コメント：ビデオゲームの増加= ADHDの症状の増加
アンジェン精神医学。 2006 Oct 24; 5：16。
ソース
アメリカ合衆国、ロードアイランド州プロビデンス、ブラウン大学、ロードアイランド病院内科。 [メール保護]
抽象
背景：
の過度の使用 インターネット 注意欠陥多動性障害（ADHD）に関連付けられていますが、青年におけるビデオゲームとADHD症状の関係は不明です。
方法：
思春期と両親（n = 72の青年、72の両親）の調査が行われ、毎日の時間を評価しました インターネット、テレビ、コンソールビデオゲーム、 インターネット ビデオゲーム、およびそれらと学術的および社会的機能との関連。 対象はXNUMX年生とXNUMX年生の高校生でした。 学生は修正されたヤングを投与されました インターネット 中毒 スケール（YIAS）と、運動、成績、仕事、学校での拘禁についての質問。 両親は、コナーズの親の評価尺度（CPRS）に記入し、子供の医学的/精神医学的状態に関する質問に答えるよう求められました。
結果：
0.001日0.019時間以上ゲームをプレイする時間と、YIAS（p <0.001）、全体的な成績平均点（p <または= 0.020）、およびCPRSの「不注意」および「ADHD」コンポーネントの間には有意な関連がありました。 （それぞれ、p <または= XNUMXおよびp <または= XNUMX）。 ボディマス指数（BMI）、運動、拘留の数、またはCPRSとビデオゲームの使用の「反抗的」および「多動性」の要素の間に有意な関連は見つかりませんでした。
結論：
1時間以上コンソールをプレイする青年、または インターネット ビデオゲームには、ADHDの症状または不注意の症状が、そうでない人よりも多かれ少なかれあります。 これらの条件が学業成績に悪影響を与える可能性があることを考えると、ビデオゲームに費やす時間が長くなることによって、これらの個人が学校での問題のリスクが高くなる可能性もあります。
経歴
19世紀に電信が導入されたことで、コミュニケーションと社会開発の新しい時代が幕を開けました。 技術のさらなる進歩は、電話、ラジオ、テレビの創造につながりました。 最近、インターネットは現代世界の交流の頂点になり、さまざまな通信モードを促進しています。 各世代は、ソーシャルスキルや人間関係に対するメディアの悪影響について懸念を表明しています。 インターネットは多くの理由で青少年にアピールし、メッセージング、電子メール、ゲーム、教育、音楽などの用途と多くの人々の社会的つながりとなっています。
インターネットやその他のメディアタイプは、青少年に重要な社会的および精神的健康効果をもたらすと報告されています。 テレビ視聴と肥満、注意障害、学業成績、暴力との関連が報告されています[1–6]。 同様に、「インターネット中毒」と呼ばれる強迫的なインターネットの使用に関する最近の研究は、社会的健康への悪影響を示しています[7,8]。 インターネットの使用と注意欠陥多動性障害（ADHD）の重要な関係は、小学生でも示されています[9]。 他の研究では、コンピュータービデオゲーム中毒と病理学的ギャンブルまたは薬物依存との類似性が報告されています[10–12].
思春期の若者に対するビデオゲームの効果は、中毒性のある性質と人気を示す証拠が増えているにもかかわらず、十分に特徴付けられていません[13–15]。 確かに、ビデオゲームの使用は、子供のテレビの使用を超える場合があります[16]。 思春期前の10代の若者では、肥満はビデオゲームに費やす時間の増加と関連していますが、他の研究では、この発見をさまざまな集団で議論しています[17–19]。 メンタルヘルスとメディアの使用に関するほとんどの研究では、ビデオゲームを具体的に調査していませんが、テレビやインターネットの使用のサブセットとしてそれらを含めています。 広く研究されている分野の1つは、ビデオゲームの内容と、その後の子どもの攻撃的な行動との関係です[14,20–22]。 他の症例報告では、ビデオゲームとてんかん、筋骨格障害、深部静脈血栓症などのさまざまな状態との関連が文書化されていますが、これらの関連の強さはまだ確立されていません[23–27].
最近の否定的な注意にもかかわらず、いくつかの研究は、開発に対するビデオゲームの肯定的な効果の可能性を示しています。 Liらによる1つの研究。 就学前の年齢の子供たちの運動発達と認知行動との間に正の関連があることを発見した[28]。 他の研究では、以前のコンピューターゲームの経験が医師の腹腔鏡シミュレータのパフォーマンスを向上させることが報告されています[29]。 さらに、ビデオゲームは医学教育を含むさまざまな設定での学習とトレーニングの補助としてより頻繁に使用されています[30,31].
「ビデオゲーム」という用語は、コンソールとインターネット/コンピューターのビデオゲームを常に区別するわけではありませんが、代わりに、緩いクラスタリングを示唆しています。 コンソールビデオゲームには、任天堂、ソニープレイステーション、MicrosoftXboxなどが含まれます。 インターネットビデオゲームとは、他のプレイヤーとのコミュニティ環境でオンラインでプレイされるコンピュータゲームを指します。 性質は似ていますが、いくつかの重要な違いがあります。 コンソールゲームは他の人と一緒にプレイできますが、ほとんどのゲームは「シングルプレイヤー」であり、一人でプレイすることを目的としています。 ただし、インターネットゲームは「マルチプレイヤー」で使用するように設計されており、通常は離れた場所で他の人とオンラインでプレイします。 コンソールゲームはインターネットゲームよりも安価であり、コンピューターを必要としません。 インターネットでプレイするビデオゲームとコンソールゲームでプレイするビデオゲームのジャンルも内容が異なります。 コンソールゲームのテーマには、スポーツ、アクション、戦略、家族、パズル、ロールプレイングゲーム、シミュレーションが含まれますが、インターネット用に設計されたビデオゲームのテーマはより具体的で、主にアクションと戦略です。 ビデオゲーム市場は、種類に関係なく、一般的に子供と青年を対象とする数十億ドル規模の業界です。
ビデオゲームとADHDの関係は不明です。 ADHDの発生率は上昇を続けており、医療、財政、教育のリソースにおける重要な課題です[32,33]。 ADHDは複雑な障害であり、正しく診断されて正常に治療されるためには、罹患した子供や青年、教師、両親、医師からの意見が必要になることがよくあります[34]。 コナーズの親の評価尺度（CPRS）[35]は、ADHDの子供の診断を支援するために最も広く使用されている機器です。 CRSは、親と教師の両方のアンケートで構成され、反対行動、多動、不注意、ADHDなどの多くの要素が含まれています。
この研究では、ビデオゲームの使用とADHDの症状との関係を調べました。 研究された他のパラメーターには、ボディマス指数（BMI）、学年、仕事、拘留、および家族の状況が含まれます。
方法
設計と手順
IRBの承認を受けた後、被験者はバーモント州の地元の高校から募集されました。 学校の職員から許可を得て、指導事務所と学校の教師と連絡を取った。 調査はすべての9に配布されましたth そして、10th 学校の成績生徒（n = 221）。 調査には、学生（5ページ）と保護者（2ページ）が個別に記入するセクションと、研究への参加のために学生と保護者の両方が署名する必要がある同意書が含まれていました。 すべての調査データは匿名でした。 調査は、学校指導室を通じて収集されました（n = 162）。 回答が不完全だったため、18件の調査が省略されました。 最終的なサブジェクトプールは144で構成されました。 保護者と生徒からそれぞれ72。 元の力の計算は、思春期の人口における精神障害の報告された10％有病率に基づいており、200の力のために合計0.80の学生を求めました。 しかし、144の分析がアンケートに回答した後、統計的に有意な結果に達し、その時点で調査を終了できると結論付けました。
措置
ビデオゲームのプレイ、テレビの視聴、またはインターネットの使用に費やされた時間は、0.82時間未満、XNUMX〜XNUMX時間、XNUMX〜XNUMX時間、またはXNUMX時間を超える時間スケールを使用して評価されました。 学生の調査資料には、ビデオゲーム用に修正されたYoung's Internet Addiction Scaleが含まれていました（YIAS-VG;内部整合性、アルファ= XNUMX）[36]。 この尺度は、インターネット中毒特性に関する以前の研究で検証されました[13,36]。 質問は、ビデオゲームの過度の使用、仕事や社会生活の怠慢、期待、コントロールの欠如、顕著性など、社会的機能や人間関係に対するビデオゲームの悪影響を反映しています。 ConnersのParentRating Scale（CPRS;内部一貫性、r = 0.57）を使用して親を調査しました[35]。 CPRSは、行動を4つのカテゴリに分類します：反対、多動、不注意、およびADHD。 他の項目には、性別、家族の状況、週ごとの運動、先月の拘留、仕事、学業成績が含まれていました。 家族の状況は、既婚の両親と同居するか、離婚または離婚した1人の親と同居していると定義されました。 学業成績は、これらの2つの分野が高校カリキュラムのコアコンピテンシーとして受け入れられていることを考慮して、数学と英語の両方のクラスで得られた総合成績と平均成績によって評価されました。
データ分析
数値形式で報告された従属変数（BMI、グレード、YIAS-VG、CPRS）は、スチューデントのt検定とマンホイットニー検定を使用して分析されました。 後者の方法は中央値に基づいており、小さいサンプルサイズをテストする場合に推奨される方法です。 「はい/いいえ」として報告されたデータ（性別、仕事、拘留、運動、家族の状況）は、カイ二乗検定を使用して分析されました。 p≤0.05の場合、結果は有意であると見なされました。 ビデオゲームのプレイ、テレビの視聴、インターネットの使用に費やされた時間は、独立変数でした。 比較された時間間隔は、特定の活動にXNUMX時間未満またはXNUMX時間以上費やした学生のものでした。 XNUMX時間のカットオフが使用されたのは、他の時間間隔も比較されたものの、XNUMXつのグループ間でサンプルサイズがより均一に分布するためです。
結果
調査コホートは72の学生で構成されました。 9年生と10年生の31の男性と41の女性。 平均年齢は15.3±0.7歳でした。 被験者の人口統計を表に示します Table11。 学生のほぼ32％が働いており、89％には結婚していた両親がいました。 10人の学生が先月少なくとも1回拘留され、2人の学生が昨年の身体的な戦いに関与した。 4人の学生がアルコールを消費し、1人の学生が毎日の喫煙を報告しました。 2人の学生がADHDの診断を報告し、4人がうつ病および/または不安を訴えたと報告した。
1日1時間未満のテレビを視聴した青少年の平均BMIは、1時間以上テレビを視聴した人の20.28±2.33および22.11±4.01でした（p = 0.017、表 Table2）2）。 ビデオゲームを1時間以上費やしている青年ではBMIが高くなる傾向がありましたが、これらの結果は重要ではありませんでした。 BMIとインターネットで費やされた時間との間に関連性は見つかりませんでした。
ビデオゲームを0.001時間以上プレイした学生は、YIAS-VGのスコアが大幅に増加しました（コンソールおよびインターネットビデオゲームの場合、p <XNUMX、表 Table3）3）。 他の活動はYIAS-VGの増加傾向と関連していたが、重要ではなかった。
ビデオゲームを1時間以上プレイした人では、不注意な行動（インターネットとコンソールビデオゲームの両方でp≤0.001）とADHD（コンソールゲームとインターネットゲームのそれぞれp = 0.018と0.020）の動作が大幅に増加しました（表 （Table3）3）。 CPRSの多動性または反対のコンポーネントとビデオゲームの使用との間に有意な関連性は見つかりませんでした。 4つのカテゴリとインターネットまたはテレビの使用のいずれにも、重要な関係は見つかりませんでした。
インターネットをサーフィンして1時間以上ビデオゲームをプレイする学生では成績が低下する傾向がありましたが、これらの結果は重要ではありませんでした（表 （Table4）4）。 ただし、ビデオゲームを1時間以上プレイする生徒と全体的な成績ポイントの平均（GPA、p = 0.019、0.009、それぞれコンソールゲームとインターネットゲーム）では、かなり低い成績が見つかりました。
男性は女性よりもコンソールまたはインターネットビデオゲームで0.001日0.003時間以上過ごす可能性が有意に高かった（それぞれp <XNUMXおよびp = XNUMX）。 XNUMX人の男性がXNUMX日XNUMX時間以上ビデオゲームをプレイしていると報告したのに対し、XNUMX人の女性の青年だけがXNUMX時間以上インターネットビデオゲームをプレイしていると報告しました。 性別とテレビやインターネットで過ごす時間との間に有意な関係はありませんでした。 また、メディア形式に費やされた時間と、働いた、両親と結婚した、月に多くの拘留を受けた、またはより頻繁に運動した学生との間に有意な関連は見られませんでした。
議論
小児および青年のADHDは、遺伝的要因と環境的要因の両方に起因しています[37]。 メディアの影響のうち、過度のインターネット使用のみがADHDに関連していると報告されています。 ADHDの診断は、教師、両親、および医師からの入力に依存しています。 この研究では、1日1時間以上ビデオゲームをプレイしている青年のADHDと不注意な症状の増加を発見しました。
青少年のADHDの有病率は4–7％と報告されています[37,38]。 この研究では、親によって報告された診断に基づいて、8.3％の有病率が見つかりました。 CRPSの生のスコアのみに基づいてADHDの実際の診断を決定することはできませんでした。 1時間以上ビデオゲームをプレイした学生で、不注意やADHD行動の多かれ少なかれ重度の症状が見つかりましたが、ビデオゲームとADHDの関連性をより明確に理解するには、さらなる研究が必要です。 ビデオゲームを1時間以上プレイすると、ADHDの症状が増加するのか、ADHDの症状を持つ青年がビデオゲームにより多くの時間を費やすのかは不明です。
この研究では、ビデオゲームの使用と反抗的または攻撃的な行動との間に関連は認められません。 以前の研究では、ビデオゲームの暴力と攻撃的な行動との間に正の相関関係があることが示されています[4,14,20,21]。 ビデオゲームは、暴力的な行動を起こしやすいグループで、またはメディアの他の形態の暴力と関連して、このタイプの行動にのみつながる可能性があります。 この研究の力は、そのような違いを検出するように設計されていなかったため、推論を行うことはできません。
テレビ視聴がBMIに及ぼす影響は、いくつかの研究で報告されています[1,2,5,6]。 BMIの増加と1時間以上のテレビ視聴との間に重要な関連性が見つかりました。 ビデオゲームを1時間以上プレイしても、BMIの増加とは関係ありませんでした。 以前の研究では、若い世代のBMIとビデオゲームの間に重要な関係があることがわかりました[18,19]。 私たちの調査結果は、この関連が思春期初期まで持続することを示唆しています。
インターネット上の時間はBMIの増加とは関係ありませんでした。 インターネットを1時間以上使用している青年では、BMIが減少する傾向が見られました。 私たちの調査結果は、子供向けのテレビやビデオゲームの時間を制限するための現在の推奨事項に従うべきであることを示唆しています[6].
コンソールとインターネットの両方のビデオゲームは、YIAS-VGによって測定された依存症スコアの増加に関連していました。 YIAS-VGは、ビデオゲームが日常の活動、人間関係、睡眠、日常の思考などのさまざまな社会的要因に悪影響を与える程度を評価します。 YIAS-VGスコアの増加は、ビデオゲームをXNUMX日XNUMX時間以上プレイすると、人間関係や日常生活に悪影響を与えることを意味します。 「過剰な」ビデオゲームの使用を特定するためにYIAS-VGのカットオフを定義しませんでしたが、コホートのスコアは「インターネット中毒」の証拠と見なされるほど高くありませんでした[13,36].
ビデオゲームをXNUMX時間以上プレイした人のGPAは低かった。 この研究コホートの全体的なGPAは比較的高かったものの、「A」（XNUMX時間未満のビデオゲーム）と「B」（XNUMX時間以上のビデオゲーム）の違いは、成績に大きな変化があります。 学力が低い学生にとって、これは特に重要かもしれません。 テレビをXNUMX時間以上見ている学生のGPAが低くなる傾向もありました。 過度のテレビは学校の成績の悪さに関連していると報告されています[6].
この調査では、コンソールとインターネットビデオゲームをXNUMX日XNUMX時間以上プレイすると、青少年の社会的および学術的悪影響が生じることがわかりました。 この関連付けは、ビデオゲームに「中毒」になったり、過度の時間プレイしたりすることに依存しません。 さらに、インターネットとコンソールシステムでビデオゲームをプレイすることに違いはありませんでした。 ビデオゲームの集中的な性質は、それがインターネット上にあるかコンソールシステム上にあるかに関係なく、ビデオゲームと行動障害との間にこの時間依存の関係を引き起こす可能性があります。
この研究にはいくつかの制限があります。 ビデオゲームとADHDのこの断面比較では、因果関係を確立することはできません。 したがって、ビデオゲームをプレイすることでADHDの症状が増加するのか、ADHD症状を抱える青年がビデオゲームをより長い時間過ごす傾向があるのかを判断することはできません。 この関係をより綿密に調べる前向き研究は確かに正当化されます。 対象コホートは、すべてのグループの代表でもありませんでした。 調査に回答した学生の大多数は白人であり、薬物やアルコールに関与しておらず、両親と結婚しており、学校でよくやった。 したがって、他のコホートにおけるビデオゲームとADHDの関連は推測できません。 この研究は、ビデオゲームを1時間以上費やした青年を分析するために設計されました。 後者のコホートをより詳細に調べて、ビデオゲームのプレイに費やした時間とADHDの症状または学業成績との間に線形関係があるかどうか、またはこれらのアクティビティに過度の時間を費やしている人々の間に他の関係が存在するかどうかを判断することは興味深いでしょう。
まとめ
私たちの知る限り、これはビデオゲームの使用と青年期のADHD症状との関連を発見した最初の研究です。 ADHDのリスク要因の評価には、多くの場合、家庭および学術的な環境要因の特定が含まれます。 親との関係、幼児期の発達要因（早産）、インターネットの過剰使用は、後年のADHDに関連しています。 ADHDに寄与するこれらおよびその他の危険因子の特定は、予防および早期の治療戦略につながります。
付録A
生産ノート
この記事は出版後に修正されました。 Beck Depression Inventoryは、もともと付録Aにリストされていました（表 （Table5）、5）が、著作権上の理由により削除されました。
謝辞
統計的支援についてはDiantha Howard氏、サポートについてはJuliette Chan氏に感謝します。 Linda BarnesとSarah Smith Conroyの支援に感謝します。
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