日本青少年网络成瘾(IA)的性别特异性预测因素：一项基于生活方式与情绪特征的两年队列研究

互联网成瘾(IA)已成为影响青少年健康的重要问题，日本学者Yuichiro Otsuka团队通过两年队列研究（n=5673），首次揭示日本高中生IA发病率存在性别差异（女2.4% vs 男1.0%），并发现男孩久坐行为（≥2小时/天）和社交焦虑、女孩迟到行为与冲动性为特异性预测因子，为制定性别差异化干预策略提供循证依据。

　　

在数字化浪潮席卷全球的背景下，青少年网络成瘾(Internet Addiction, IA)问题日益凸显。日本作为互联网普及率极高的国家，高中生智能手机持有率接近100%，政府更计划推行"一人一电脑"政策，这使得青少年网络使用时间持续增长。IA不仅会导致自我控制力丧失，还与肥胖、视力下降、非自杀性自伤等健康问题密切相关，甚至可能引发严重的社交退缩现象"蛰居族"(hikikomori)。更令人担忧的是，COVID-19疫情期间居家隔离政策导致IA发病率进一步攀升。尽管亚洲地区青少年IA患病率普遍较高（日本7.9%、中国7.5%、韩国21.6%），但针对日本高中生的纵向研究仍属空白，特别是缺乏基于性别差异的预测因素分析。

为填补这一研究空白，日本大学医学院的Yuichiro Otsuka团队开展了一项为期两年的前瞻性队列研究。研究团队首先获得了日本大分县40所高中校长的支持，在2016年基线调查中纳入6684名高一学生（15-16岁），并于2018年随访调查6457名高三学生。通过匿名自填问卷收集数据，采用Young诊断问卷(YDQ)评估IA状态，并分析生活方式（久坐时间、迟到等）和情绪特征（社交焦虑、冲动性）的预测作用。研究最终纳入5673名完成两次调查的学生数据，采用广义线性混合模型进行统计分析。

2.1. 参与者

研究覆盖大分县54所全日制高中中的40所，基线参与率68.7%。通过学校名称和班级姓名实现纵向数据链接，确保随访准确性。

2.2. 测量工具

使用标准化问卷收集人口统计学特征、生活方式（包括基于日本国民健康调查的久坐时间评估）和心理变量。社交焦虑采用内阁府《退缩相关焦虑因素调查》条目，冲动性使用既往验证的单条目评估。IA诊断采用日本版YDQ，依据Beard和Wolf标准（满足5项依赖标志+1项社会功能损害）。

2.3. 统计分析

采用多变量二元逻辑回归（变量缩减法）和广义线性混合模型（学校作为随机效应），分析基线因素对IA发病的预测作用。模型调整了课外学习、零食频率等潜在混杂因素，为避免多重共线性未纳入网络使用时间。

3. 结果

3.1. IA发病率

两年累计发病率显示显著性别差异：女生2.4%(95%CI 1.8-3.0%)是男生1.0%(95%CI 0.7-1.4%)的2.4倍。基线IA患者两年后仍有20.5%持续存在。

3.2. 性别特异性预测因子

广义线性混合模型（AIC=276-866）显示：

• •

  男生：久坐时间≥2小时/天（OR=2.94, 95%CI 1.26-6.85）和社交焦虑（OR=2.74, 1.18-6.39）是独立预测因素

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  女生：迟到（OR=2.61, 1.41-4.84）、社交焦虑（OR=3.02, 1.52-6.02）和冲动性（OR=2.36, 1.41-3.86）具有预测作用

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  共同预测因子：社交焦虑在两组均显著（总体OR=2.88, 1.69-4.92）

4. 讨论与意义

该研究首次系统揭示了日本高中生IA的性别差异化预测模式。男生久坐行为与IA的关联可能源于电子游戏等屏幕活动，而女生迟到和冲动性则反映了作息紊乱与行为抑制缺陷。值得注意的是，社交焦虑作为跨性别预测因子，提示IA与社交回避存在双向关系——既可能因社交焦虑导致网络依赖，也可能因过度网络使用加剧现实社交退缩。

研究结果对公共卫生实践具有重要指导价值：

1. 1.

   针对性干预策略：男生应重点减少久坐、增加体育活动；女生需关注时间管理和冲动控制训练

2. 2.

   早期预警指标：学校迟到可作为女生IA风险的"前哨"信号

3. 3.

   普适性措施：所有青少年都应接受社交焦虑筛查和应对技能培养

该研究也存在若干局限：自报数据可能存在偏倚、样本仅来自单一地区、未评估家庭环境等因素。未来研究可结合客观测量工具（如加速度计）和更长随访期，进一步验证预测模型的稳定性。论文发表于《Computers in Human Behavior Reports》，为开发基于证据的学校预防项目提供了重要科学依据。