リケラボ論文検索は、全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索できる論文検索サービスです。

リケラボ 全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索するならリケラボ論文検索大学・研究所にある論文を検索できる

リケラボ 全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索するならリケラボ論文検索大学・研究所にある論文を検索できる

大学・研究所にある論文を検索できる 「思春期児童における不適切なインターネット利用と不注意・多動傾向及び抑うつ症状との関係についての研究」の論文概要。リケラボ論文検索は、全国の大学リポジトリにある学位論文・教授論文を一括検索できる論文検索サービスです。

コピーが完了しました

URLをコピーしました

論文の公開元へ論文の公開元へ
書き出し

思春期児童における不適切なインターネット利用と不注意・多動傾向及び抑うつ症状との関係についての研究

森田, 正哉 東京大学 DOI:10.15083/0002005013

2022.06.22

概要

1. 序文・目的
 インターネット環境の発展と普及に伴い、思春期児童におけるインターネット利用率、利用頻度が増加している。こうした背景から、近年、インターネットに過度に没入し日常生活に支障を来たす例が報告されるようになった。インターネットに過度に没入してしまうあまり、コンピューターや携帯電話が使用できないことで情緒的苛立ちを感じること、また実生活における人間関係を煩わしく感じたり、通常の対人関係や日常生活の心身状態に弊害が生じているにも関わらずインターネットに精神的に嗜癖してしまう状態を、インターネット依存/不適切なインターネット利用(Problematic Internetuse)と定義し、様々な調査が行われた。不適切なインターネット利用は各国で認められており、特にアジアの思春期児童の有病率が高いことが知られている。先行研究では、不適切なインターネット利用による様々な精神症状との合併が知られており、特に思春期児童の場合、注意欠如多動性障害(ADHD)やうつ病との関連が深いとされている。一方、これまでの多くの研究では横断的な疫学調査が主で、因果関係を同定する縦断的な研究は乏しい。先行研究では、ADHDが不適切なインターネット利用を予測する研究はみられるが、逆の方向性を明らかにしたものはなく、また、不適切なインターネット利用と抑うつ症状との縦断的関係についても十分に検討されていない。本研究は、大規模思春期コホート調査である東京ティーンコホートを用いて、不適切なインターネット利用と不注意・多動傾向の縦断的関係、および不適切なインターネット利用と抑うつ症状との縦断的関係を明らかにすることを目的とする。

2. 方法
 本研究では、大規模思春期コホート調査である、東京ティーンコホートの第1期および第2期調査データを使用した。東京ティーンコホートは、東京都内の3自治体において児童とその養育者に対して実施された調査である。2002年9月1日から2004年8月31日の期間に出生し、調査地域に在住の児童とその養育者を対象とし、同意を得た世帯から更にランダム抽出した。参加者に対して調査概要を書面および口頭で説明し、インフォームドコンセントおよび参加同意を取得した。計3,171世帯に対し、2012年11月から2015年1月にかけて第1期調査を実施した。同調査対象を追跡調査し、2014年8月から2017年1月にかけて第2期調査を実施した。なお児童に配慮し、質問紙については平易な文を用いる、負担がかからないように20分で完了するよう調整するなどの工夫を施した。尺度として、不適切なインターネット利用(Problematic Internet use)、不注意・多動傾向の評価としてSDQ、抑うつ症状としてSMFQを用いた。
 本調査では第2期調査まで参加した3,007組の思春期児童とその養育者を対象とした。児童の不適切なインターネット利用と不注意・多動傾向、および不適切なインターネット利用と抑うつ症状の縦断的関係について、双方向性の因果関係について同時に検討するため、それぞれに対して交差遅延効果モデルを用いた解析を行った。

3. 結果
 第1期調査を経て第2期調査に参加継続した3,007世帯のうち、女児が1,418名(47.2%)、平均年齢は9.7歳であった。不適切なインターネット利用と不注意・多動傾向について交差遅延効果モデルを用いて解析を行ったところ、第1期調査(10歳時)の不適切なインターネット利用は、第2期調査(12歳時)の不注意・多動傾向と弱いながらも有意に関連していた(β=0.03, p<0.05)。また、第1期調査の不注意・多動傾向は、第2期調査の不適切なインターネット利用と有意に関連していた(β=0.07, p<0.001)。構造方程式モデリングの適合度は良好な適合度であった(CFI=0.99, RMSEA=0.001)。
 次に、不適切なインターネット利用と抑うつ症状について交差遅延効果モデルを用いて解析を行ったところ、第1期調査の不適切なインターネット利用は、第2期調査の抑うつ症状と有意に関連していた(β=0.05, p<0.05)。また、第1期調査の抑うつ症状は、第2期調査の不適切なインターネット利用と有意に関連していた(β=0.05,p<0.05)。構造方程式モデリングの適合度は良好な適合度であった(CFI=0.99、RMSEA=0.01)。

4. 考察
 本研究の結果から、不適切なインターネット利用と不注意・多動傾向は縦断的に双方向性の関係を有することが明らかとなり、また、不適切なインターネット利用と抑うつ症状は縦断的に双方向性の関係であることも明らかとなった。本研究は、不適切なインターネット利用と不注意・多動傾向の双方向性の関係を示した初めての報告である。これは、想定される種々の交絡因子を共変量として投入しても有意な関係であった。また、不適切なインターネット利用と抑うつ症状の双方向性の関係についても、先行研究と比較し、一般人口調査であること、2年間という長い期間の追跡期間を得たこと、インターネット利用に関して、子の主観的評価ではなく親からの評価で測定したこと、不注意・多動傾向を共変量として投入したことが強みであるといえる。
 不適切なインターネット利用と精神症状については様々な仮説が考えられる。インターネットに過度に没入することで、安易な達成報酬を得られるインターネット環境に順応し、現実において注意が散漫になり、行動に落ち着きがなくなる可能性や、行動制御を養うスポーツなどの活動機会の減少により、不注意や多動が増悪する可能性が挙げられる。また、インターネットが身近に存在するようになった結果、スマートフォンなどを介してリアルタイムで通知を受信するようになり、集中していた作業から容易に注意が逸れやすくなることで不注意性が増悪する可能性も懸念される。また、インターネット利用の増大に伴い、有害な情報に暴露されることで抑うつ状態が増悪する可能性や、直接対面してコミュニケーションをとる機会が減ることで心理的なウェルビーイングが低下する可能性なども考えられる。
 不適切なインターネット利用と不注意・多動傾向および抑うつ症状との間において双方向性の関係があることは臨床的に大きな意味をもつ。一方の症状を見出した際に、時間経過とともに他方の症状が新たに出現し、更には悪循環が形成されることで、それぞれの症状が増悪する可能性が考えられる。そのため、症状出現時に他方の症状が今後出現する可能性を念頭に置くことで、他方の症状の早期発見や改善に繋がる可能性も期待される。

参考文献

1. Internet World Stat. World Internet Usage And Population Statistics. 2019 June 30 [cited 2019 August 12]; Available from: https://internetworldstats.com/stats.htm.

2. Megan, M., Media Use in School-Aged Children and Adolescents. Pediatrics, 138(5): p.1-6, 2016.

3. 総務省.情報通信統計データベース令和元年版情報通信白書.令和元年7月 [cited 2019 August 12]; Available from: http://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/r01.html

4. Naslund, J.A., et al., The future of mental health care: peer-to-peer support and social media. Epidemiol Psychiatr Sci, 25(2): p.113–122, 2016.

5. Borghese, M.M., et al., Mediating role of television time, diet patterns, physical activity and sleep duration in the association between television in the bedroom and adiposity in 10 year-old children. Int J Behav Nutr Phys Act, 12(1): p.60, 2015.

6. Jacobsen, W.C., et al., The Wired Generation: Academic and Social Outcomes of Electronic Media Use Among University Students. Cyberpsychology, Behav Soc Netw, 14(5): p.275–280, 2011.

7. Litt, D.M., et al., Adolescent alcohol-related risk cognitions: The roles of social norms and social networking sites. Psychol Addict Behav, 25(4): p.708–713, 2011.

8. Mitchell, K.J., et al., Trends in Youth Reports of Sexual Solicitations, Harassment and Unwanted Exposure to Pornography on the Internet. J Adolesc Heal, 40(2): p.116–126, 2007.

9. 文部科学省. 「ネット上のいじめ」に関する対応マニュアル・事例集(学校・教員向け). 平成20年11月 [cited 2019 August 12]; Available from: http://www.mext.go.jp/b_menu/houdou/20/11/08111701/001.pdf

10. Young, K.S., Psychology of computer use: XL. Addictive use of the Internet: a case that breaks the stereotype. Psychol Rep, 79: p.899-902, 1996.

11. Riegler, F.M., Trapped in the net. Eur Surg, 42(5): p.201–202, 2010.

12. Young, K.S., Internet Addiction : The Emergence of a New Clinical Disorder. CyberPsychology Behav, 1(3): p.237–244, 1996.

13. Young, K.S.,et al., The Relationship Between Depression and Internet Addiction. CyberPsychology Behav, 1(1): p.25–28, 1998.

14. American Psychiatric A, American Psychiatric Association DSMTF. Diagnostic and statistical manual of mental disorders : DSM-5. 5th ed: American Psychiatric Pub; 2013.

15. Weinstein, A., et al., Internet addiction or excessive internet use. Am J Drug Alcohol Abuse, 36(5): p.277–283, 2010.

16. Liu, T.C., et al., Problematic internet use and health in adolescents: Data from a high school survey in Connecticut. J Clin Psychiatry, 72(6): p.836–845, 2011.

17. Mihajlov, M., et al., Internet addiction: A review of the first twenty years. Psychiatr Danub, 29(3): p.260–272, 2017.

18. Moreno, M., et al., Problematic internet use among US Youth:A Systematic Review. Arch Pediatr Adolesc Med, 165(9): p.797–805, 2011.

19. Bakken, I.J., et al., Personality and Social Sciences Internet addiction among Norwegian adults : A stratified probability sample study. Scand J Psychol, 50(2): p.121-127, 2009.

20. Durkee, T., et al., Prevalence of pathological internet use among adolescents in Europe : Demographic and social factors Prevalence of pathological internet use among adolescents in Europe : demographic and social factors. Addiction, 107(12): p.2210-2222, 2012.

21. Wu, X., et al., Prevalence and Factors of Addictive Internet Use among Adolescents in Wuhan, China: Interactions of Parental Relationship with Age and Hyperactivity-Impulsivity. PLoS One, 8(4): p.4–11, 2013.

22. Park, S. K., et al., Prevalence of Internet addiction and correlations with family factors among South Korean adolescents. Adolescensce, 43(172): p.895-909, 2008.

23. Mak, K.K., et al., Epidemiology of Internet Behaviors and Addiction Among Adolescents in Six Asian Countries. Cyberpsychol Behav Soc Netw, 17(11): 720-728, 2014.

24. Takahashi, M., et al., Prevalence of pathological and maladaptive Internet use and the association with depression and health-related quality of life in Japanese elementary and junior high school-aged children. Soc Psychiatry Psychiatr Epidemiol, 53(12): p.1349-1359, 2018.

25. Griffiths, M., A ‘components’ model of addiction within a biopsychosocial framework. J Subst Use, 10(4): p.191-197, 2005.

26. Li, W., et al., Diagnostic criteria for problematic internet use among U.S. university students: A mixed-methods evaluation. PLoS One, 11(1): p.1-14, 2016.

27. Caplan, S.E., Relations Among Loneliness, Social Anxiety, and Problematic Internet Use. CyberPsychology Behav, 10(2): p.234–242, 2007.

28. Spada, M.M., An overview of problematic Internet use. Addict Behav, 39(1): p.3-6, 2014.

29. Larose, R., et al., A Social Cognitive Theory of Internet Uses and Gratifications: Toward a New Model of Media Attendance. J Broadcast Electron Media, 48(3): p.358–377, 2004.

30. Li, M., et al., A twin study of problematic internet use: Its heritability and genetic association with effortful control. Twin Res Hum Genet, 17(4): p.279–287, 2014.

31. Ko, C.H.,et al., The association between Internet addiction and psychiatric disorder: A review of the literature. Eur Psychiatry, 27(1): p.1-8, 2012.

32. Ho,R.C., et al., The association between internet addiction and psychiatric co-morbidity: A meta-analysis. BMC Psychiatry, 14(1): p.183, 2014.

33. Yoo, H.J., et al., Attention deficit hyperactivity symptoms and Internet addiction. Psychiatry Clin Neurosci, 58(5): p.487–494, 2004.

34. Christakis, D.A., et al., Problematic internet usage in US college students: A pilot study. BMC Med, 9(1): p.77, 2011.

35. Jelenchick, L.A., et al., Screening for Adolescent Problematic Internet Use: Validation of the Problematic and Risky Internet Use Screening Scale (PRIUSS). Acad Pediatr, 15(6): p.658–665, 2015.

36. Kaess, M., et al., Pathological Internet use among European adolescents: psychopathology and self-destructive behaviours. Eur Child Adolesc Psychiatry, 23(11): p.1093–1102, 2014.

37. Ko, C.H., et al., Predictive Values of Psychiatric Symptoms for Internet Addiction in Adolescents. Arch Pediatr Adolesc Med, 163(10): p.937, 2009.

38. Chen, Y.L., ADHD and autistic traits, family function, parenting style, and social adjustment for Internet addiction among children and adolescents in Taiwan: A longitudinal study. Res Dev Disabil, 39(7): p.20-31, 2015.

39. Ra, C.K., Association of Digital Media Use With Subsequent Symptoms of Attention-Deficit/Hyperactivity Disorder Among Adolescents. JAMA, 320(3): p.255-263, 2018.

40. Madigan, S., et al., Association Between Screen Time and Children’s Performance on a Developmental Screening Test. JAMA Paediatr, 173(3): p.244-250, 2019.

41. Weiss, M.D., et al., The screens culture: Impact on ADHD. ADHD Atten Deficit Hyperact Disord, 3(4): p.327-334, 2011.

42. Lam, L.T., et al., Effect of Pathological Use of the Internet on Adolescent Mental Health. Arch Pediatr Adolesc Med, 164(10): p.901-906, 2010.

43. Ceyhan, A.A., et al., Loneliness, Depression, and Computer Self-Efficacy as Predictors of Problematic Internet Use. CyberPsychology Behav, 11(6): p.699-701, 2008.

44. Thorsteinsson, E.B., et al, Adolescents’ Compulsive Internet Use and Depression: A Longitudinal Study. Open J Depress, 3(1): p.13-17, 2014.

45. Lau, J.T.F., et al., Bidirectional predictions between Internet addiction and probable depression among Chinese adolescents. J Behav Addict, 7(3): p.633-643, 2018.

46. Patton, G.C., et al., Adolescence and the next generation. Nature, 554(7693): p.458-466, 2018.

47. Sawyer, S.M., et al., Viewpoint The age of adolescence. Lancet child Adolesc Heal, 2(18): p.223-228, 2018.

48. Patton, G.C., et al., Our future: a Lancet commission on adolescent health and wellbeing. Lancet, 387(10036): p.2423-2478, 2016.

49. Kessler, R.C., et al., Lifetime prevalence and age-of-onset distributions of mental disorders in the World Health Organization’s World Mental Health Survey Initiative. World Psychiatry, 6(3): p.168-176, 2007.

50. Wadsworth, M., et al., Cohort profile: The 1946 National Birth Cohort (MRC National Survey of Health and Development). Int J Epidemiol, 35(1): p.49-54, 2006.

51. Fraser, A., et al., Cohort profile: The avon longitudinal study of parents and children: ALSPAC mothers cohort. Int J Epidemiol, 42(1): p.97-110, 2013.

52. 森田正哉, et al., 疫学研究発展の長期展望. 精神科, 30(3): p.227-231, 2017.

53. Ando, S., et al., Cohort Profile : The Tokyo Teen Cohort study (TTC). Int J Epidemiol, 48(5): p.1414-1414g, 2019.

54. Fisher, H.L., et al., Lonely young adults in modern Britain: findings from an epidemiological cohort study. Psychol. Med, 49(2): p.268-277, 2018.

55. Meerkerk, G.J., et al., The Compulsive Internet Use Scale (CIUS): Some Psychometric Properties. CyberPsychology Behav, 12(1): p.1-6, 2009.

56. Goodman, R., The strengths and difficulties questionnaire: A research note. J Child Psychol Psychiatry Allied Discip, 38(5): p.581-586, 1997.

57. Rescorla, L., et al., International epidemiology of child and adolescent psychopathology II: Integration and applications of dimensional findings from 44 societies. J Am Acad Child Adolesc Psychiatry, 51(12): p.1273-1283, 2012.

58. Matsuishi, T., et al., Scale properties of the Japanese version of the Strengths and Difficulties Questionnaire (SDQ): A study of infant and school children in community samples. Brain Dev, 30(6): p.410-415, 2008.

59. Nikkelen, S.W.C., et al., Media use and ADHD-related behaviors in children and adolescents: A meta-analysis. Dev Psychol, 50(9): p.2228-2241, 2014.

60. Angold, A., et al., Development of a Short Questionnaire for Use in Epidemiological Studies op Depression in Children and Adolescents. Int J Methods Psychiatr Res, 5: p.237-249, 1995.

61. Thabrew, H.,et al., Validation of the Mood and Feelings Questionnaire (MFQ) and Short Mood and Feelings Questionnaire (SMFQ) in New Zealand help-seeking adolescents. Int J Methods Psychiatr Res, 27(3): p.1-9, 2018.

62. Kidger, J., et al., Adolescent self-harm and suicidal thoughts in the ALSPAC cohort: A self-report survey in England. BMC Psychiatry, 12, 2012.

63. Gámez-Guadix, M., Depressive Symptoms and Problematic Internet Use Among Adolescents: Analysis of the Longitudinal Relationships from the Cognitive–Behavioral Model. Cyberpsychology Behav Soc Netw, 17(11): p.714-719, 2014.

64. George, M.C.A.L., et al., Socioeconomic Determinants of Psychological Well-Being: The Role of Income, Income Change, and Income Sources Over 29 Years. Ann Epidemiol, 18(7): p.531-537, 2008.

65. Schoeler, T., et al., Association between continued cannabis use and risk of relapse in first-episode psychosis a quasi-experimental investigation within an observational study. JAMA Psychiatry, 73(11): p.1173-1179, 2016.

66. Magee, C.A., et al., Bidirectional relationships between sleep duration and screen time in early childhood. JAMA Pediatr, 168(5): p.465-470, 2014.

67. Enders, C.K., et al., The relative performance of full information maximum likelihood estimation for missing data in structural equation models. Struct Equ Model, 8(3): p.430-457, 2001.

68. Hu, L.T., et al., Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis: Conventional criteria versus new alternatives. Struct Equ Model, 6(1): p.1-55, 1999.

69. Matsuishi, T., et al., Scale properties of the Japanese version of the Strengths and Difficulties Questionnaire (SDQ): A study of infant and school children in community samples. Brain&Development, 30(6): p.410-415, 2008.

70. Yen, J.Y., et al ., The Association between Adult ADHD Symptoms and Internet Addiction among College Students: The Gender Difference. CyberPsychology Behav, 12(2): p.187-191, 2008.

71. Chen, Q., et al., Does multitasking with mobile phones affect learning? A review. Comput. Human Behav, 54: p.34-42, 2016.

72. Takeuchi, H., et al., Impact of frequency of internet use on development of brain structures and verbal intelligence: Longitudinal analyses. Hum Brain Mapp, 39(11): p.4471-4479, 2018.

73. Agnew-Blais, J.C., et al., Evaluation of the persistence, remission, and emergence of Attention-deficit/hyperactivity disorder in young adulthood. JAMA Psychiatry, 73(7): p.713-720, 2016.

74. Diamond, A., Attention-deficit disorder (attention-deficit/hyperactivity disorder without hyperactivity): a neurobilogically and behaviorally distinct disorder from attention-deficit/hyperactivity disorder (with hyperactivity). Dev. Psychopathol, 17: p.807-825, 2005.

75. Wang, B., et al., The association between attention deficit/hyperactivity disorder and internet addiction: a systematic review and meta-analysis. BMC Psychiatry, 17(1): p.260, 2017.

76. Klassen, A.F., et al., Health-related quality of life in children and adolescents who have a diagnosis of attention-deficit/hyperactivity disorder. Pediatrics, 114(5): p.541-547, 2004.

77. Vaillancourt, T., et al., Longitudinal links between childhood peer victimization, internalizing and externalizing problems, and academic functioning: Developmental cascades. J Abnorm Child Psychol, 41(8): p.1203-1215, 2013.

78. Gámez-Guadix, M., et al., Risky online behaviors among adolescents: Longitudinal relations among problematic Internet use, cyberbullying perpetration, and meeting strangers online. J Behav Addict, 5(1): p.100-107, 2016.

79. van den Eijnden, R.J.J.M., et al., Online communication, compulsive internet use, and psychosocial well-being among adolescents: A longitudinal study. Dev Psychol, 44(3): p.655-665, 2008.

参考文献をもっと見る

全国の大学の
卒論・修論・学位論文

一発検索!

この論文の関連論文を見る