中国儿童数字成瘾量表（DASC）的本土化验证与心理测量学评估

为解决中国儿童数字成瘾评估工具缺乏的问题，浙江大学医学院团队开展《中国版儿童数字成瘾量表（DASC）的适应与验证》研究。通过分层随机抽样对592名12-16岁学生进行量表测试，验证了DASC中文版的双维度结构（人际与个人维度），其信效度良好（Cronbach's α=0.95，与网络成瘾测试IAT相关性r=0.83），并确立53分为风险阈值。该研究填补了中国文化背景下儿童数字成瘾标准化评估工具的空白，为公共卫生筛查提供依据。

　　

在数字化浪潮席卷全球的今天，中国儿童的数字设备渗透率已超过90%，随之而来的数字成瘾问题日益凸显。这种新型行为成瘾不仅可能导致学业下滑、社交障碍，还与抑郁、焦虑等心理健康问题密切相关。然而，中国作为高度集体主义社会，其独特的环境压力和社会经济因素可能使儿童数字成瘾呈现特殊表现，但长期以来缺乏本土化的评估工具。

浙江大学医学院社会医学研究所（The Institute of Social Medicine, Zhejiang University School of Medicine）的Jiayao Xu团队在《BMC Public Health》发表重要研究，通过严谨的量表跨文化适应流程，将国际通用的儿童数字成瘾量表（Digital Addiction Scale for Children, DASC）成功引入中国语境。研究采用分层随机整群抽样，从安徽省南陵县城乡6所学校选取592名12-16岁学生进行测试，最终确立的24项中文版DASC展现出优异的心理测量学特性，为识别中国儿童数字成瘾风险提供了"标尺"。

研究团队采用四大关键技术方法：1）基于Brislin模型的跨文化量表适应流程（正向翻译-回译-协调-预测试）；2）分层随机整群抽样确保城乡代表性；3）结合探索性因子分析（EFA）和验证性因子分析（CFA）验证结构效度；4）以网络成瘾测试（IAT）为参照，通过ROC曲线分析确定最佳临界值。

研究结果

量表适应与结构验证
通过严格的翻译流程和预测试排除了理解困难的条目（如第11项因交叉载荷被剔除）。EFA和CFA共同验证了双因素结构：人际维度（19项，含冲突、问题、替代行为等）和个体维度（5项，专注情绪调节）。模型拟合指标优良（RMSEA=0.06，CFI=0.94），显著区别于原版及土耳其版本的因子结构，反映中国文化对成瘾行为的独特认知。

信效度分析
量表展现出卓越的内部一致性（Cronbach's α=0.95，分半信度0.885）和两周重测信度（ICC=0.71）。与IAT的强相关性（r=0.83）证实了良好的聚合效度。条目-总分相关系数0.41-0.80，各项心理测量指标均达到标准。

风险阈值确立
ROC曲线分析（AUC=0.942）确定53分为最佳临界值，灵敏度85.9%、特异度92.3%。该阈值能有效区分正常使用与问题性使用群体，为学校筛查提供明确标准。

人群特征分析
女生（42.3±16.6 vs 39.7±14.4）、父母学历低（小学及以下组43.4-45.0分）、经济困难家庭（50.5±20.9）及离异家庭儿童（46.6±15.9）得分显著更高。特别发现女生与经济压力存在交互作用，凸显该群体双重脆弱性。

这项研究首次系统建立了适合中国儿童的数字化成瘾评估工具，其科学价值体现在三方面：1）填补了文化适应性量表的空白，克服了直接使用IAT等工具的内容偏差；2）揭示了中国儿童数字成瘾的"人际主导"特征，为文化差异理论提供新证据；3）确立的筛查标准可直接应用于学校心理健康评估和儿科体检。研究者特别建议关注弱势群体儿童，尤其是低收入家庭女孩的高风险状态。

尽管存在单县样本、自报告偏差等局限，但该研究为数字时代的儿童健康保护提供了关键测量工具。未来可通过多中心研究扩大适用人群，开发家长报告版本以完善评估体系。正如作者强调，基于DASC的流行病学数据将助力制定针对性的数字健康教育政策，对实现"健康中国2030"的儿童心理健康目标具有深远意义。