精神医学調査。 10月2014; 11（4）：380–386。
オンラインで公開10月20、2014。 土井： 10.4306 / pi.2014.11.4.380
PMCID：PMC4225201
抽象
DevOps Tools Engineer試験のObjective
本研究の目的は、中学生におけるインターネット中毒の有病率を調べ、関連する心理社会的危険因子とうつ病を特定することであった。
メソッド
この研究は、大韓民国の都市である烏山で実施された小児精神障害に関するより大規模な疫学研究の一部でした。 インターネット中毒にはIASを、被験者の感情的および行動的問題にはK-YSRを、抑うつ症状にはK-CDIを使用しました。 n = 1217完了したケースのデータを使用しました。 性別、年齢、喫煙と飲酒の経験、経済状況、最初のインターネット使用の年齢、K-YSRおよびK-CDIスコアである独立変数を設定します。
結果
被験者は、中毒ユーザー（2.38％）、オーバーユーザー（36.89％）、および通常のインターネットユーザー（60.72％）で構成されています。 注意力の問題、性別、滞納問題、K-CDIスコア、思考問題、年齢および攻撃的行動は、インターネット中毒の予測可能な変数でした。 インターネットの初期利用年齢は、インターネット中毒を否定的に予測していました。
まとめ
この結果は、インターネット中毒に関連する社会人口学的、感情的または行動的要因に関する他の研究と同様のことを示しました. 一般的に、より深刻なインターネット依存症の被験者には、より感情的または行動上の問題がありました。 思春期のインターネット依存症を発見したとき、彼らはすでにさまざまな困難を抱えていたということです。 したがって、被験者に感情的または行動的な問題があるかどうかを評価し、インターネット中毒を防ぐために介入する必要があります。
はじめに
韓国は、世界で最も先進的なITシステムの1つであり、高速のインターネット速度と、全国的に簡単にインターネットにアクセスできます。 したがって、彼らの生活におけるインターネット利用の適応は一般的な現象となっています。 インターネットの使用に関する調査では、青少年の99.9％が見つかりました。1 インターネット中毒は国際的な問題として認識されています。 他の国での研究も行われています。 米国におけるインターネット依存症の有病率は、10代および20代の人々の間で9.8-15.2％です。2 ギリシャでは、潜在的な問題のあるインターネット使用（PIU）の有病率は19.4％であり、PIU率は1.5％です。 この研究では、潜在的なPIUは、PIUの提案された基準のすべてではなく一部を満たすインターネットの使用として定義されています。 彼らは、インターネットの使用特性をグループ化するために、Young Internet AddictionTestを使用しました。 PIUとは、個人がインターネットの使用を制御できないことを意味するため、著しい苦痛および/または機能障害があります。 台湾では、インターネット中毒の有病率は大学生の間で15.3％です。3 多くの研究により、韓国の青少年のインターネット依存症の発生率は2.6と14.9％の間にあることが明らかになっています。1,4,5 場所、スクリーニングツール、対象年齢などの多くの要因が、これらの研究の発生率の違いに寄与している可能性があります。
インターネット中毒障害（IAD）は、インターネットの使用を制御できないことと定義されており、身体的、心理的、社会的困難につながる可能性があります。6 1998では、ゴールドバーグは、精神障害の診断および統計マニュアル（DSM-IV）に記載されているように、病的賭博に基づく精神障害であることをIADに提案しました。 病的ギャンブルに加えて、IADは、顕著性、気分変化、耐性、離脱症状、葛藤、再発などの物質依存性の特徴に類似した特徴を示します。6 インターネット中毒に関する集中的な評価と治療を必要とする臨床的懸念は、過去数年間で拡大しています。 しかし、それが精神障害の診断および統計マニュアル、第5版（DSM-2013）で障害として追加されるべきかどうかが議論されました。 インターネット中毒が既存の障害から現れたのか、それとも本当に個別の病気の実体であるのかは明らかではありません。 3年の時点で、「インターネット使用ゲーム障害」がDSM-VセクションXNUMXに組み込まれました。これは、さらなる調査が必要な障害のカテゴリです。7
インターネット中毒は、うつ病、注意欠陥多動性障害（ADHD）および衝動制御障害との相関関係を実証しています。8,9,10,11 1618から13年の18の学生のうち、6.4％は病理学的なインターネット使用のリスクが中程度から高い。 病理学的に使用した患者は、2.5ヶ月のフォローアップで対照群と比較して9倍のうつ病を経験する可能性が高かった。 この結果は、当初は精神衛生上の問題はないが、インターネットを病理学的に使用している若者はうつ病になるリスクがあることを示唆しています。11 一方、うつ病は、ヤングが報告したように、インターネット中毒の先行するメンタルヘルスの問題の1つでした。6
インターネット依存症の発達は、ADHDのある集団でより高いことが示されました。 Yooらのレポートでは、12 インターネット中毒の小学生はADHD症状の割合が高いと述べられました。 思春期の人口は、ADHDとインターネット中毒との関連も示しています。13 ADHDの子どもや青年は、すぐに満足するというニーズを満たすために、おそらくインターネット中毒につながるインターネットの快適さを追求することをお勧めします。 彼らは興味を維持するのに苦労し、報酬の遅れを嫌うので、通常、学業の機能が低下し、仲間との関係が困難になります。 インターネット活動は通常、マルチモーダルな刺激、即時の応答、および報酬を提供するため、これはおそらくインターネット依存症の主な原因の1つです。
さらに、幼い頃にインターネットにさらされ、家族の結束力、順応性、コミュニケーションが貧弱であることは、インターネット依存症の環境要因でした。13 Ni等。14 インターネット使用の最初の暴露の年齢は、インターネット中毒と有意に関連していると述べました。 病的なギャンブルやアルコール飲料などの他の中毒に関する調査では、幼少期の曝露はその重症度や依存性と密接に関係していることが示唆されています。15,16,17 これらの研究の結果を考慮すると、若い年齢でのインターネットへの露出は、インターネット中毒の関連要因になる可能性があります。
この研究では、私たちの目的は、1）問題のあるインターネット使用の普及率とインターネット中毒の程度、2）インターネット中毒に関連する要因を調べることでした。
方法
科目
この研究は、韓国のソウル南西部の都市であるO山で実施された小児精神障害に関するより大きな疫学研究の一部でした。 チャイルドメンタルヘルスケアセンターは、地元の子供の定期健康診断中に調査を実施し、2006でデータを収集しました。 調査員は学生とその両親にこの研究の目的と便益について手紙で説明し、インフォームドコンセントに署名し、機密性の保証を与えました。 学生は、研究助手の監督の下で教室でアンケートを完了するように要求されました。 合計1857の学生がこの研究に参加し、640の学生はアンケートが不完全であるため除外され、1217の学生が生じました。
波形パラメータ計測
社会人口統計データ
参加者は、家族構造、親の教育と経済状況、喫煙経験、飲酒経験、インターネットの初期使用年齢、年齢と性別を網羅した一般的なアンケートに回答しました。 経済的地位は、家族の収入に基づいて3つのカテゴリーに分けられました。
インターネット中毒スケール
サブジェクトがインターネットの使用に関与する程度は、韓国語版のインターネット中毒スケール（IAS）を使用して決定されました。6,12 IASは20アンケート項目で構成されています。 各アイテムは、5ポイントスケールで評価されます。 総合スコアが高いほど、インターネット依存度が高いことを示しています。 ヤングによると、IASの70以上のスコアは明らかなインターネット依存症を示し、40を超えるスコアはインターネットの過剰使用を示し、日常生活でいくつかの問題を引き起こす可能性があります。 IASは信頼できる有効なツールとして確立されました。18 本研究では、クロンバックのアルファは0.91であり、優れた内部一貫性を示しています。
韓国青年の自己報告
アケナブ19 青年が過去6か月の自分の適応性と感情的および行動上の問題を自己報告するために使用するこの自己報告尺度（YSR）を開発しました。 11から18の年齢の若者向けに開発されました。 YSRは、不安/うつ、注意の問題、攻撃的な行動、外在化および内在化の問題など、経験的に導き出された13のサブスケールの年齢および性別ベースのTスコアを生成します。 Ohらによって考案されたYSRの韓国語版を使用しました。20 これは、韓国の若者でも同様の適切な心理測定特性を持つと考えられています。 K-YSRは、性別および年齢別のグループにも標準化されており、韓国では臨床および研究の目的で広く使用されています。
統計分析
まず、被験者をIASの合計スコアに基づいてインターネット中毒ユーザー、オーバーユーザー、通常のインターネットユーザーの3つのグループに分け、カイ2乗検定とクラスカルで3つのグループの社会人口学的特性とK-YSRスコアを比較しました-ワリステスト。 この研究では正規分布が示されなかったため、このノンパラメトリック手法を使用しました。
第二に、本研究の主な目的は、段階的多重回帰を使用して、インターネットの中毒的な使用に対する感情的および行動上の問題および他の家族または社会経済的条件の影響を評価することでした。 私たちの主な独立変数は、性別、年齢、喫煙および飲酒経験、経済状況、最初のインターネット使用年齢、K-YSRおよびK-CDIスコアのサブ項目でした。 従属変数には、IASスコア（インターネット中毒ユーザー、オーバーユーザー、および通常のインターネットユーザー）が含まれていました。 SPSS ver。を使用しました。 分析用の17.0。
結果
この調査に登録した1217中学生のうち、29の被験者（2.38％）はインターネット中毒ユーザーであり、449の被験者（36.89％）はオーバーユーザーであり、739（60.72％）は通常のインターネットユーザー（テーブル1）。 性別、年齢、喫煙経験、およびインターネットの初期使用年齢はサブグループ間で異なっていましたが、アルコール飲料と経済的地位はほとんど差がありませんでした（テーブル1).
平均スコアは、インターネット中毒ユーザーの77.41±7.80、オーバーユーザーの49.42±7.65、および通常のインターネットユーザーの30.20±5.13（テーブル2）。 インターネット中毒の高いグループでは、K-YSRのサブアイテムのスコアが高く、撤回されたアイテムを除いて、差は統計的に有意でした（p <0.01）。 オーバーユーザーとインターネット中毒ユーザーの間に違いはありませんでしたが、通常のインターネットユーザーは撤回されたアイテムで他の0.01人との違いを示しました。 K-CDIでは、インターネット中毒の高いグループが高いK-CDIスコアとの相関を示し、XNUMXつのグループ間の差は有意でした（p <XNUMX）（p <XNUMX）（テーブル2).
インターネット依存症は、K-YSRの合計項目とサブ項目、およびK-CDI（テーブル3、p <0.01）。 インターネット中毒の重症度を説明できる要因は、注意の問題（β= 0.578、t = 3.36）、滞納の問題（β= 0.900、t = 4.02）、思考の問題（β= 0.727、t = 3.80）および攻撃的な行動（β = 0.264、t = 3.25）K-YSRおよび性別（β= 5.498、t = 8.65）、年齢（β= 1.591、t = 4.29）、K-CDIスコア（β= 0.382、t = 6.50）（テーブル4）。 最初のインターネット使用の年齢は、インターネット中毒との相関関係を示しました（β= -0.090、t = -3.71）。 若い年齢のインターネットを使い始めると、簡単にインターネットに夢中になります（テーブル4）。 上記の31.5つの項目は、インターネット中毒を説明する要因の2％で構成されていました[R0.315 = 8、F（68.41）= 0.01、p <XNUMX]（テーブル4).
考察
この研究は、中学生のインターネット中毒率と関連する社会経済的特徴、感情的および行動的要因に関するものでした。
男性は、他の研究と一貫した結果が得られた女性よりもインターネット中毒に密接に関連していた。1,3,8,9,24 重回帰が行われたとき、男性の性別はインターネット中毒の強力な予測因子でした（テーブル4).
この研究は、インターネット中毒と被験者の年齢が高いほど関係があることを証明しました。。 他の国々の研究も、インターネット中毒は青少年に非常に一般的であると結論付けています。25,26,27 しかし、インターネット中毒が13歳から15歳までの若者に影響を与える理由についての詳細な研究はありません。 一般的に、高校生は中学生や小学生よりもインターネットに夢中になりやすいです。 したがって、高校生に近い中学生ほど、インターネット依存症がより顕著になると推測されます。.5,28
初めてインターネットを使用する年齢が若いほど、インターネット中毒がより深刻になる傾向がありました。 大学の新入生におけるインターネット使用の開始年齢（年齢8-12）に関する中国での調査により、インターネット中毒が確認されました。14 明確な理由はありませんが、この結果は、子供が後年インターネットにさらされることがインターネット中毒の保護要因になる可能性があることを意味する場合があります。 過度のインターネットへの露出から子供を保護するために、家族の環境は重要です。 親は、子供たちのインターネット使用に関する測定を実施する必要があります。 年少の子供は、両親のインターネットの使用によって簡単に影響を受けます。
他の家族の環境要因もインターネット中毒に影響します。 キムら。29 家族内のコミュニケーションの問題と弱い家族の結束は、深刻なインターネット中毒に関連していると報告しました。 調査では、家族内の雰囲気がおそらくインターネット中毒を減らす重要な要因になることが示されました。30
インターネット中毒は、高いK-CDIスコアとうつ病/不安および社会的問題と相関していた：他の研究の結果と一致したK-YSRの小項目。26,27,31,32,33,34 カンツィアンの仮説に基づいて、セルフメディケーションの方法としてのサイバー世界は、現実の世界でうつ病に苦しんでいるにもかかわらず、ユーザーの愛情、自尊心、関係、またはセルフケアを簡単に調整できることを示唆します。36 リーら。34 深刻なインターネット依存症の人は、学校生活への適応と自己効力感の低下に問題があると述べた。 したがって、うつ病や社会的問題のある若者は、現実世界で問題を回避する手段としてインターネットを使用する可能性が高くなります。
K-YSRの社会問題に関連する項目には、うまくいかない、からかわれ、好かれない、迫害されていると感じる、戦いや攻撃の標的になるなどがあります。
注意の問題がインターネット依存症の予測因子であるという結果は、他の研究の結果の複製でした。26,37,38 コら。32 また、ADHDは2年間にわたる前向き研究でインターネット依存症の最強の予測因子であると報告しました。 ADHDの患者は1つの事柄に長時間耐えることができず、遅延報酬を待つのが困難で、即時報酬にのみ応答します。 そのため、すぐにやりがいのあるゲームに簡単に夢中になります。39 インターネット上でマルチタスクを実行できることも、ADHD患者にとって魅力的な特徴です。
この研究では、非行の問題、外在化の問題、攻撃的な行動がインターネット中毒に関連していた (テーブル2）、さらに延滞問題と攻撃的な行動は、インターネット依存症の予測因子でした（テーブル4） T衝動性と非行が注意の問題に関係なくインターネット中毒に関連していることを報告したいくつかの研究があります.9,24,40,41 攻撃的または非行の行動をとる若者は、現実の世界で関係を築くのに苦労しますが、サイバーの世界で簡単に形成し、破ることができます。 しかし、攻撃性または非行性がインターネット依存症の直接の原因であるかどうかは明らかではないため、このトピックにもっと焦点を当てる必要があります。
思春期のインターネット利用は、無駄な活動とは見なされませんでしたが、学校の調整と仲間との関係に伴う困難を間接的に表現したものと見なすことができました。 インターネット中毒は、うつ病、不安、またはADHDの兆候である可能性があるため、併存疾患の評価が必要です。 また、インターネット中毒の深刻さとその意味を評価し、インターネット中毒者に助けを与えなければなりません。
この研究にはいくつかの制限があり、最初の制限は、被験者が韓国の都市にいて、結果を一般化するのが難しいため、地理的な制限です。 XNUMX番目の制限は、内容に関するデータがないため、うつ病、K-YSRサブアイテム、または社会人口統計データとインターネット使用の内容との相関関係についてこれ以上調査できなかったことです。 それらの間の相関関係がインターネットコンテンツに関連付けられている可能性があります。 XNUMX番目の制限はYSRの問題を考えようとしています。 思考問題とインターネット中毒の関係についての明確な説明はまだありません。 この研究でも関連性を説明することはできませんでした。 インターネットユーザーの内容を調べて説明するような方法かもしれません。 XNUMX番目の制限は、問題のある行動が精神障害ではなかったことです。 したがって、注意欠陥のスコアが高い人がADHD患者であるとか、非行の問題が高い人が行為障害の患者であるとは考えられません。 第四に、この研究は横断的研究であるため、正確な因果関係を説明することはできません。
この結果は、インターネット中毒に関連する社会人口学的、感情的または行動的要因に関する他の研究と同様のことを示しました。 男性、高齢、注意力の問題、非行の問題、攻撃的な行動、K-CDIスコア、および最初にインターネットを使用した年齢は、インターネット中毒に関連していました。 一般的に、より感情的または行動的な問題を抱える被験者は、より深刻なインターネット依存症を示しました。 思春期のインターネット依存症を発見したとき、彼らはすでにさまざまな困難を抱えていたということです。 したがって、被験者に感情的または行動的な問題があるかどうかを評価し、インターネット中毒を防ぐために介入する必要があります。
参考文献
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