ペルー地域の高校生におけるインターネット依存症と精神的健康障害：十字架

Redattore di psichiatria del BMC

BMC 精神医学第 23 巻、記事番号: 408 (2023) この記事を引用

メトリクスの詳細

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミック中に、ペルーのチクラーヨにある2つの私立学校の高校生を対象に、インターネット依存症（IAD）と不安症および抑うつ症状との関連性を調査する。

2 つの私立学校の 505 人の青少年を対象とした横断的分析調査。従属変数は、Beck Adapted Depression Questionnaire (BDI-IIA) と Beck Anxiety Inventory (BAI) でそれぞれ測定された不安と抑うつ症状でした。主な独立変数は、インターネット依存症検査装置 (IATI) で測定された IAD でした。有病率 (PR) と 95% 信頼区間 (95%CI) が推定されました。

平均年齢は14.16歳、54.9％が女性でした。 22.2% と 3.2% が軽度および中等度の IAD を示しました。それぞれ。 9.3% が重度の不安を示し、34.3% が重度の抑うつ症状を示しました。単純回帰では、軽度、中等度、重度の IAD を患う青年は 19% (PR = 1.19; 95%CI: 1.05-1.35)、25% (PR = 1.25; 95%CI: 1.02-1.53)、および 53% (PR) を示しました。 = 1.47; 95% CI: 1.47–1.60) 抑うつ症状の有病率が高い。ただし、この関連性は複数モデルでは維持されませんでした。重度の IAD を患う青年では不安が 196% 増加しました (PR = 2.96; 95%CI: 1.86-4.71)。

10 人の生徒のうち 2 人、1 人、3 人がそれぞれ IAD、抑うつ症状、不安症を呈していることがわかりました。 IADとうつ病の症状との関連性は見つかりませんでしたが、不安との関連性は見つかりました。うつ病の症状の発症に関連する要因の中には、男性の性別、摂食障害の存在、潜在性不眠症、2時間以上のデバイスの使用、学術活動でのインターネットの使用などが含まれます。不安に関して、関連する要因としては、女性の性別、摂食障害の存在、潜在性不眠症、社会的交流としてのインターネットの使用などが挙げられます。教育の柱としてインターネットの導入が目前に迫っていることを踏まえ、カウンセリングプログラムの導入を推奨します。

査読レポート

2019 年 12 月に、未知の肺炎の最初の症例が中国で報告され、後に世界保健機関 (WHO) によってコロナウイルス感染症 (COVID-19) と命名されました [1]。 6億人以上の確定感染者と600万人以上の死亡が報告されている[2]。ペルーでは、感染者数と死亡者数を減らす効果が実証されているため、社会的隔離と隔離[3]を通じて感染の増加を緩和する封じ込め対策が実施されました[4]。しかし、人々を在宅に留めるこれらの措置により、唯一の通信手段として確立された電子機器（コンピュータ、携帯電話、タブレット、またはその他の画面付き機器）[5]によるインターネット利用の増加が条件となっていますが、その過剰なリードはその結果として生じる精神的健康障害（不安やうつ病）の出現[6,7,8]。これは、心理的脆弱性のために青少年に多く発生します[9]。

新型コロナウイルス感染症が流行する前は、世界的にインターネットの使用率は 57.0% [10] でしたが、パンデミックの状況下では最大 70.0% まで増加したと報告されています [6]。ペルーの統計によると、人口の 79.4% が毎日インターネットに接続しており、76.8% が 12 ～ 18 歳（高校生）の年齢層に相当します [11]。メキシコで発見されたもの（6歳から17歳）と同様で、使用強度は1日5ヘクタールであった[12]。新型コロナウイルス感染症流行時に実施されたメタ分析によって裏付けられた結果は、青少年のスクリーンへの曝露時間が1日あたり5時間から10時間の範囲であることを示した[9]。この曝露時間を健康に大きな影響を与える要因 [6] に変えると、攻撃性 [13] の発達として、自殺リスク [14]、より深刻な精神病理学および気質の困難 [15] が予測されます。監禁。インターネット依存症 (IAD) の有病率に関しては、パンデミックの状況下でヨーロッパの学生で 3.5% と 6.2% と報告されており [16]、アジアの高校生で見つかった 24.4% [17] とは異なります。。青少年の精神的健康障害（不安症とうつ病）の有病率に関しては、パンデミック前の有病率はそれぞれ11.6%から12.9%の範囲でした[18、19]。しかし、パンデミックによる孤立により、13歳から16歳の青少年の不安有病率は24.2%に増加し[20]、同様にうつ病は16.0%に増加した[21]。この結果は、不安症とうつ病の有病率がそれぞれ25.9%と20.5%であると報告したメタ分析によって裏付けられており[22]、これは年長の青年と少女でより高かった。

IAD と学童における精神的健康障害の発症との関連性に関しては、両方の変数間に正の関連性が見出されています [23]。ヨーロッパとアジアの研究では、この関連性が肯定的であることが示されており[24、25]、他の研究でもIADがストレス、うつ病、不安、孤独感に影響を与える因子であることが判明している[26]。これらの結果は、新型コロナウイルス感染症のパンデミックに関連して実施されたさまざまなメタ分析によって裏付けられています[9、27、28]。しかし、他の状況で実施された研究では一連の限界が示されました。そのうちの 1 つは小さなサンプルです。他の研究では、これまでの研究では関連性の尺度が推定されていなかったため[29]、パンデミックの状況では成人人口のみに焦点を当てていたため[27、30]、ペルー以外の状況では学童[31]だったため、関心の関連性を最終的に証明できなかった。、32、33]。

インターネットの使用の増加に加えて、中学生などの未踏の人口に焦点を当てると、この状況が成人になっても維持されるリスクがあるため、教育による緊急の介入が必要になります[34]。この研究では上記のことから、ペルー地域の高校生における IAD と精神的健康障害の存在との関連性を判断するという目的があります。

私たちは、IADが精神的健康障害（抑うつ症状や不安症）と関連しているかどうかを評価するために、ペルーのチクラーヨにある2つの私立学校の学童を対象に分析的横断研究を実施しました。データ収集は2021年8月から11月の期間に実施されました。ペルーにおける新型コロナウイルス感染症パンデミックの第2波による学校閉鎖を特徴とするこの期間、学校はSARS-CoVの蔓延を防ぐために学童に遠隔教育を提供しました。 -2. 特にランバイェケ県では、パンデミックの第一波で新型コロナウイルス感染症による深刻な影響を受けたため、厳格な社会的距離確保措置が維持された[35]。

研究対象集団は、2021 年度の中等教育レベルの 1 年目から 5 年目までの 2 つの私立学校に在籍する 810 人の学童で構成されました (N1 = 630 人、N2 = 180 人)。この研究に含まれている 2 つの学校は、ペルーの沿岸地域にある都市チクラーヨにあります。

私たちは、95% の信頼水準、90% の検出力、5% の誤差範囲でサンプルサイズ 408 人の参加者を募集することを目指しました。非曝露群で 42%、曝露群で 58% という推定有病率に基づいて、必要なサンプルサイズを計算しました。また、親や学校による拒否率が 10% であることも考慮し、サンプルサイズを調整して参加者を 490 名にしました。最終的に、非確率的な雪だるま式サンプリングを使用して、両校から中等教育レベルの 1 年生から 5 年生までの合計 505 人の生徒を採用しました。この方法で募集した学生の最小数は 28 名、最大数は 251 名でした。

2021 年度に入学し、仮想授業に定期的に出席し、教育活動のために自宅でインターネットにアクセスできる学生が対象でした。自分の子供が精神病状と診断されていると親が報告した学生、過去6か月以内に新型コロナウイルス感染症により非常に近親者を亡くした学生（学生の精神的健康と幸福に影響を与える可能性があるため）、死亡した学生は除外した。自分の子供が研究に参加するためにインフォームドコンセントを提供していない、および研究に参加することに同意を提供しなかった学童。最後に、2 つの私立教育機関間で 505 人の学生のサンプル (n1 = 381 y n2 = 124) を取得しました。これは人口の 62.3% に相当します (図 1)。

参加者選考フローチャート

従属変数は、Beck Depression Instrument で 7 点以上のスコアが得られた場合に定義される抑うつ症状と、Beck Anxiety Instrument で得られる 22 点以上のスコアとして操作的に定義される不安でした。

主な独立変数はインターネット依存症で、依存症検査ツールへの回答を通じて生徒が報告した 30 を超えるスコアとして運用上定義されました。

共変量は個人的なもので、体重（キログラム）と身長（メートル）を取得した後、年齢（年）、性別（男性、女性）、体格指数（低体重、正常、過体重、肥満）を調査しました。自己申告、不眠症（いいえ、無症状、中程度の臨床的、重度の臨床的不眠症）、タバコとアルコールの使用頻度（人生のある時期、過去1年、先月）、自尊心（いいえ、はい）、食事行動 (いいえ、はい)、インターネットデバイスの使用時間 (1 時間未満、1 ～ 2 時間、2 ～ 3 時間、3 ～ 4 時間、4 時間以上)、社会的交流のためのインターネットの使用 (いいえ、はい）、遊ぶためのインターネットの使用（いいえ、はい）、ソーシャルネットワークの使用（Facebook、Instagram、Twitter、WhatsApp、Snapchat、Tinder、Tiktok）、身体活動。さらに、教育変数も調査しました。学校の学習年度（1 年生、2 年生、3 年生、4 年生、5 年生）、中等教育時代に履修できなかったコースの自己申告（いいえ、はい）、および学校での学習の利用に関する自己申告です。インターネット (いいえ、はい)。

Beck Depression Inventory Adapted (BDI-IIA): 12 歳以上の人々の過去 2 週間のうつ病症状の重症度を評価する手段です。これには 21 の項目があり、リッカート型の回答には 0 (悲しくない) から 3 (とても悲しくて気分が悪い) までのスコアが割り当てられます。カットオフポイントによると、合計スコアが 6 以下であれば、うつ病の症状は最小限です。 7から11までは軽度のうつ病の症状です。 12 ～ 16 は中等度のうつ病の症状です。 17 から 63 までは、重度のうつ病の症状です [36]。最終的にスコアは 0 から 63 点まで加算されます。ペルーでの検証は 16 歳から 36 歳の大学生を対象に実施され、2 つの因子 (CFI = 0.97; IFI = 0.98; NFI = 0.83; NNFI = 0.97)、内部一貫性 0.90、安定性による要因分析の結果が得られました。非常に許容できる[37,38,39]。ラテンアメリカのパンデミック中に、青年/一般人口の精神的健康を評価するために使用されてきました[40、41]。

Beck Anxiety Inventory (BAI): その目的は、12 歳以上の人々の不安症状を評価することです。これには 21 の質問があり、リッカート型の回答には 0 ～ 3 のスコアが与えられます: o = 正常、1 = 軽度、2 = 中等度、3 = 重度。カットオフポイントの場合: 0 ～ 21 = 軽度の不安、22 ～ 35 = 中等度の不安。 36 を超える = 重度の不安 [42]。ペルーでの検証はペルー地域の高校生を対象に実施され、クロンバックのアルファ 0.89 が得られました [43]。ラテンアメリカのパンデミック中に、青年/一般人口の精神的健康を評価するために使用されてきました[44、45]。

インターネット依存症検査装置 (IATI): ヤングによって作成されたオリジナルの装置には 20 項目があり、支配、過度の使用、仕事の怠慢、期待、制御の欠如、社会生活の無視の 6 つの要素を測定します [46]。これは、行動に応じて 0 から 5 までのリッカートタイプのスケールを使用し、「まったく」、「めったに」、「時々」、「頻繁に」、「非常に頻繁に」、「常に」を表します。リマ・ペルーの学校青少年のサンプルで検証され、クロンバックのアルファ値は 0.84 でした。ラテンアメリカのパンデミック中に、青年/一般人口のTAIを評価するために使用されてきました[48、49]。

不眠症重症度指数 (ISI): 7 つの質問で構成され、不眠症によって生じる症状、悩み、影響を推定する手段です。各質問には、0 から 4 までスコア付けされたリッカート型の回答があり (例、0 = 問題なし、4 = 非常に深刻な問題)、合計スコアは 0 から 28 になります [50]。元のバージョンに基づいたカットオフポイント。 0 ～ 7 のスコアは不眠症ではないと分類されます。 8時から14時までは不眠症が閾値を下回る。 15～21、中等度の臨床的不眠症。 22～28、重度の臨床的不眠症[51]。これは医学生との研究でスペイン語に翻訳され、クロンバックの α = 0.82 を示しました [52]。

ローゼンバーグ自尊心尺度 (RSES): 10 の質問で構成され、そのうち 5 つはポジティブな方向 (項目 1、3、4、7、10) で、5 つはネガティブな方向 (項目 3、5、8、9) です。および10）。スコアが割り当てられた 4 つの回答形式があります: 強く反対 = 1、反対 = 2、同意 = 3、そして強く同意 = 4 [53]。スコアは 10 から 40 ポイントで、スコアが高いほど自尊心が高いことを示します。ペルーでの検証には、リマ首都圏の公立および私立学校に所属する 11 歳から 18 歳までの生徒 931 人からなる母集団が使用されました。内部一貫性は係数 H によって取得され、値 > 0.80 が得られました [54]。

摂食障害の態度と症状の自己報告尺度 (EAT-26): これは、男女の青年および成人において摂食障害を呈するリスクを評価する手段です。 3 つの領域に細分化された 26 の質問で構成されています: 項目に該当する食事: 1、6、7、10、11、12、14、16、17、22、23、24、25、過食症、食べ物へのこだわりは項目 3、4、9、18、21、26 に対応し、経口コントロールは項目 2、5、8、13、15、19、20 に対応します [55]。回答には、症状とともにプラスの方向にスコア付けされた 6 つの選択肢があります。常に = 3、非常に頻繁に = 2、頻繁に = 1、時々 = 0、まれに = 0、決して = 0 ですが、質問 25 だけが逆方向です。 21 を超えるスコアは、より徹底的な評価を意味します。トルヒーリョの私立大学の学生を対象としたオメガ係数 (w) に基づく検証では、信頼性 0.90 が示されました [56]。

青少年のための身体活動アンケート (PAQ-A): その目的は、過去 7 日間の青少年の身体活動を評価することです。これは、身体活動のレベルが 1 = 低レベル、5 = 高レベルの 5 段階評価で採点される 9 項目で構成されています [57]。最初の 8 つの質問は採点に役立ち、質問 9 では、その週に身体活動をしなかった理由を知ることができます [58]。合計スコアは得られたポイントの平均値であり、スコアが高いほど身体活動が大きいことを示します[57]。この効果は、サンマルティンデポレス地区の学校に通う 690 人の高校生に適用された研究を通じてペルーで検証され、クロンバックのアルファは 0.80 であると報告されました [59]。

データの品質管理を確実にするために、いくつかの対策を講じました。まず、Google Forms プラットフォームを使用してオンラインアンケートを設計しました。次に、学校の代表者から許可を得て、研究の目的を説明し、参加者に倫理原則の遵守を保証しました。第三に、最適なデータ収集プロセスを確保するために、事前に検証された標準化されたアンケートを使用して、参加校の 50 人の生徒を対象にパイロット研究を実施しました。私たちは静かで快適な環境でアンケートを実施し、一貫性と正確性を確保するために明確な指示を提供しました。これを達成するために、私たちは訓練を受けた研究助手に、実施前に保護者と生徒の両方に調査の目的を説明させました。

学生に知らせるために、私たちは学校の代表者に、新型コロナウイルス感染症のパンデミック中に使用されたオンライン教育プラットフォームを介して、2021 学年度に入学するすべての学生にオンラインアンケートを配布するよう依頼しました。このアンケートは、完了時に保護者や教師のサポートを受けずに、生徒自身が自主的に実施しました。このアンケートは試験以外の週と仮想授業の間の休み時間に配布され、学生は最長 15 分で回答することができました。

収集したデータベースをGoogleフォームからExcel形式でエクスポートします。続いて、統計プログラム STATA v.17.0 でデータを分析しました。変数の性質に応じて、記述統計を使用します。カテゴリ変数の絶対頻度と相対頻度を推定しました。数値変数では、正規分布を評価した後、中心傾向と分散の最適な尺度を報告します。

二変量分析では、予想される頻度の仮定を評価した後、カイ二乗検定を使用してメンタルヘルスのアウトカムと IAD の関連性、およびカテゴリ共変量を評価しました。数値変数の場合、正規分布の仮定を評価した後、スチューデントの t 検定が使用されました。それ以外の場合は、マン・ホイットニー U テストが役に立ちました。

精神的健康障害と IAD およびその他の関心のある共変量との関連を調査するために、一般化線形モデル (GLM)、ポアソン分布族、対数リンク関数およびロバスト分散を使用して有病率 (PR) と 95% 信頼区間を推定しました。、単回帰分析と重回帰分析で。最終的な多重モデルでは、関心のある関連性 (IAD と精神的健康障害) の調整として共変量を使用しました。最終的な多重モデルに含まれる交絡変数間の共線性が評価されました。

この研究成果は、サンマルティンデポレス大学の研究倫理委員会によって審査および承認されました (公式レター No. 391–2021)。学生から提供された情報の機密性は、匿名化されたデータベースを使用して保証されました。調査対象となった未成年者の親には、研究の目的を知らせ、個人データを開示しないインフォームド・コンセントが求められた。さらに、保護者が参加を許可した学童に対しては、インフォームドコンセントが求められました。

潜在的な危害や偏見を避けるため、データ収集後はうつ病やインターネット依存症に関する情報を児童、保護者、教師に提供しませんでした。しかし、私たちは学校管理者と保護者に研究結果を受け取り、このテーマに関する説明会に参加する機会を提供しました。

評価された青少年505人のうち、平均年齢は14.16歳、54.9％が女性、21.8％が勉強1年目、30.9％がコースに落ちたと報告した。 28.7% と 1.6% は、人生のある時点でアルコールとタバコを摂取したことがあると報告しました。それぞれ。 17.4% が摂食障害を患っており、3.6% が中等度の臨床的不眠症を示しました。 48.7% が、インターネットに接続するために 1 日 4 時間以上デバイスを使用したと報告しました。 47.9% と 27.9% が学術目的と社会的交流のためにインターネットを使用すると述べました。それぞれ。ソーシャルネットワークの使用に関しては、大多数が Facebook (67.5%) と Instagram (55.6%) を使用しています。 22.2% (95% CI = 18.6%-26.1%) と 3.2% (95% CI = 1.9%-7.6%) がそれぞれ軽度および中等度の IAD を示しました (表 1)。

18.4% (18.4%、95% CI = 15.9%-21.5%) と 9.3% (95% CI = 6.4%-14.1%) がそれぞれ中等度および重度の不安を抱えていました。一方、34.8% (95% CI = 30.9% ～ 37.7%) と 29.7% (26.2% ～ 33.2%) がそれぞれ重度および軽度のうつ病症状を示しました (表 1)。

重度および中等度のIADを患う青少年は、そうでない青少年と比較して、抑うつ症状の頻度がそれぞれ34.8％（100％対65.2％、p＝0.032）と16.1％（81.3％対65.2％、p＝0.032）高かった。現在のIAD。うつ病の症状に関連する残りの変数は、性別 (p = 0.015)、アルコール摂取量 (p = 0.028)、摂食障害 (p < 0.001)、不眠症 (p < 0.001)、学術的なインターネットの使用 (p = 0.001) でした。 0.002)、プレイのためのインターネットの使用 (p = 0.011)。

中等度および重度の IAD を患う青年では、不安の頻度が 7% (100% 対 24.3%)、75.7% (31.3% 対 24.3%) 高かった。それぞれ、IADを示さなかった青年と比較した。さらに、性別（p = 0.002）、摂食障害（p = 0.005）、不眠症（p = 0.001）、および社会的交流のためのインターネットの使用（p = 0.048）は、評価対象の青少年におけるうつ病の症状と関連していました（表 2）。

単回帰分析では、抑うつ症状の有病率が19% (PR = 1.19; 95%CI: 1.05-1.35)、25% (PR = 1.25; 95%CI: 1.02-1.53)、および53% ( PR = 1.47 95% CI: 1.47–1.60)、軽度、中等度、および重度の IAD を患う青年において。それぞれ。ただし、複数モデルでは関連性が見つかりませんでした。

うつ病の症状の有病率の高さと関連する要因は、男性（PR = 1.15; 95%CI: 1.08-1.23）、アルコール摂取（PR = 1.07; 95%CI: 1.01-1.13）、摂食障害（PR =潜在性不眠症がある（PR = 1.28; 95%CI: 1.12-1.46）、デバイスを 2 ～ 3 時間使用している（PR = 1.26; 95%CI: 1.02-1.56）、3 4 時間まで (PR = 1.50; 95%CI:1.14-1.99)、4 時間を超える (PR = 1.33; 95%CI:1.11-1.60)。学術活動にインターネットを使用する (RP = 0.85; 95% CI: 0.74–0.98) 表 3.

不安に関しては、軽度、中度、重度の IAD を患う若者では、不安症の有病率が 50% (PR = 1.50、95%CI: 1.08 ～ 2.09)、311% (PR = 4.11、95%CI: 3.35 ～ 5.05) 増加したことがわかりました。単純なモデルにおける不安。多重モデルでは、重度の IAD の青年では不安症の有病率が 196% 高いため、この関連性のみが維持されました (PR = 2.96; 95%CI: 1.86-4.71)。 IADを持たない人と比較して。思春期女性 (PR = 1.42; 95%CI: 1.01-2.01)、摂食障害のある女性 (PR = 1.37; 95%CI: 1.01-1.87)、潜在性不眠症 (PR = 1.42; 95%CI: 1.01-2.01) ）および社会的交流としてのインターネットの使用（PR = 1.31; 95% CI: 1.07–1.61）は、不安の有病率の上昇と関連しています（表 3）。

学童のほぼ 3 分の 1 が何らかの IAD (25.9%) を示し、最も頻度が高かったのは軽度の IAD (22.2%) でした。非コロナ時代の研究と比較すると、Chi X.らによって報告された研究と類似しています。彼は中国で532人の青少年を研究し、22.6%のIAD有病率が得られた[60]。 Thabel J et al. チュニジアの若者の 43.9% が IAD を呈していることが判明した [61]。ただし、Seyrek S. らが発見したものとは異なります。彼らは468人の学童を調査し、1.6%の生徒がIADを呈していることが判明した[24]。ペルーのロサナ・リュエン教授は、5つの国立学校の中等教育1年生から5年生までの800人の生徒を評価し、8.5%がIADに罹患し、25.7%でIADのリスクがあることが判明した[62]。また、別の研究がペルーで実施された。わが国では、中等学校の 4 年生と 5 年生で調査した生徒の 52.3% が中程度の IAD を示していることがわかりました [63]。

新型コロナウイルス感染症のパンデミック中の研究でも、ミン・ペイ・リー氏が証明したことは同様だ。台湾で1060人の学生を対象に実施した研究では、IADの有病率が24.4%であることが判明した[64]。ペルーで大学生の IAD 有病率 21.4% で証明された結果と同様の結果 [65]。しかし、それはメキシコで報告されたものとは異なり、一般人口の62.7%がIADに罹患していたことが示され[66]、同様にエクアドルでは人口が大学生であり有病率は51.0%であった[67]。 IAD の蔓延は、新型コロナウイルス感染症のパンデミック中に、インターネットがソーシャルネットワーク、ビデオ会議、ビデオゲームを通じて人々の間の遠隔コミュニケーションを維持する重要なツールとなったという事実によるものです。インターネットを使用する毎日の時間が増加し、これらのリソースの過剰な使用が青少年の IAD につながる原因となっている [68]。

学童10人中ほぼ7人が抑うつ症状(68.8%)を示し、重度の抑うつ症状(34.3%)を示したことがわかりました。新型コロナウイルス感染症パンデミック（世界的大流行）の時代の研究結果は、マナール・アル・アッザムらの研究結果よりも低かった。ヨルダンの高校生では、72.4%が軽度から重度のうつ病症状を示していた[69]。また、これは、中国の省の 3 つの中学校でデータを収集した Zeng Zhang らによって証明されたものと似ています。そこでは、軽度から重度のうつ病の症状の有病率が 52.4% であることが判明しました [70]。ただし、Peng Xiaodanらの研究とは異なります。彼らは、患者の健康質問票 (PHQ-9) を使用して、学生の 16.3% がうつ病の症状を持っていると推定しました [71]。うつ病の症状、主に重度のうつ病の有病率が高いことは、新型コロナウイルス感染症のパンデミックによる社会生活から孤立への変化、ライフスタイルの突然の変化、特に外出や他人との交流の妨げによって説明できる可能性があります。病気になることや家族を失うことへの恐怖は、青年期のうつ病の症状の発症に寄与しており、心理的に脆弱な人々ではなおさらです。多くのメタ分析が、13歳未満の小児の有病率は2.8%であり、青年および若年成人では5.7%に増加することを示唆しているため、このことは裏付けられている[72]。

さらに、学童の 10 人中ほぼ 3 人が不安を示し、27.7% が中等度から重度の不安を抱えていたことがわかりました。これを非コロナ時代の研究と比較すると、Ospinaらによって報告された研究と類似していることがわかりました。 10歳から17歳までの学童538人を登録したところ、28.3%が不安を示唆する症状を示した[73]。しかし、これは 253 人の青少年を研究した Thabel J. らによって発見されたものよりも少なく、不安は青少年の 65.8% に存在すると結論付けています [61]。新型コロナウイルス感染症パンデミックの時代における研究ではあるが、我々の発見はZeng Zhangらによって記載されたものと類似しており、中国の学校の青少年における軽度から重度の不安症状の有病率は31.4%であることが判明した[70]。最後に、私たちの結果は、ラテンアメリカの青少年の不安率が 27.0% であるという国連児童基金 (UNICEF) による証拠によって裏付けられています 74。ただし、それは Peng Xiaodan らによって実施された研究とは異なります。は、合計 39,751 人の中国の学校の生徒を対象に全般性不安障害アンケート (GAD-7) を使用し、不安症状の有病率が 10.3% であることがわかりました [71]。私たちの研究では、さまざまな状況が不安の有病率を説明することができます。その 1 つは学生の年齢です。平均年齢は 14.16 歳で、この年齢では不安の有病率が高くなります。これは、彼らが子供時代から大人の生活への移行期にあるためです。。ユニセフの報告によると、若者の30.0%が経済状況に感情的に影響され、不安を生み出しているという。 [74]。同様に、不安のレベルは、新型コロナウイルス感染症の感染者数を減らすための措置として課された遠隔教育またはバーチャル教育によって引き起こされる可能性があり、これにより不安 [75] やその他の病状 (ストレス) の存在の最大 30.0% が説明されます。 76]。

複数のモデルでは IAD とうつ病の症状との関連性の証拠はありませんでしたが、単純なモデルでは、軽度、中等度、および重度の IAD を患う学童ではうつ病の症状の有病率が 19.0%、25.0%、および 53.0% 高いことがわかりました。、それぞれ。この結果は、新型コロナウイルス感染症パンデミックの時期に実施された研究によって裏付けられており、この研究では、うつ病の症状を有する学童の割合が、以下の児童の方が高かったという事実にもかかわらず、ロジスティック回帰モデルにおいてIADとうつ病の症状との関連性も見出されなかった。 IAD [64]。しかし、この研究は、IADとうつ病の症状との間に統計的に有意な関連性を実証したパンデミック前のペルーの別の研究とは異なっている(PR: 2.17; 95% CI: 1.84 – 2.55、p = 0.001) [77]。これは、Seyrek S. らによって発見されたものとも逆です。彼らは、トルコの青少年におけるIATとうつ病との間に正の相関があることを発見した[24]。オストバー S. et al. イランで行われた研究で、彼は、IADのレベルが高い青少年はうつ病のレベルも高いことを発見しました[25]。 IAD とうつ病の症状との関連性は、パンデミックの状況により孤立とバーチャル教育への移行が生じ、インターネットの使用が増加し、うつ病の症状が増加したため、一部の人にとってはインターネットの過剰な使用が原因で説明される可能性があります。インターネットはうつ病の症状を発症しやすくします[78]。

さらに、重回帰分析では、統計的に有意な結果が得られた共変量は、男性の性別、摂食障害の存在、潜在性不眠症、2 時間以上のデバイスの使用、学術活動でのインターネットの使用でした。これらの共変量は、この関連性の一部を説明する可能性があります。インターネットにより多くの時間を費やす人は、より多くの学業上の要求を抱えていたり、より多くの睡眠障害を経験したり、食生活を調整するのがより困難になったりする可能性があるためです。ただし、社会的孤立や否定的なオンライン相互作用など、他の根底にあるメカニズムも、インターネットの使用とうつ病の症状との関連に寄与している可能性があります。

不安に関しては、重度の IAD を患う学童では不安の有病率が 196% 増加することが証明されました。 IADを持っていない人と比較して。これは、マレーシアの医学生のIAITスコアが高いほど不安のレベルが低いことが判明した、新型コロナウイルス感染症パンデミックの時期に実施された調査で述べられたこととは対照的である[79]。 Ostovar S.らによって説明されているように、研究はCOVID-19パンデミックの前に実施されました。彼らは、1,052 人の青少年を対象とした研究で、IAD が不安の増加と有意かつ正の関係があることを発見し、IAD のレベルが高い青少年は不安のレベルも高いと結論づけています [25]。セイレック S. et al. は、Young Internet Addiction Scale (YIAS) の合計スコアと Beck Anxiety Inventory (BAI) の合計スコアの間に正の相関があることを発見しました [24]。私たちの関連性は、TAI が不安症状の発症を軽減する回復力の尺度として機能する対人関係を生成しないという事実によって説明できるかもしれません [80]。このようなタイプの個人的な関係は、学童の精神衛生上のマイナスの症状を回避するために超越的なものですが、新型コロナウイルス感染症のパンデミック下では、強制的な隔離によりこれらの関係は生まれませんでした。

インターネットに接続するためのデバイスの使用時間が長くなるほど、うつ病の症状が蔓延します。これは、Ozlem F. et al. によって報告されたものと類似しています。新型コロナウイルス感染症（COVID-19）のパンデミックの時代には、インターネットを1日あたり3時間以上使用する青少年は、インターネットの使用時間が1日2時間未満の青少年に比べて、うつ症状などの心理社会的問題を抱える可能性が高いことが判明した。日[68]。これは、Boonvisudhi T. et.al. が説明した内容とも一致します。彼らは、インターネットを 1 日 5 時間以上使用すると、うつ病になる可能性が高くなることを発見しました [81]。ただし、これは Pérez T. らが発見したものとは異なります。その集団には中学生と高校生が含まれており、うつ病の症状はインターネットに費やした時間と相関していませんでした[82]。私たちの協会は、新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより、うつ病の原因となるあらゆる種類の対面でのやり取りが、さまざまな教育活動や社会活動を実行するためのデバイスを介したインターネットの使用の増加につながったため、説明される可能性があります [83] 。

学業目的でインターネットを使用していると報告した学童は、うつ病の症状の有病率を 15.0% 減少させました。この関連性は、他の同様の研究研究では見つかりませんでした。私たちの関連性は、試験などの学業上のストレスにさらされた青少年は高いレベルの不安を抱えているため、この種の課題を完了することで抑うつ症状の発症が抑制され、同時にこの病理を防ぐ大きな満足感が得られるためと説明できる[84]。

ある時点でアルコールを摂取したことがある学童では、抑うつ症状の有病率が7倍高かった。これはメキシコで実施された研究で報告されたものと類似しており、そこでは若者のうつ病とアルコール摂取との関連性が推定されている[85]。ただし、これは Estela S. Et によって発見されたものとは異なります。に。ペルーの学生678人を対象とした調査では、日本[86]やイタリア[87]の他の研究と同様、アルコール摂取とうつ病の症状との間に関連性は見られなかった[77]。私たちがそう考える理由は、アルコールが強力な神経系抑制剤として作用し、少量の摂取により悲しみ、不安、否定的な思考の症状が改善したという誤った感覚を引き起こすからです。しかし、その過剰摂取は、神経伝達や内分泌系の変化を引き起こす中皮質大脳系、オピオイド、グルタミン作動性回路の変化[88]との関連を通じて、アルコールの抑制作用の発現につながり、それが維持されれば体力の増加をもたらす。そして精神の悪化は、人の人生に重大な影響を及ぼし、うつ病の症状の発症に達します[89]。

摂食障害があると、抑うつ症状の有病率が 25.0% 増加します。これは、Carmiña M. et al. によって報告されたものと似ています。ボリビアの博士は、摂食障害とうつ病の症状の間に正の相関関係があることを発見した[90]。摂食障害とうつ病の症状との間の証明された関係は、私たちの関連性を説明できるかもしれません。過食症の症状の存在がうつ病の症状の一因となっていることが示されている。これらの症状は恥や罪悪感を引き起こし、人の状態を悪化させる可能性があるためである[91]。これは、ある種の摂食障害の存在がうつ病の症状と関連していることを示している。うつ病を発症するリスクが倍増する[92]。ただし、この論争は依然として残っているため、私たちの結果は入手可能な証拠を追加するものです。

潜在性不眠症に苦しむ学童は、抑うつ症状の有病率が 28.0% 高くなります。これは Shuang-Jiang らによって報告されたものと類似しています。新型コロナウイルス感染症パンデミックの一部期間中に12歳から29歳の中国の青少年と若年成人を対象とした研究では、二項ロジスティック回帰分析でうつ病が不眠症の危険因子として有意に関連していることが判明した[93]。同様に、Chunliu Luo et al. 不眠症の新たな発生と持続がうつ病と有意に関連していることを発見した[94]。私たちの関連性は、不眠症のエピソードにつながるうつ病の発生率が高いため、新型コロナウイルス感染症のパンデミックが原因である可能性があります。なぜなら、研究開始時に不眠症を患っていた患者では、新たに大うつ病を発症するリスクが高く、1年後もその状態が続いていたからである。生理学的には、これは大うつ病患者を対象に実施された睡眠ポリグラフ検査によって説明でき、睡眠継続性の変化、特に夜の最初のサイクルにおける深いN-レム睡眠の減少という3種類の異常が見られる。、レム睡眠異常[95]。

女性の性別は、うつ病の症状の有病率の高さと関連していました。これは、Zeng Zhang らによって報告されたものと類似しています。 3 つの高校で、セックスとうつ病の間に正の関連性があることが判明しました [70]。しかし、これは、男性に関連するうつ病を伴うIADがより高いと結論付けたOstovar S.らによって発見されたものとは異なります[25]。思春期の女性は、脳化学を変化させるエストロゲンなどのホルモン変動による月経期の生物学的およびホルモンの変化により、うつ病の症状を呈する可能性が高いため、私たちの関連付けは正当化されます[96]。さらに、以前の研究では、女性の青年期は男性の青年期よりもずっと長い間気分が悪くなる傾向があり、うつ病に苦しむ可能性が高いことを示唆しています[97]。女性の青年期に加えて、彼女たちは安全であるためにより多くの承認を必要とし、成功したと感じる必要があります[98] とりわけ、社会文化的要因（女性が抑うつや不安の感情を報告し認めることの意欲と容易さ、家族内での役割の多さ）や生物学的要因（遺伝的素因、性ホルモン、ストレスに対する内分泌反応性、神経伝達系）などの要因が挙げられる。および神経心理学的決定因子）[99]。

女性の性別は不安症の有病率の高さと関連していた。これは、女性の性別と不安との間に正の関連性があったという中国で報告されたものと同様である[70]。ただし、これは Ostovar S. らによって発見されたものとは異なります。 1052人の青少年を対象とした研究では、男性の方がうつ病の平均スコアが高いことが明らかになった[25]。私たちの関連性は、構造と機能の両方において性差が証明されているため、不安などの精神疾患の病因と経過に関する両性の違いによるものです。大脳辺縁系および前脳領域は、ストレス中に放出されるホルモン、特に糖質コルチコイドに非常に敏感です[100]。性別、経済レベル、教育レベル、婚姻状況、社会的支援、社会的孤立、幼少期の逆境、社会の変化、文化的規範、ストレス要因となる出来事への曝露に対する脆弱性などに基づく個人の対処方法や役割が、不安の蔓延を引き起こします。性別によって異なります[101]。

摂食障害 (ED) があると、不安症の有病率が 37.0% 増加します。 Mérida C.らの報告よりも高い。ラパスの青少年学校では、EDリスクグループの86.0％、拒食症の72.2％、過食症の88.2％がそれぞれ不安を抱えている。さらに、ED と不安の間に正の相関関係があることも実証されています [90]。ただし、変数間には双方向の因果関係が示されています [102]。

潜在性不眠症があると、不安の有病率が 42.0% 増加します。これは、Chunliu Luo らによって報告されたものと類似しています。不眠症と不安の間には正の相関関係が得られています[94]。この関連性は、睡眠不足が確立されているために説明できます。生物は生理学的反応を通じて不安とストレスのレベルを高め、それにより警戒心が高まり、リラックスして休むことが困難になります[103]。不眠症に関連するメカニズムは、睡眠と覚醒のサイクルに関係する他のホルモンの中でも特に、睡眠を抑制するコルチゾールの分泌の変化を引き起こすホルモンと神経の不均衡である[104]。

社会的な交流にインターネットを使用していると報告した学童は、不安の有病率が 31.0% 増加しました。これは、ワンカ J. がペルーのアレキパ市の大学入学前の学生を対象に述べたことと似ており、ソーシャルネットワークに接続している時間が最も長いグループでは、不安の有病率が高いことが判明しました [105]。私たちの関連性は、友人が常に休暇をとったり、夜を楽しんでいるのを見ると不安感が増すと青少年が報告しているため説明できます。このため、他の若者が人生を楽しんでいる一方で、若者は自分には何かが欠けていると感じてしまう可能性があります。こうした感情は「比較」や「絶望」の効果を促進する可能性があります。結論として、ソーシャルメディアで提供される非現実的な画像は、若者に自意識過剰、自尊心の低下、完璧主義の追求を引き起こし、不安障害として現れる可能性があります[83]。

新型コロナウイルス感染症のパンデミックの影響で、インターネットの使用が増加しました。私たちの結果は、ストレスの多い出来事に直面した脆弱な集団である学童など、我が国ではほとんど調査されていない集団に関する情報を提供します。教育の柱としてインターネットアクセスを導入することは、教育の継続にとって非常に重要です。しかし、その過度の使用は、中間（関連）要因を通じてマイナスの精神的健康症状の発症につながります。この症状の出現を避けるためには、親のサポートを得て電子機器の正しい使用に焦点を当てた助言プログラムを通じて考慮する必要があります。カウンセラーは、この年齢層が非常に脆弱であることを考慮して、過度の使用による合併症が強調されているすべての生徒に対して一学期にわたるトレーニングを実施することに加えて[106]。

著者の知る限り、この研究は高校生におけるIAの有病率とその関連性を研究した最初の研究である。多くの人口が到達するこの前例のない状況の中で、ペルー地域の状況を調査しました。同様に、使用されるアンケートは、研究変数を評価するための検証済みの信頼できる手段です。アンケートから得られた情報は、生徒の保護者の参加意欲により良好であり、また、母数が多いため、十分に回答が得られた。最後に、この研究の結果は、IAD とメンタルヘルスに関する他の研究の基礎として役立ちます。

私たちの研究の限界は、横断的なデザインであり、研究変数間の因果関係を特定することができませんでした。同様に、この研究では、代表性の欠如や、選択された非確率的サンプルが結果を国内の他の地域に推定するのに適切な再現ではないことにより、バイアスが生じる可能性があります。参加は自発的であり、学生の誠実さのみに基づいているため、私たちの研究におけるIADの有病率は過小評価されている可能性があります。また、症状を呈した参加者の関心が高いため、過大評価される可能性もあります。もう1つの制限は、ストレスのレベル、家族コミュニケーションの満足度[107]、睡眠時間、勉強時間、割り当てられた宿題の量[108]、親の教育レベルなどの交絡変数が評価されていないことである。これらの否定的なメンタルヘルス症状の発症に関連する変数は、世帯員数 [109] および家族機能不全 [110] です。

10 人の生徒のうち 2 人、1 人、3 人がそれぞれ IAD、抑うつ症状、不安症を呈していることがわかりました。 IADとうつ病の症状との関連性は見つかりませんでしたが、不安との関連性は見つかりました。うつ病の症状の発症に関連する要因の中には、男性の性別、摂食障害の存在、潜在性不眠症、2時間以上のデバイスの使用、学術活動でのインターネットの使用などが含まれます。不安に関連して、関連する要因としては、女性の性別、摂食障害の存在、潜在性不眠症、社会的交流としてのインターネットの使用などが挙げられます。教育の柱としてインターネットの導入が目前に迫っていることを踏まえ、カウンセリングプログラムの導入を推奨します。

現在の研究中に生成および分析されたデータセットは、倫理委員会によって定められたデータ共有制限のため一般には公開されていませんが、合理的な要求に応じて責任著者から入手可能です。

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MJV-G. この研究は、賞番号 D43TW009343 で国立精神衛生研究所 (NIMH) のフォガティ国際センターとカリフォルニア大学グローバルヘルス研究所によって支援されました。

この研究は自己資金で行われました。

サン・マルティン・デ・ポレス大学医学部、チクラーヨ、ペルー

ジャン・C・ペレス＝オヨラ＆ディオネラ・M・ウォルター＝チャベス

ダニエル・アルシデス・カリオン国立大学人間医学部、パスコ、ペルー

J. ピエール・ジラ＝ヴェラスク

高地および研究におけるラテンアメリカ医学ネットワーク (REDLAMTAI)、パスコ、ペルー

J. ピエール・ジラ＝ヴェラスク

コンチネンタル大学医学部、リマ、ペルー

セザール・ヨハン・ペレイラ＝ヴィクトリオ

健康証拠の生成と統合のための研究ユニット、サン・イグナシオ・デ・ロヨラ大学、リマ、ペルー

ヴァージル・E・フェイロック＝レッド

リカルド・パルマ大学生物医科学研究所、リマ、15039、ペルー

ビクター・J・ベラ＝ポンセ

ペルー工科大学、リマ、15046、ペルー

ビクター・J・ベラ＝ポンセ

セザール・ヴァレーホ大学医学部（ペルー、ピウラ）

ダナイ・バリダレス＝ガリド & マリオ・J・バリダレス＝ガリド

ペルー、チクラーヨ、ランバイェケ地域病院疫学室

マリオ・J・バリダレス＝ガリード

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JCP-O.、DMW-C.、JPZ-V.、CJP-V.、VEF-R.、VJV-P.、DV-G.、および MJV-G. 研究の構想と設計に貢献しました。 JCP-O.、DMW-C.、CJP-V.、VEF-R.、VJV-P.、DV-G.、および MJV-G. データの収集、分析、解釈に参加しました。 JCP-O.、DMW-C.、CJP-V.、VEF-R.、VJV-P.、DV-G.、および MJV-G. 原稿を作成し、修正しました。著者全員が原稿の最終版を読んで承認しました。

ヴァージル・E・ファイロック＝ロハスまたはマリオ・J・バリダレス＝ガリドとの通信。

適用できない。

著者らは競合する利害関係を宣言していません。

シュプリンガーネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

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転載と許可

ペレス・オヨラ JC、ウォルター・チャベス DM、ジラ・ベラスケ JP 他ペルーのある地域の高校生におけるインターネット依存症と精神的健康障害: 横断研究。 BMC 精神医学 23、408 (2023)。 https://doi.org/10.1186/s12888-023-04838-1

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受信日: 2023 年 2 月 19 日

受理日: 2023 年 5 月 3 日

公開日: 2023 年 6 月 7 日

DOI: https://doi.org/10.1186/s12888-023-04838-1

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