成人ADHD症状与网络成瘾的关系：在线活动类型是否起关键作用？

本研究探讨了成人注意力缺陷多动障碍(ADHD)症状与网络成瘾(IA)的关系，通过205名社区样本的ASRS-v1.1量表、Young网络成瘾测试及Stroop任务，发现注意力不集中(Inattention)可预测IA，且执行功能缺陷(EF)会调节二者关系。研究首次证实在线活动类型不影响ADHD-IA关联，为临床干预提供了新视角。

　　

在数字时代，网络成瘾(Internet Addiction, IA)已成为全球公共卫生挑战，而注意力缺陷多动障碍(ADHD)患者尤其易受其影响。尽管既往研究表明ADHD症状与IA存在关联，但具体机制仍不明确——是在线活动类型起决定性作用，还是执行功能缺陷(Executive Function, EF)在暗中调节？这一问题的解答对制定精准干预策略至关重要。英国伯恩茅斯大学的研究团队在《BMC Public Health》发表的最新研究，通过多维度分析揭开了这一复杂关系的面纱。

研究团队招募了205名18-49岁社区成人（79名女性，126名男性），采用标准化工具组合：成人ADHD自评量表(ASRS-v1.1)评估注意力不集中(Inattention)和冲动多动症状(Hyperactivity/Impulsivity)，Young网络成瘾测试(IAT)量化IA程度，并通过经典Stroop任务测量抑制控制能力（核心EF指标）。创新性地引入9类在线活动（如社交网络、游戏、购物等）的参与频率分析，采用相关性检验、卡方检验和调节效应模型进行多角度验证。

背景与问题
ADHD的全球成人患病率达6.76%，其核心症状Inattention与IA的关联性已被多项研究证实，但存在两大争议：一是Panagiotidi等(2018)发现高ADHD组更倾向游戏和赌博，而Zhang等(2022)则认为不同症状对应不同在线活动偏好；二是团队前期研究(Aydin等,2024)显示抑制控制缺陷会强化Inattention-IA关联，但具体方向性存疑。这些矛盾提示需要更系统的研究设计。

方法学创新
研究通过混合实验设计（2×2×3×9）同时考察症状严重度、IA程度、Stroop任务表现（含冲突、中立、一致三条件）和在线活动的交互作用。采用PROCESS模型进行调节效应分析，并首次将在线活动作为多响应变量处理，避免传统分类的信息损失。

关键发现

1. 症状-成瘾相关性：Inattention与IA相关性(r=0.560)显著强于冲动多动症状(r=0.421)，支持Inattention作为IA核心预测因子。
2. 在线活动无差异：卡方检验显示，无论按ADHD症状、IA程度或抑制控制能力分组，9类在线活动分布均无统计学差异（p>0.05），推翻了"特定活动驱动成瘾"的假设。
3. 抑制控制的调节效应：调节分析揭示惊人反转——与前期结论相反，抑制控制能力越强（Stroop干扰效应越小），Inattention对IA的预测力反而增强（β_高
   =0.40 vs β_低
   =0.64）。这意味着EF缺陷者可能因认知资源不足而减少网络沉浸。

讨论与意义
这项研究挑战了两个传统认知：其一，ADHD患者的IA风险并非由特定在线活动引发，提示干预应聚焦症状管理而非内容限制；其二，抑制控制的作用方向与预期相反，可能反映EF缺陷者的"行为启动障碍"保护机制。临床实践中，对高Inattention且EF完好的个体需特别关注IA风险。

局限与展望
研究未纳入临床确诊患者，未来需验证结论在ADHD和IA患者中的普适性。此外，仅考察抑制控制而忽略工作记忆等其他EF维度，后续研究可扩展至多认知领域。团队建议开发结合EF训练和症状管理的综合干预方案，这或将成为打破ADHD-IA恶性循环的新突破口。

这项来自英国团队的研究为理解数字时代心理健康问题提供了重要范式：当生物认知因素（ADHD症状）与环境诱因（网络可及性）交互时，需要超越表面行为（在线活动类型）的视角，直指认知加工的核心机制。这种思路对游戏障碍、短视频沉迷等新兴行为成瘾研究具有启示意义。