IP2 | 0 | 3 | 0.405 | (0.784) | 1.913 | 2.698 | 13.48 |
| 06a | IP3 | 0 | 3 | 0.400 | (0.784) | 1.903 | 2.597 | 13.33 |
| 07a | CE1 | 0 | 3 | 0.170 | (0.549) | 3.561 | 12.718 | 5.68 |
| 08a | CE2 | 0 | 3 | 0.223 | (0.626) | 3.038 | 8.797 | 7.42 |
| 09a | CE3 | 0 | 3 | 0.227 | (0.632) | 2.933 | 7.998 | 7.58 |
| 10a | FI1 | 0 | 3 | 0.352 | (0.712) | 1.997 | 3.108 | 11.74 |
| 11a | MD1 | 0 | 3 | 0.155 | (0.526) | 3.647 | 13.107 | 5.15 |
| b) | 強度スケール | |||||||
| 01b | IC1 | 0 | 3 | 0.593 | (0.773) | 1.173 | 0.732 | 19.77 |
| 02b | IC2 | 0 | 3 | 0.455 | (0.780) | 1.700 | 2.090 | 15.15 |
| 03b | IC3 | 0 | 3 | 0.248 | (0.592) | 2.642 | 6.981 | 8.26 |
| 04b | IP1 | 0 | 3 | 0.505 | (0.827) | 1.529 | 1.329 | 16.82 |
| 05b | IP2 | 0 | 3 | 0.330 | (0.703) | 2.199 | 4.123 | 10.98 |
| 06b | IP3 | 0 | 3 | 0.302 | (0.673) | 2.302 | 4.633 | 10.08 |
| 07b | CE1 | 0 | 3 | 0.150 | (0.505) | 3.867 | 15.672 | 5.00 |
| 08b | CE2 | 0 | 3 | 0.216 | (0.623) | 3.159 | 9.623 | 7.20 |
| 09b | CE3 | 0 | 3 | 0.207 | (0.608) | 3.225 | 10.122 | 6.89 |
| 10b | FI1 | 0 | 3 | 0.284 | (0.654) | 2.534 | 6.172 | 9.47 |
| 11b | MD1 | 0 | 3 | 0.139 | (0.483) | 3.997 | 16.858 | 4.62 |
ノート. N =440。IC=制御障害。 IP=優先度の向上。 CE=継続/エスカレーション; FI=機能障害; MD=著しい苦痛。
メンタルヘルスについては、全体のサンプル（N = 958）の平均PHQ-4スコアは3.03（SD = 2.82）そして中程度の生活満足度を示しています（L-1： M = 6.31、 SD = 2.39）と健康（H-1： M = 6.05、 SD = 2.68）。 ゲームサブグループ（n = 440）、13人（3.0％）が、ゲーム障害の臨床的に関連する症例のIGDT-10カットオフに到達します。 IGDT-10の平均スコアは、購入ショッピング障害の0.51とソーシャルネットワーク使用障害の0.77の間で変化します（を参照）。 テーブル5).
確認因子分析
想定されるXNUMX因子モデル
ACSID-11の想定される1階乗構造を、複数のCFAを使用して、特定のインターネット使用障害ごとに2つ、頻度と強度の評価について別々にテストしました。 （3）統制の障害、（4）優先度の向上、および（11）継続/エスカレーションの要因は、それぞれ11つの項目によって形成されました。 日常生活における機能障害とオンライン活動による著しい苦痛を測定するXNUMXつの追加項目は、追加の要因（XNUMX）機能障害を形成しました。 ACSID-XNUMXのXNUMX階乗構造は、データによってサポートされています。 適合指数は、ACSID-XNUMXによって評価されたすべてのタイプの特定のインターネット使用障害、つまりゲーム障害、オンライン購入ショッピング障害、およびソーシャルネットワーク使用障害、オンラインポルノ使用のモデルとデータの間の良好な適合を示します。障害、およびオンラインギャンブル障害（を参照） テーブル3）。 オンラインポルノ使用障害とオンラインギャンブル障害に関しては、サンプルサイズが小さいためにTLIとRMSEAにバイアスがかかる可能性があります（Hu＆Bentler、1999年）。 XNUMX因子モデルを適用するCFAの因子負荷と残差共分散を以下に示します。 図2。 注意すべき点として、一部のモデルは、特異な異常値（つまり、潜在変数の負の残差分散または1以上の相関）を示します。
ACSID-11によって測定された特定の（潜在的な）インターネット使用障害に対するXNUMX因子、XNUMX次元、およびXNUMX次CFAモデルの適合指数。
| ゲーム障害 | |||||||||||
| 周波数 | |||||||||||
| モデル | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| XNUMX因子モデル | 38 | 0.991 | 0.987 | 0.031 | 0.051 | 2.13 | 0.993 | 0.990 | 0.029 | 0.043 | 1.81 |
| 一次元モデル | 27 | 0.969 | 0.961 | 0.048 | 0.087 | 4.32 | 0.970 | 0.963 | 0.047 | 0.082 | 3.99 |
| 二次因子モデル | 40 | 0.992 | 0.988 | 0.031 | 0.047 | 1.99 | 0.992 | 0.989 | 0.032 | 0.045 | 1.89 |
| オンライン購入-ショッピング障害 | |||||||||||
| 周波数 | |||||||||||
| モデル | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| XNUMX因子モデル | 38 | 0.996 | 0.994 | 0.019 | 0.034 | 2.07 | 0.995 | 0.992 | 0.020 | 0.037 | 2.30 |
| 一次元モデル | 27 | 0.981 | 0.976 | 0.037 | 0.070 | 5.58 | 0.986 | 0.982 | 0.031 | 0.056 | 3.98 |
| 二次因子モデル | 40 | 0.996 | 0.994 | 0.021 | 0.036 | 2.19 | 0.994 | 0.992 | 0.023 | 0.038 | 2.40 |
| オンラインポルノ-使用障害 | |||||||||||
| 周波数 | |||||||||||
| モデル | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| XNUMX因子モデル | 38 | 0.993 | 0.989 | 0.034 | 0.054 | 1.99 | 0.987 | 0.981 | 0.038 | 0.065 | 2.43 |
| 一次元モデル | 27 | 0.984 | 0.979 | 0.044 | 0.075 | 2.91 | 0.976 | 0.970 | 0.046 | 0.082 | 3.27 |
| 二次因子モデル | 40 | 0.993 | 0.991 | 0.033 | 0.049 | 1.83 | 0.984 | 0.979 | 0.039 | 0.068 | 2.59 |
| ソーシャルネットワーク-使用障害 | |||||||||||
| 周波数 | |||||||||||
| モデル | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| XNUMX因子モデル | 38 | 0.993 | 0.990 | 0.023 | 0.049 | 3.03 | 0.993 | 0.989 | 0.023 | 0.052 | 3.31 |
| 一次元モデル | 27 | 0.970 | 0.963 | 0.048 | 0.096 | 8.89 | 0.977 | 0.972 | 0.039 | 0.085 | 7.13 |
| 二次因子モデル | 40 | 0.992 | 0.989 | 0.027 | 0.053 | 3.39 | 0.991 | 0.988 | 0.025 | 0.056 | 3.64 |
| オンラインギャンブル障害 | |||||||||||
| 周波数 | |||||||||||
| モデル | df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df | CFI | TLI | SRMR | RMSEA | χ2/ df |
| XNUMX因子モデル | 38 | 0.997 | 0.996 | 0.027 | 0.059 | 1.70 | 0.997 | 0.996 | 0.026 | 0.049 | 1.47 |
| 一次元モデル | 27 | 0.994 | 0.992 | 0.040 | 0.078 | 2.20 | 0.991 | 0.989 | 0.039 | 0.080 | 2.28 |
| 二次因子モデル | 40 | 0.997 | 0.996 | 0.029 | 0.054 | 1.58 | 0.997 | 0.995 | 0.029 | 0.053 | 1.55 |
ノート。 ゲーム用にサンプルサイズが異なります（n = 440）、オンラインショッピング（n = 944）、オンラインポルノの使用（n = 340）、ソーシャルネットワークの使用（n = 854）、およびオンラインギャンブル（n = 200）; ACSID-11 =特定のインターネット使用障害の基準の評価、11項目。
（A）ゲーム障害、（B）オンラインギャンブル障害、（C）オンライン購入-ショッピング障害、（D）オンラインポルノ使用障害のACSID-11（頻度）のXNUMX因子モデルの因子負荷と残差共分散、および（E）ソーシャルネットワーク-使用障害。 ノート。 ゲーム用にサンプルサイズが異なります（n = 440）、オンラインショッピング（n = 944）、オンラインポルノの使用（n = 340）、ソーシャルネットワークの使用（n = 854）、およびオンラインギャンブル（n = 200）; ACSID-11の強度スケールも同様の結果を示しました。 ACSID-11 =特定のインターネット使用障害の基準の評価、11項目。 値は、標準化された因子負荷、因子共分散、および残差共分散を表します。 すべての見積もりはで重要でした p <0.001。
引用：Journal of Behavioral Addictions 2022; 10.1556/2006.2022.00013
一次元モデル
さまざまな要因間の相互相関が高いため、たとえばIGDT-10で実装されているように、すべてのアイテムが11つの要因にロードされた一次元ソリューションをさらにテストしました。 ACSID-XNUMXの一次元モデルは許容できる適合を示しましたが、RMSEAおよび/またはχを使用しました2/dfが推奨カットオフを上回っています。 すべての動作について、XNUMX因子モデルに適合するモデルは、それぞれの一次元モデルと比較して優れています（を参照）。 テーブル3）。 したがって、XNUMX因子解は一次元解よりも優れているように見えます。
二次因子モデルと二因子モデル
高い相互相関を説明する別の方法は、関連するサブドメインで構成される一般的な構成を表す一般的な要素を含めることです。 これは、XNUMX次因子モデルとXNUMX因子モデルを介して実装できます。 二次因子モデルでは、一次因子間の相関を説明するために、一般的な（二次）因子がモデル化されます。 バイファクターモデルでは、一般的な要因が関連するドメイン間の共通性を説明し、さらに、複数の特定の要因があり、それぞれが一般的な要因に加えて、それを超えて固有の影響を与えると想定されます。 これは、各アイテムが一般的な要因と、すべての要因（一般的な要因と特定の要因の間の相関を含む）が直交するように指定されている特定の要因にロードできるようにモデル化されています。 XNUMX次因子モデルは、バイファクターモデルよりも制約が強く、バイファクターモデル内にネストされています（Yung、Thissen、およびMcLeod、1999年）。 私たちのサンプルでは、XNUMX次因子モデルはXNUMX因子モデルと同様の良好な適合を示しています（を参照）。 テーブル3）。 すべての動作について、XNUMXつの（XNUMX次）因子は（XNUMX次）一般因子に高い負荷をかけます（を参照）。 付録B）、これは全体的なスコアの使用を正当化します。 1因子モデルと同様に、一部のXNUMX次因子モデルは時折異常値を示します（つまり、潜在変数の負の残差分散またはXNUMX以上の相関）。 また、比較的優れた適合性を示した補完的なバイファクターモデルもテストしましたが、すべての動作についてモデルを特定できたわけではありません（を参照）。 付録C).
信頼性の向上
識別された11つの要因構造に基づいて、ACSID-10の要因スコアを、それぞれの項目の平均と、特定の（潜在的な）インターネット使用障害ごとの全体的な平均スコアから計算しました。 初めてASSIST（複数の特定のインターネット使用障害の評価）の例に従って多行動バリアントを使用したときに、IGDT-11の信頼性を確認しました。 結果は、ACSID-10の内部整合性が高く、IGDT-XNUMXの信頼性は低いが許容できることを示しています（を参照）。 テーブル4).
特定のインターネット使用障害を測定するACSID-11およびIGDT-10の信頼性測定。
| ACSID-11 | IGDT-10 | |||||
| 周波数 | （ASSISTバージョン） | |||||
| 障害の種類 | α | λ2 | α | λ2 | α | λ2 |
| ゲーム | 0.900 | 0.903 | 0.894 | 0.897 | 0.841 | 0.845 |
| オンライン購入-ショッピング | 0.910 | 0.913 | 0.915 | 0.917 | 0.858 | 0.864 |
| オンラインポルノの使用 | 0.907 | 0.911 | 0.896 | 0.901 | 0.793 | 0.802 |
| ソーシャルネットワークの使用 | 0.906 | 0.912 | 0.915 | 0.921 | 0.855 | 0.861 |
| オンラインギャンブル | 0.947 | 0.950 | 0.944 | 0.946 | 0.910 | 0.912 |
ノート. α =クロンバックのアルファ; λ 2 =ガットマンのラムダ-2; ACSID-11 =特定のインターネット使用障害の基準の評価、11項目。 IGDT-10=XNUMX項目のインターネットゲーム障害テスト。 ゲーム用にサンプルサイズが異なります（n = 440）、オンライン購入-ショッピング（n = 944）、オンラインポルノの使用（n = 340）、ソーシャルネットワークの使用（n = 854）、およびオンラインギャンブル（n = 200）。
テーブル5 は、ACSID-11およびIGDT-10スコアの記述統計を示しています。 すべての行動について、ACSID-11の要因である継続/エスカレーションおよび機能障害の平均は、他の要因の平均と比較して最も低くなっています。 因子ImpairedControlは、頻度と強度の両方で最高の平均値を示します。 ACSID-11の合計スコアは、ソーシャルネットワーク使用障害で最も高く、次にオンラインギャンブル障害とゲーム障害、オンラインポルノ使用障害、オンライン購入ショッピング障害が続きます。 IGDT-10の合計スコアは、同様の状況を示しています（を参照）。 テーブル5).
特定のインターネット使用障害に対するACSID-11およびIGDT-10（ASSISTバージョン）の要因および全体的なスコアの記述統計。
| ゲーム（n = 440） | オンライン購入-ショッピング (n = 944） | オンラインポルノの使用 (n = 340） | ソーシャルネットワークの使用（n = 854） | オンラインギャンブル（n = 200） | ||||||||||||||||
| 変数 | 最小値 | 最大値 | M | （SD） | 最小値 | 最大値 | M | （SD） | 最小値 | 最大値 | M | （SD） | 最小値 | 最大値 | M | （SD） | 最小値 | 最大値 | M | （SD） |
| 周波数 | ||||||||||||||||||||
| ACSID-11_IC | 0 | 3 | 0.59 | (0.71) | 0 | 3 | 0.46 | (0.67) | 0 | 3 | 0.58 | (0.71) | 0 | 3 | 0.78 | (0.88) | 0 | 3 | 0.59 | (0.82) |
| ACSID-11_IP | 0 | 3 | 0.48 | (0.69) | 0 | 3 | 0.28 | (0.56) | 0 | 3 | 0.31 | (0.59) | 0 | 3 | 0.48 | (0.71) | 0 | 3 | 0.38 | (0.74) |
| ACSID-11_CE | 0 | 3 | 0.21 | (0.51) | 0 | 3 | 0.13 | (0.43) | 0 | 3 | 0.16 | (0.45) | 0 | 3 | 0.22 | (0.50) | 0 | 3 | 0.24 | (0.60) |
| ACSID-11_FI | 0 | 3 | 0.25 | (0.53) | 0 | 3 | 0.18 | (0.48) | 0 | 2.5 | 0.19 | (0.47) | 0 | 3 | 0.33 | (0.61) | 0 | 3 | 0.33 | (0.68) |
| ACSID-11_合計 | 0 | 3 | 0.39 | (0.53) | 0 | 3 | 0.27 | (0.47) | 0 | 2.6 | 0.32 | (0.49) | 0 | 3 | 0.46 | (0.59) | 0 | 2.7 | 0.39 | (0.64) |
| ACSID-11_IC | 0 | 3 | 0.43 | (0.58) | 0 | 3 | 0.34 | (0.56) | 0 | 3 | 0.45 | (0.63) | 0 | 3 | 0.60 | (0.76) | 0 | 3 | 0.47 | (0.73) |
| ACSID-11_IP | 0 | 3 | 0.38 | (0.62) | 0 | 3 | 0.22 | (0.51) | 0 | 3 | 0.25 | (0.51) | 0 | 3 | 0.40 | (0.67) | 0 | 3 | 0.35 | (0.69) |
| ACSID-11_CE | 0 | 3 | 0.19 | (0.48) | 0 | 3 | 0.11 | (0.39) | 0 | 2.7 | 0.15 | (0.41) | 0 | 3 | 0.19 | (0.45) | 0 | 3 | 0.23 | (0.58) |
| ACSID-11_FI | 0 | 3 | 0.21 | (0.50) | 0 | 3 | 0.15 | (0.45) | 0 | 2.5 | 0.18 | (0.43) | 0 | 3 | 0.28 | (0.57) | 0 | 3 | 0.29 | (0.61) |
| ACSID-11_合計 | 0 | 3 | 0.31 | (0.46) | 0 | 3 | 0.21 | (0.42) | 0 | 2.6 | 0.26 | (0.43) | 0 | 3 | 0.37 | (0.54) | 0 | 3 | 0.34 | (0.59) |
| IGDT-10_sum | 0 | 9 | 0.69 | (1.37) | 0 | 9 | 0.51 | (1.23) | 0 | 7 | 0.61 | (1.06) | 0 | 9 | 0.77 | (1.47) | 0 | 9 | 0.61 | (1.41) |
ノート。 ACSID-11 =特定のインターネット使用障害の基準の評価、11項目。 IC=制御障害; IP=優先度の向上。 CE=継続/エスカレーション; FI=機能障害; IGDT-10=XNUMX項目のインターネットゲーム障害テスト。
相関分析
構成概念の妥当性の尺度として、ACSID-11、IGDT-10、および一般的な幸福の尺度の間の相関関係を分析しました。 相関関係はに示されています テーブル6。 ACSID-11の合計スコアは、中規模から大規模の効果サイズのIGDT-10スコアと正の相関があり、同じ動作のスコア間の相関が最も高くなります。 さらに、ACSID-11スコアはPHQ-4と正の相関があり、IGDT-10およびPHQ-4と同様の効果があります。 生活満足度（L-1）および健康満足度（H-1）の測定値との相関パターンは、ACSID-11で評価された症状の重症度とIGDT-10で評価された症状の重症度の間で非常に類似しています。 さまざまな動作のACSID-11合計スコア間の相互相関は大きな影響を及ぼします。 ファクタースコアとIGDT-10の相関関係は、補足資料に記載されています。
ACSID-11（頻度）、IGDT-10、および心理的幸福の測定値の間の相関
| 1) | 2) | 3) | 4) | 5) | 6) | 7) | 8) | 9) | 10） | 11） | 12） | |||
| ACSID-11_合計 | ||||||||||||||
| 1) | ゲーム | 1 | ||||||||||||
| 2) | オンライン購入-ショッピング | r | 0.703** | 1 | ||||||||||
| (n) | (434) | (944) | ||||||||||||
| 3) | オンラインポルノの使用 | r | 0.659** | 0.655** | 1 | |||||||||
| (n) | (202) | (337) | (340) | |||||||||||
| 4) | ソーシャルネットワークの使用 | r | 0.579** | 0.720** | 0.665** | 1 | ||||||||
| (n) | (415) | (841) | (306) | 854 | ||||||||||
| 5) | オンラインギャンブル | r | 0.718** | 0.716** | 0.661** | 0.708** | 1 | |||||||
| (n) | (123) | (197) | (97) | (192) | (200) | |||||||||
| IGDT-10_sum | ||||||||||||||
| 6) | ゲーム | r | 0.596** | 0.398** | 0.434** | 0.373** | 0.359** | 1 | ||||||
| (n) | (440) | (434) | (202) | (415) | (123) | (440) | ||||||||
| 7) | オンライン購入-ショッピング | r | 0.407** | 0.632** | 0.408** | 0.449** | 0.404** | 0.498** | 1 | |||||
| (n) | (434) | (944) | (337) | (841) | (197) | (434) | (944) | |||||||
| 8) | オンラインポルノの使用 | r | 0.285** | 0.238** | 0.484** | 0.271** | 0.392** | 0.423** | 0.418** | 1 | ||||
| (n) | (202) | (337) | (340) | (306) | (97) | (202) | (337) | (340) | ||||||
| 9) | ソーシャルネットワークの使用 | r | 0.255** | 0.459** | 0.404** | 0.591** | 0.417** | 0.364** | 0.661** | 0.459** | 1 | |||
| (n) | (415) | (841) | (306) | (854) | (192) | (415) | (841) | (306) | (854) | |||||
| 10） | オンラインギャンブル | r | 0.322** | 0.323** | 0.346** | 0.423** | 0.625** | 0.299** | 0.480** | 0.481** | 0.525** | 1 | ||
| (n) | (123) | (197) | (97) | (192) | (200) | (123) | (197) | (97) | (192) | (200) | ||||
| 11） | PHQ-4 | r | 0.292** | 0.273** | 0.255** | 0.350** | 0.326** | 0.208** | 0.204** | 0.146** | 0.245** | 0.236** | 1 | |
| (n) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (958) | |||
| 12） | L-1 | r | -0.069 | -0.080* | -0.006 | -0.147** | -0.179* | -0.130** | -0.077* | -0.018 | -0.140** | -0.170* | -0.542** | 1 |
| (n) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (958) | (958) | ||
| 13） | H-1 | r | -0.083 | -0.051 | 0.062 | -0.014 | 0.002 | -0.078 | -0.021 | 0.069 | 0.027 | -0.034 | -0.409** | 0.530** |
| (n) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (440) | (944) | (340) | (854) | (200) | (958) | (958) | ||
ノート。 ** p <0.01; * p <0.05。 ACSID-11 =特定のインターネット使用障害の基準の評価、11項目。 IGDT-10=4項目のインターネットゲーム障害テスト。 PHQ-4=患者の健康に関する質問-11; ACSID-XNUMX強度スケールとの相関は同様の範囲でした。
議論と結論
このレポートでは、ACSID-11を、主要なタイプの特定のインターネット使用障害を簡単かつ包括的にスクリーニングするための新しいツールとして紹介しました。 研究の結果は、ACSID-11が多面的な構造でゲーム障害のICD-11基準をキャプチャするのに適していることを示しています。 DSM-5ベースの評価ツール（IGDT-10）との正の相関は、構成の妥当性をさらに示しました。
ACSID-11の想定される多因子構造は、CFAの結果によって確認されました。 これらの項目は、ICD-11基準（1）制御の障害、（2）優先度の向上、（3）悪影響にもかかわらず継続/エスカレーション、および追加のコンポーネント（4）機能障害および中毒性のある行動に関連すると見なされるマークされた苦痛。 11因子解は、一次元解と比較して優れた適合性を示しました。 スケールの多次元性は、ゲーム障害のICD-XNUMX基準をカバーする他のスケールと比較してユニークな機能です（cf. Kingら、2020; Pontes et al。、2021）。 さらに、11次因子モデル（および部分的にXNUMX因子モデル）の同等に優れた適合性は、XNUMXつの関連する基準を評価する項目が一般的な「障害」構成を構成し、全体的なスコアの使用を正当化することを示します。 結果は、オンラインギャンブル障害と、ACSID-XNUMXによってASSISTの例で多行動形式で測定された他の潜在的な特定のインターネット使用障害、つまりオンライン購入-ショッピング障害、オンラインポルノ使用障害、ソーシャルネットワーク-で同様でした。使用障害。 後者の場合、依存症の行動による障害のWHO基準に基づく手段はほとんどありませんが、研究者はそれらのそれぞれにこの分類を推奨しています（Brandら、2020; Müllerら、2019; Starkら、2018）。 ACSID-11などの新しい包括的な手段は、方法論的な困難を克服し、これらの異なるタイプの（潜在的な）依存性行動間の共通点と相違点の体系的な分析を可能にするのに役立ちます。
ACSID-11の信頼性は高いです。 ゲーム障害の場合、内部の一貫性は他のほとんどの楽器と同等かそれ以上です（cf. Kingら、2020）。 内部の一貫性に関する信頼性は、ACSID-11とIGDT-10の両方で測定された他の特定のインターネット使用障害にも適しています。 このことから、ASSIST（WHO ASSISTワーキンググループ、2002年）さまざまなタイプの行動中毒の共同評価に適しています。 現在のサンプルでは、ACSID-11の合計スコアはソーシャルネットワーク使用障害で最も高かった。 これは、この現象の比較的高い有病率と一致します。現在、個人主義国では14％、集団主義国では31％と推定されています（Cheng、Lau、Chan、およびLuk、2021年).
収束の妥当性は、スコアリング形式が異なるにもかかわらず、ACSID-11スコアとIGDT-10スコアの間に中規模から大規模の正の相関関係があることで示されます。 さらに、ACSID-11スコアとPHQ-4のうつ病および不安の症状を測定する中程度の正の相関関係は、新しい評価ツールの基準の妥当性をサポートします。 結果は、（併存する）精神障害とゲーム障害を含む特定のインターネット使用障害との関連に関する以前の調査結果と一致しています（三原・樋口、2017年; しかし、参照してください。 Colder Carras、Shi、Hard、およびSaldanha、2020年）、ポルノ使用障害（Duffy、Dawson、およびDas Nair、2016年）、買物・買物障害（Kyrios et al。、2018）、ソーシャルネットワーク-使用障害（アンドレアッセン、2015）、およびギャンブル障害（Dowlingら、2015）。 また、ACSID-11（特にオンラインギャンブル障害とソーシャルネットワーク使用障害）は、生活満足度の尺度と逆相関していました。 この結果は、特定のインターネット使用障害の健康障害と症状の重症度との関連に関する以前の調査結果と一致しています（Cheng、Cheung、およびWang、2018年; Duffyら、2016; Duradoni、Innocenti、およびGuazzini、2020年）。 研究によると、複数の特定のインターネット使用障害が同時に発生した場合、幸福は特に損なわれることが示唆されています（Charzyńskaetal。、2021）。 特定のインターネット使用障害の同時発生はまれではありません（例えば、 バーレイ他、2019年; Müllerら、2021）これは、ACSID-11とIGDT-10によってそれぞれ測定された障害間の比較的高い相互相関を部分的に説明している可能性があります。 これは、依存症の行動によるさまざまなタイプの障害間での共通点と相違点をより有効に判断するための統一されたスクリーニングツールの重要性を強調しています。
現在の研究の主な制限は、非臨床的で、比較的小さく、代表的でないサンプルです。 したがって、この研究では、明確なカットオフスコアをまだ提供できないため、ACSID-11が診断ツールとして適しているかどうかを示すことはできません。 さらに、断面設計では、テストと再テストの信頼性、またはACSID-11と検証変数の間の因果関係について推測することはできませんでした。 機器は、その信頼性と適合性を検証するために、さらに検証する必要があります。 ただし、この最初の調査の結果は、これがさらにテストする価値のある有望なツールであることを示唆しています。 この機器だけでなく、これらの動作のどれを診断エンティティと見なすことができるかを判断するために、研究分野全体でより大きなデータベースが必要であることに注意してください（cf. グラント＆チェンバレン、2016年）。 ACSID-11の構造は、現在の研究の結果によって確認されたように、うまく機能しているように見えます。 11つの特定の要因と一般的なドメインは、さまざまな行動にわたって適切に表されましたが、各項目は、過去11か月間に少なくとも時折行われたすべての示されたオンライン活動について回答されました。 特定のインターネット使用障害が同時に発生する可能性があることはすでに説明しましたが、行動全体でACSID-19スコアが中程度から高い相関関係にある理由として、追跡調査でこれを確認する必要があります。 さらに、時折異常な値が発生する場合は、一部の動作についてモデル仕様を最適化する必要があることを示している可能性があります。 使用される基準は、含まれるすべてのタイプの潜在的な障害に必ずしも等しく関連しているわけではありません。 ACSID-XNUMXは、症状の発現における障害固有の機能を適切にカバーできない可能性があります。 異なるバージョン間での測定の不変性は、特定のインターネット使用障害と診断された患者を含む新しい独立したサンプルでテストする必要があります。 さらに、結果は一般の人々を代表するものではありません。 データはほぼドイツのインターネットユーザーを表しており、データ収集時にロックダウンはありませんでした。 それにもかかわらず、COVID-XNUMXのパンデミックは、ストレスレベルと（問題のある）インターネットの使用に影響を与える可能性があります（Királyら、2020）。 単一アイテムのL-1スケールは十分に検証されていますが（Beierlein et al。、2015）、（ドメイン固有の）生活満足度は、ACSID-11を使用した将来の研究でより包括的に取得される可能性があります。
結論として、ACSID-11は、ゲーム障害、オンライン購入ショッピング障害、オンラインポルノ使用障害、ソーシャルネットワークなどの（潜在的な）特定のインターネット使用障害の症状の包括的で一貫性のある経済的評価に適していることが証明されました。 -使用障害、およびゲーム障害のICD-11診断基準に基づくオンラインギャンブル障害。 評価ツールのさらなる評価を実施する必要があります。 ACSID-11が研究における依存性行動のより一貫した評価に貢献し、将来の臨床診療においても役立つことを願っています。
資金源
Deutsche Forschungsgemeinschaft（DFG、ドイツ研究振興協会）–411232260。
著者の貢献
SMM：方法論、正式な分析、執筆–原案; EW：概念化、方法論、執筆–レビューと編集; AO：方法論、正式な分析; RS：概念化、方法論; AM：概念化、方法論; CM：概念化、方法論; KW：概念化、方法論; HJR：概念化、方法論; MB：概念化、方法論、執筆–レビューと編集、監督。
利害の衝突
著者は、この記事の主題に関連する金銭的またはその他の利益相反を報告していません。
謝辞
この記事の作業は、Deutsche Forschungsgemeinschaft（DFG、ドイツ研究振興協会）–2974によって資金提供された研究ユニットACSID、FOR411232260のコンテキストで実行されました。
補足資料
この記事の補足データは、次のWebサイトで入手できます。 https://doi.org/10.1556/2006.2022.00013.
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