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ハイライト

ADHD、インターネット中毒、鬱病、不安、および神経症スコアは、不眠症の可能性が高いグループの間でより高かった( n  = 200、19.8%)。

不眠症の可能性が高いリスクは、ADHDの可能性が高い患者の間で2.7倍高かった。

ADHDの不注意(IN)および多動/衝動(HI)の両方の次元は、不眠症の重症度と関連していた。

推定ADHDの存在は不眠症の重症度と関連していた。

考えられるADHDとともに、不安、鬱病、神経症およびIA症状の重症度は不眠症の重症度と関連していた。
抽象
本研究の目的は、潜在的注意欠陥/多動性障害(ADHD)と若年成人の不眠症の重症度との関係に対するうつ病、不安、神経症、およびインターネット中毒症状(IAS)の重症度の影響を評価することでした。この調査は、アンカラの1010人のボランティア大学生、イスタンブールにあるe-スポーツトーナメントを企画している会社の電子メールデータベース、およびゲームフォーラムからのトルコのゲーマーを対象としたオンライン調査で行われました。スケールスコアは、不眠症の可能性が高いグループの間でより高かった(n  = 200、19.8%)。また、不眠症の可能性が高いというリスクは、ADHDの可能性が高い人々の間で2.7倍高かった。線形回帰分析では、ADHDの不注意および多動性/衝動性の両方の側面は、不安、鬱病、神経症およびIASの重症度とともに不眠症の重症度と関連していた。同様に、可能性のあるADHDの存在は、不安、鬱病、神経症およびIASの重症度とともに、ANCOVAにおける不眠症の重症度と関連していた。これらの知見は、若年成人における、不眠症の重症度とすべて関連するうつ病、不安、神経症およびIASを抑制した後でも、ADHDの存在とADHD症状の重症度が不眠症の重症度と関連することを示唆している。
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キーワード
ADHD不安うつ病不眠症インターネット中毒神経症
1 。前書き
注意欠陥多動性障害(ADHD)は、最大60%の患者において成人期までいくらかの頑健性を伴い続け、不注意(IN)および/または活動亢進/衝動(HI)によって特徴付けられる小児期発症の広汎性状態である(Faraoneら、 2006年、Kesslerら、2007年、Mannuzzaら、1993年)。過去数十年にわたって、ADHDに関連した睡眠障害に対する研究と臨床的関心が高まってきている(Cortese et al。、2013 )。が睡眠障害は、 ADHDの成人の半分以上に影響を与えることが報告されており、睡眠とADHDとの間の関連付けは不十分(理解されてユンら、2013 )。それにもかかわらず、睡眠障害はADHDの症状を悪化させ、若年成人とその家族の機能障害の一因となる可能性があるため、この集団における睡眠障害の評価と治療は非常に重要です(Corkum et al。、2011)。さらに、睡眠障害はADHDのような症状を呈する個人によく似ているか、ADHDの症状を悪化させる可能性があります(Corkum et al。、2011)。
インターネットの利用は広く増加しているが、インターネットの不適応な利用に関連した心理的問題は、特に若者の間で文献に頻繁に報告されている(Mazhari、2012)。それはまだ物議をかもしている用語であり、それは精神障害の診断と統計のマニュアル:第5版(DSM-5)(American Psychiatric Association、2013 )には含まれていなかったが、この現象はしばしばインターネット依存(IA)と呼ばれている。これは、インターネットの過度の、管理されていない、有害な使用と定義することができます(Dalbudak et al。、2013)。以前の研究では、青少年や若者の間でIAの割合は3.1%の間、ヨーロッパで18.3%であった、アジアでは2.4%から37.9パーセントの範囲であったこと(示さダーキーら。、2012)と7.2%の間の範囲であった(Dalbudakら、2013年)および12.26%(Kayri and Gunuc、2009)トルコの大学生の間で。Yoo et al。(2004)提案されて、ADHDの子供たちは非ADHDグループと比較してより高いIAスコアを持っていました。で系統的レビュー、カルリら。(2012)ADHDの徴候がIAと最も重要でそして一貫した相関を持っているように見えたことを報告しました。トルコの大学の学生の間で行われた以前の研究では、ADHDの症状の重症度は、さえの効果を制御した後、IA症状(IAS)の重症度を予測している性格特性、うつ病や不安症状(DalbudakとEvren、2014 )、または求めている感覚を(Dalbudak et al。、2015)。レビューでは、IAとADHD、うつ病、不安の関係(Carli et al。、2012、Ko et al。、2012)と最後になったが不眠症(An et al。、2014、Kim et al。、2010)があることが示唆された。)不眠症は非常に一般的な症状であり、成人人口の約3分の1が睡眠を開始または維持することが困難であると報告しており、10%も日中の重大な障害を報告している(Ancoli-Israel and Roth、1999、Morin et al。、2006、Ohayon、2002)。大学生の潜在的なIAと不眠症の間に有意な相関関係が見られた(Younes et al。、2016)。系統的レビューでも、IAは主観的不眠症のような睡眠障害と関連していることが示唆された(Lam、2014 )。最後に、最近の日本の若年成人を対象とした研究では、睡眠の質の悪さ、ADHDの傾向、鬱病、不安の傾向があるとIAのリスクが高まることが示唆されました(Kitazawa et al。、2018)。
インターネットで過ごす時間が長い学生ほど、憂鬱な症状を発症する可能性が高くなります(Ko et al。、2014)。一方、IAを持つ学生は不眠症を経験する可能性がより高く(Chen and Gau、2016)、これらの不眠症を持つ学生は鬱症状を発症する可能性が高い(Roane and Taylor、2008)。これと一致して、香港の中国人青年(Cheung and Wong、2011)とネパールの学部生(Bhandari et al。、2017 )の間で行われた研究は、IAと不眠症が両方とも抑うつ症状に対する間接効果のかなりの割合を媒介したことを示唆した。最後に、神経症の人格特性は、うつ病や不安症状などの悪影響を抑制した後でも、大学生の間でIAを予測した(Dalbudak et al。、2013、Dong et al。、2013、Yan et al。、2014 )(Dalbudak et al) 、2013年)。また、臨床サンプル(Gray and Watson、2002、Mastin et al。、2005)と非臨床サンプル(Duggan et al。、2014)の両方を用いた以前の研究の結果は、高い神経症が重症度と関連していることを示した。不眠症。したがって、考えられるADHDと不眠症の重症度との関係を調べながら、IAS、神経症およびうつ病や不安などの悪影響を評価することが重要です。
ADHDと不眠症の重症度との関係を評価した研究はいくつかありますが、この関係を評価しながらIAS、神経症、うつ病、不安などの不眠症に関連する他の変数を制御する最初の研究です。我々は、これらの変数を制御した後でさえ、ありそうなADHDの存在が依然として不眠症の重症度と関連しているかもしれないと仮定した。
2 。方法
2.1 。参加者と手続き
イスタンブールにあるeスポーツトーナメントを開催している会社(ESLトルコアマチュアeスポーツプレーヤー)のEメールデータベースに登録されている人々である、アンカラのトルコの大学生を対象に、横断面デザインを使用したオンライン調査が行われました。ゲームフォーラムからのトルコのゲーマー。
研究プロトコルは、Cankaya大学の倫理委員会による承認であった。平易な言語情報声明を読んだ後、すべての参加者からインフォームド・コンセントを得た。参加者全員が、匿名で機密のオンライン調査に記入しました。さらに、参加者は中止または参加しなかったとしてペナルティを科されませんでした。全体として、データ収集段階は、2017年12月から2018年1月まで続きました。
合計1507人の潜在的参加者がオンライン調査を開始し、彼ら全員がインフォームド・コンセントを与えた(Evren et al。、2018)。これらのうち、257人の参加者はいずれのスケールも満たさなかったため、前回の研究に必要なスケールを満たしたため合計1250人の参加者が以前の研究に含まれた(Evren et al。、2018 )。この以前の研究は、トルコの9項目のインターネット賭博障害スケール・ショートフォーム(IGDS9-SF)の心理学的検証研究であり(Evren et al。、2018)、本研究の結果は含まれていなかった。前回の研究に含まれたこれらの1250人の参加者のうち、240人の参加者は残りの調査を完了しなかった。これは本研究には不可欠であり、したがって彼らは研究から除外され、合計1010人の参加者が含まれた。
2.2 。対策
2.2.1。不眠症重症度指数(ISI)
この7項目の検証済みの自己申告による質問票は、個々の不眠症の症状およびそれに関連した不眠症の症状に起因する障害または苦痛を評価します( Bastien et al。、2001)。トルコ語版は信頼性があり有効であった(Boysan et al。、2010 )。これらの項目には以下のものが含まれます。1)睡眠困難(DFA)、2)睡眠不足(DSA)、3)早朝の覚醒(EMA)、4)現在の睡眠パターンに対する満足/不満(5)あなたの睡眠の問題はあなたの生活の質を損なうという意味で他の人に思いますか(注目に値する)、6)あなたの現在の睡眠の問題についてどのくらい心配/苦しめられましたか。あなたの毎日の機能(例えば、日中の疲労、気分、職場での機能/毎日の雑用、集中力、記憶、気分など)を妨げるために(干渉)?各項目は、0から4、「なし」から「非常に深刻」(項目1から3まで)、項目4について「非常に満足」から「非常に不満」までの範囲で評価されます。(項目5〜7の場合)ISIは0から28の合計スコアをもたらします。総得点は次のように解釈された:不眠症がない(0〜7)。非臨床的または軽度の不眠症(8〜14)。中等度の不眠症(15〜21歳)。重度の不眠症(22〜28)。さらに、合計スコアが 14 を超えると臨床的に有意な不眠症が検出された(Gagnon et al。、2013)。このサンプルのISIに対するCronbachのアルファは0.82でした。
2.2.2。ヤングのインターネット中毒テスト – ショートフォーム(YIAT-SF)
YIAT-SF(Pawlikowski et al。、2013)は、5つの5段階スケールで測定された(1)決してない(5)非常に頻繁な合計12項目を含み、インターネット中毒の症状を調査するために使用されました。確証的因子分析はトルコYIAT-SFが許容可能なモデルフィット(もたらしたことを明らかにしたχ 2  = 173.58、SD = 53、CFI = 0.95、SRMR = 0.064とRMSEA = 0.079)。スケールの内部濃度信頼性係数は0.85であった。トルコ語版のYIAT-SFは、大学生にも青少年にも信頼性があり有効であることが証明されています(Kutlu et al。、2015)。本研究では、YIAT-SFのCronbachのアルファは0.88でした。
2.2.3。成人ADHD自己申告体重計(ASRS-v1.1)
ADHDの症状は、DSM-IV-TR基準に基づく18項目の尺度であるASRS(Kesslerら、2005a、Kesslerら、2005b )(American Psychiatric Association、2000 )を用いて測定した。自己申告の尺度として、ASRSは成人のADHDを評価するための信頼性があり有効な尺度であることが判明し、高いCronbachのα係数と評価者による測定との高い同時妥当性を示している(Adler et al。、2006)。彼らの研究の目的のために、Kessler等。(2005a) ADHDの症状を持っていると報告した個人にではなく、一般的な集団に測定を施しました。
世界保健機関の支援の下に開発されたASRSは、6項目からなる短いスクリーニング機器でもあり、その質問は、段階的ロジスティック回帰を使用して、成人自己報告調査を構成する18の質問の大規模調査から抽出されました。DSM-IVの障害を定義する18の特定の「基準A」の症状。ASRS 6項目のスクリーニングは地域密着型の研究のために開発されたものであり、臨床家の診断および健全な精神測定特性と強い一致を示している(Kessler et al。、2006)。5点リッカートタイプの尺度は「0」(なし)から「4」(非常によくあります)までです。したがって、ASRSスクリーニング6項目バージョンのスコアの可能な範囲は0〜24であり、スコアが高いほどADHDの症状が大きいことを示します。スクリーニング項目1〜3に対する時々、またはそれ以上(2以上)の各回答は1ポイントに相当します。項目4〜6のスクリーニングで、頻繁に、またはそれ以上(3つ以上)の回答が得点となりました。合計スコアが4以上の場合はADHDの可能性があります。そのため、この推奨定義を使用して、サンプル内の非常に可能性の高いADHD症例を特定し、「推定ADHD」と命名しました。以前のデータは、このアプローチが広く使用されていることを示唆しており、6項目のスクリーニングバージョンは、アメリカの一般的な感度(68.7%対56.3%)および特異度(99.5%対98.3%)において全18項目バージョンよりも優れている。人口(Chamberlainら、2017、Kesslerら、2005b、Kesslerら、2006)。6つの診断症状が含まれているので、ASRSを完了するのに数分しかかからず、したがってスクリーニング手順に理想的です。それにもかかわらず、テストの結果は臨床診断に代わるものではなく、臨床医はASRS陽性をゴールドスタンダードスケールで評価することによって誤陽性を考慮に入れなければなりません。ASRSは以前、トルコの大学生のサンプルで検証されていました(Dogan et al。、2009)。本研究では、Cronbachのα係数は、「不注意」で0.83、「活動亢進/衝動」で0.77、ASRSで0.87であることがわかりました。本研究では、ADHDの症状の重症度を評価するための18項目のバージョンと、推定されるADHDを評価するための6項目のスケールが使用された。
2.2.4。アイセンクパーソナリティアンケートが省略形(EPQRA)を修正
EPQR-Aは、4つの性格特性に 24項目を含みます。「神経症/安定性」特性は、感情の安定性を評価するために使用されました。「外向/内向性」形質はの傾向を評価するために使用された外向と内向性を。被験者の精神的特徴を評価するために「精神病/社会化」特性を使用し、妥当性尺度として「うそ」特性を使用した(Francis et al。、1992)。アンケートの信頼性と妥当性は、トルコの大学生のサンプルで支持されていました(Karancıet al。、2007)。本研究では、研究目的に応じて神経症的特徴のみを使用した。神経症的形質のKuder-Richardsonアルファ係数は、トルコ語版の場合、 0.65であり、形質の試験 – 再試験信頼性は0.82であった(Karancıet al。、2007)。本研究において、クロンバッハのα係数は、神経症的形質について0.67であることが見出された。
2.2.5。うつ病インベントリ(BDI) – ベック不安インベントリ(BAI)
うつ病の症状と重症度はBeckうつ病目録(BDI)(Beck et al。、1961)、トルコ語版(Hisli、1989 )を用いて評価され、不安の症状と重症度はBeck不安目録(BAI)によって評価された。Beck et al。、1988)、トルコ語版(Ulusoy et al。、1998)。どちらのスケールもトルコの人口に対して検証されています。本研究では、Cronbachのアルファ値はBDIでは0.90、BAIでは0.93でした。
2.3 。データ分析
Windows用の統計パッケージSPSS 17.0(イリノイ州シカゴの278、SPSS)をすべての分析に使用した。現在の年齢およびスケールスコアに従って群を比較するためにスチューデントt検定を使用した。性別のカテゴリカルな社会人口統計学的変数と推定ADHDの臨床的変数をχ2 統計によって比較した。従属変数としての不眠症の重症度および独立変数としての鬱病、不安、神経症、IA症状およびADHDの重症度を用いて、階層的重回帰分析モデルを行った。また、従属変数として不眠症の重症度、固定因子としてADHD、および共変量としてうつ病、不安、神経症およびIA症状の重症度をANCOVA分析として実施した。全ての統計分析について、p値は両側であり、そして差はp  <0.05で有意と見なした。
3 。結果
不眠症の可能性がある群(n  = 200、19.8%)と不眠症がない群(n  = 810、80.2%)との間で年齢および性別に差はなかった。不安、鬱病、神経症、IASおよびADHDスコアは、不眠症の可能性が高い群の間でより高かった。不眠症の可能性が高い人の間で、ADHDの可能性が高いリスクは2.73倍高かった(表1 )。で線形回帰分析、不眠症の重篤度は、INとADHDのHI寸法、不安、うつ病、神経症及びIAS(の厳しさの両方の重症度と関連し、表2)。同様に、不眠症の重症度は、推定ADHDの存在、不安の重症度、鬱病、神経症およびIASと関連していた(表3)。
表1。推定不眠症の有無による年齢、性別およびスケールのスコアの比較。これは、不眠症重症度指数の合計スコアが14を超える場合に検出された。
不眠症の可能性
存在しない
N  = 810、80.2パーセント 現在の
n  = 200、19.8%
平均 SD 平均 SD トン p
年齢 21.93 3.50 21.51 2.88 1.594 0.111
性別(n、%) χ2  = 2.104 0.147
em女性 477 58.9 129 64.5
▓男性 333 41.1 71 35.5
不安 11.65 10.38 21.47 13.23 −9.776 <0.001 うつ病 33.89 9.63 42.91 11.39 −10.339 <0.001 神経症 3.10 1.78 4.18 1.59 −7.847 <0.001 インターネット中毒の深刻度 26.48 8.23 31.71 9.38 −7.817 <0.001 推定ADHD * 124 15.3 66 33.0 χ2  = 32.869 <0.001 ASRS 27.20 9.76 34.56 10.30 −9.449 <0.001 ▓ 不注意 13.82 5.71 17.62 6.28 −8.248 <0.001 ▓ 多動/衝動 13.38 5.37 16.95 5.48 −8.382 <0.001 *オッズ比(95%信頼区間)= 2.725(1.918〜3.872)。ADHD:注意欠陥/多動性障害。ASRS:成人のADHD 自己報告スケール。 表2。ステップワイズ線形回帰は、従属変数と抑うつ、不安、の重大度として不眠症の重症度と分析神経症、インターネット中毒の症状や注意欠陥多動性障害(ADHD)などの症状独立変数。 標準化されていない係数 標準化された係数 トン p B 標準 エラー ベータ ステップ1 不安 0.092 0.017 0.195 5.403 <0.001 うつ病 0.130 0.020 0.250 6.523 <0.001 神経症 0.417 0.102 0.135 4.110 <0.001 ステップ2 不安 0.088 0.017 0.185 5.203 <0.001 うつ病 0.113 0.020 0.217 5.687 <0.001 神経症 0.343 0.101 0.111 3.395 0.001 インターネット中毒 0.102 0.018 0.160 5.542 <0.001 ステップ3a 不安 0.071 0.017 0.151 4.234 <0.001 うつ病 0.104 0.020 0.200 5.312 <0.001 神経症 0.272 0.100 0.088 2.717 0.007 インターネット中毒 0.068 0.019 0.107 3.553 <0.001 ASRS合計スコア 0.096 0.017 0.179 5.681 <0.001 ステップ3b 不安 0.072 0.017 0.151 4.228 <0.001 うつ病 0.104 0.020 0.200 5.300 <0.001 神経症 0.272 0.100 0.088 2.715 0.007 インターネット中毒 0.068 0.019 0.107 3.551 <0.001 不注意 0.097 0.031 0.106 3.098 0.002 多動性/衝動性 0.095 0.034 0.095 2.811 0.005 ASRS:成人のADHD 自己報告スケール。最初のステップで変数が入力されました:うつ病、不安と神経症。ステップ1:F  = 105.603、df = 3、1006、p  <0.001、調整R2  = 0.237。ステップ2で入力された変数:うつ病、不安、神経症およびインターネット依存症の症状。ステップ2:F  = 89.218、df = 4、1005、p  <0.001、調整R2  = 0.259、R2変化= 0.023。ステップ3aに入力された変数:うつ病、不安、神経症、インターネット中毒症状および注意欠陥多動性障害(ADHD)症状。ステップ3a:F  = 80.049、df = 5、1004、p  <0.001、調整R2  = 0.281、R2変化= 0.023。ステップ3bに入力された変数:鬱病、不安、神経症、インターネット依存症の症状および全ASRSスコアの代わりにADHDの大きさ(不注意および多動/衝動)。ステップ3b:F = 66.642、df = 6、1003、p  <0.001、調整R2  = 0.281、R2変化= 0.023。 表3。従属変数として不眠症の重症度、固定因子としてADHD(注意欠陥多動性障害)、および共変量としてうつ病、不安、神経症およびインターネット依存症の重症度を用いたANCOVA分析。 ソース タイプIII二乗和 df 二乗平均平方根 F p 共変量 不安 602.062 1 602.062 26.664 <0.001 うつ病 657.523 1 657.523 29.120 <0.001 神経症 252.445 1 252.445 11.180 0.001 インターネット中毒 563.401 1 563.401 24.952 <0.001 固定係数 推定ADHD 148.756 1 148.756 6.588 0.01 a。R2  = 0.267(調整R2  = 0.263)。 4 。討論 本研究の主な所見は、可能性のあるADHDの存在(ADHDのINとHIの両方の症状の重症度も)は、IA症状の重症度、神経症および以下のような負の影響を抑制した後でもなお不眠症の重症度と関連しているうつ病と不安。ADHDの小児によく見られる不眠症( Cortese et al。、2009)も、ADHDと診断された成人の70〜80%以上で推定されています(Weibel et al。、2017、Yoon et al。、2013)。成人ADHD患者は、眠りにつくことが困難であり(Bairdら、2012年、Boonstraら、2007年、Schredlら、2007年)、睡眠維持障害(Bijlengaら、2013年、Schredlら、2007年、Sobanski)を有する。ら、2008年、Surmanら、2009年)、および朝に起きることが困難であることを見出した(Boonstraら、2007年、Surmanら、2009年)。併存疾患は、患者の80%以上が罹患しているため、成人のADHDに特に頻繁に見られ、うつ病や不安の増加と関連している(Bernardiら、2012年、Cumynら、2009年、Kesslerら、2006年)。これと一致して、成人のADHD、不眠症の中には、不安、鬱病などの心理的障害の結果(Weibelら、2017 )および神経症的人格特性スコア(Dugganら)も示唆されている。、2014年、GrayおよびWatson、2002年、Mastinら、2005年)。以前の研究では、うつ病を抑制した場合でも、ADHD患者はより高い睡眠潜時を示し、著者らはADHDに関連する睡眠関連症状は部分的に非特異的要因、特にうつ病や不安症状によって説明されることを示唆した(Weibel et al。、2017) 。 不安やうつ病などの悪影響が不眠症を引き起こす可能性があります(Weibel et al。、2017)。他方、低い活性化閾値を有する神経症の人々は、容易に緊張したり動揺したりすることができ、ストレスの間に自分自身を制御することができず、それは不眠症として起こり得る(Dugganら、2014、GrayおよびWatson、2002、Mastinら。 、2005)。ADHDと不眠症とのよく知られた関連性(Bairdら、2012年、Bijlengaら、2013年、Boonstraら、2007年、Schredlら、2007年、Sobanskiら、2008年、Surmanら、2009年。Yoon et al。、2013)は、一般的な悪影響の間接的な共存を介して間接的に起こる可能性がある(Bernardi et al。、2012、Cumyn et al。、2009、Kessler et al。、2006、Weibel et al。、2017 )。インターネットの使用はこれらの否定的な感情に対処する方法かもしれません。これらと一致して、インターネットは素早い反応、即時の報酬、および異なる活動を伴う複数のウィンドウによって特徴付けられ、それはADHDの症状を持つ学生の退屈または遅延報酬への嫌悪感を減らすかもしれません。インターネットはまた、これらの学生に非現実的な生活を提供することができ、そこでは彼らは人工生活に入ることができ、または阻害なしに彼らの空想を生きることができます。欠如、自己制御が IAにそれらを脆弱になって、それが困難なこれらの学生がインターネット利用を制御するために作ること(DalbudakとEvren、2014、Dalbudakら、2015)。確かに、これと一致して、以前の研究は、抑うつ症状および不安症状の重症度(Carliら、2012、DalbudakおよびEvren、2014、Koら、2012)、神経症的人格特性スコア(Dalbudakら、2013)を示唆した。、DalbudakおよびEvren、2014年、Dongら、2013年、Yanら、2014年、およびADHD症状の重症度の両方(Dalbudakら、2015年、Yenら、2009年、Yooら、2004年)。そして、ADHD診断の存在(Dalbudak and Evren、2014、Ha et al。、2006、Bernardi and Pallanti、2009)は、IAの重症度と関連していた。最後に、以前の研究はまた、IAのリスクが高い人は不眠症を経験する可能性が高いことを示唆している(An et al。、2014、Chen and Gau、2016、Kim et al。、2010、Lam、2014、Younes et al。、2016)したがって、不眠症に関連する変数を処理する方法であるかもしれないIAも不眠症自体を引き起こすかもしれません。本研究の知見はこれらの以前の知見と一致している。その理由の1つは、若い成人は主にベッドでインターネットを使用しており、これが彼らの睡眠に悪影響を及ぼす可能性があることです(Yoshimura et al。、2016 )。さらに、メラトニンに関する最近の研究に基づいて、ラップトップまたはスマートフォンなどのディスプレイから放出される青色光は、メラトニンを変えることによって睡眠障害に何らかの役割を果たす可能性がある(Chang et al。、2015)。それにもかかわらず、インターネットでより長い時間を費やすのはうつ症状を発症する可能性が高い(Cheung and Wong、2011、Bhandariら、2017、Kitazawaら、2018)または不眠症の学生はうつ症状を発症する可能性が高い(Bhandari)ら、2017年、Cheung and Wong、2011年、Roane and Taylor、2008年)。したがって、本研究の断面設計では、対象となる変数間の因果関係の方向については何も言えません。 注意すべきいくつかの制限があります。まず第一に、参加した大学生は非臨床サンプルでした。次に、本研究で使用されている尺度はすべてトルコ語で検証されていますが、それらは自己評価スクリーニング尺度であるため、診断というよりはむしろADHDまたは不眠症の可能性が高い個人を示すにすぎません。したがって、実際にはADHDの診断ではなく推定ADHDを評価し、参加者が以前にADHDと実際に診断したのか、それとも不眠症に関連する可能性があるADHDの薬物療法を使用したのかを評価しなかった。第三に、ADHDは不眠症以外の睡眠障害にも関連している可能性があり、これについては評価していません。第四に、この研究は横断的なものであるため、この研究の知見は、関心のある主な構成要素間の因果関係を扱うことができない。それにもかかわらず、これは、IA症状、神経症的人格特性、うつ病および不安などの他の変数を制御しながら、不眠​​症の重症度と推定ADHDとの関係を評価する最初の研究である。 結論として、本研究は、トルコ人の若者の間でIA症状の重症度、神経症的人格特性、鬱病および不安症状の影響を抑制した後でさえ、ADHDの可能性(およびADHD症状の重症度)の存在が不眠症の重症度を予測することを示した。大人です。したがって、これらの変数は、このグループの不眠症の潜在的な危険因子として解釈されなければなりません。本研究は大学生の間で不眠症の問題をよりよく理解するために、重要な要因である可能性が高いADHDに加えて、臨床医はまた慎重にIAの症状、不安、鬱病および神経症性格特性を評価しなければならない。最後に、ADHD患者の同種集団に対する本研究の知見の一般化可能性はさらなる研究を必要とする。 利益相反 宣言するものはありません。 謝辞 無し 参考文献 Adler et al。、2006 LA アドラー、T. スペンサー、SV Faraoneの、RC ケスラー、MJ ハウズ、J. 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