Global Burden Of Problematic Internet Use: An Umbrella Review and Metanalysis

この 11 のシステマティックレビュー（300 万人以上の個人を対象）の umbrella レビューおよびメタアナリシスは、ゲームにおける問題のあるインターネット使用行動の世界的有病率を 6%、スマートフォン使用におけるそれを 32% と推定し、同時に方法論的な異質性が著しく、より質が高く地理的に多様な研究が不可欠であることを強調している。

要約

インターネットを巨大で賑やかなグローバル都市だと想像してみてください。ほとんどの人々はそこを歩き回り、お店を訪れ、友人と話し、帰宅します。しかし、ある人々にとって、その都市はあまりにも魅惑的で、立ち去ることができず、群衆に紛れ込んだり、特定の地区にすべて時間を費やすあまり、現実生活に支障をきたすほどになります。この論文は、まさにそのデジタル都市に「立ち往生」している人々が何人いるのかを正確に把握しようとした巨大な「都市調査」のようなものです。

以下に、研究者たちが発見した内容をシンプルに整理します。

全体像：「レビューのレビュー」

研究者たちは自ら街に出て人々に尋ねるのではなく、他の探偵が書いたノートを調べる探偵のような役割を果たしました。彼らは、すでに数千もの小規模な研究を調査済みの 11 の主要な報告書（「システマティックレビュー」と呼ばれる）を収集しました。そして、それらの小規模な研究（300 万人以上の人々を含む）から得られたすべてのデータを統合し、より明確でグローバルな全体像を把握しました。

これは天候を理解しようとするのに似ています。自ら空を眺めるのではなく、過去数年のすべての天気予報を集め、天気予報士の信頼性を確認し、その上で地球全体の平均気温を計算するようなものです。

発見：「立ち往生」している人は何人か？

研究者たちはインターネット都市の 4 つの異なる「地区」を調査し、どの地区を訪れるかによって「立ち往生」している人の数が大きく異なることを発見しました。

• ゲーム地区（問題のあるゲーム利用）： 約**6％**の人々（およそ 16 人に 1 人）がここで苦しんでいます。これは最も研究されている分野ですが、「立ち往生」率は最も低いです。
• 一般インターネット地区（問題のあるインターネット利用）： 約**16％**の人々（およそ 6 人に 1 人）がここで問題を抱えています。
• ソーシャルメディア地区（問題のあるソーシャルメディア利用）： 約**23％**の人々（およそ 4 人に 1 人）が苦しんでいます。
• スマートフォン地区（問題のあるスマートフォン利用）： ここが最も混雑した「立ち往生」地域であり、約**32％**の人々（およそ 3 人に 1 人）が問題を抱えています。

比喩： もし特定のビデオゲームに依存しているかどうかを人々に尋ねたら、6％が「はい」と答えたところ、彼らの電話全体に依存しているかどうかを尋ねたら、突然 32％が「はい」と答えたようなものです。「デバイス」そのものが、その上の特定のゲームよりも大きな問題のように思えます。

地図の問題：なぜ数字が揺らぐのか

これらの数字は興味深いものですが、研究者たちは使用していた地図に大きな問題があることを発見しました。彼らがレビューした 11 の報告書の質は**「低く」または「極めて低い」**と評価されました。

地図がぼやけている理由は以下の通りです。

1. 異なる定規： いくつかの研究では「依存症」を 10 インチの定規で測定し、他の研究では 20 インチの定規で測定しました。ある研究では「2 時間プレイすれば依存症」と言い、別の研究では「10 時間プレイする必要がある」と言っています。異なる基準を使用しているため、数字は完全に一致しません。
2. 異なる群衆： いくつかの研究は大学生のみを対象とし、他の研究はゲーマーを対象とし、さらに他の研究は一般大衆を対象としています。これは、バスケットボール選手のみを測定して人類の平均身長を推測しようとするようなものです。
3. 欠落した地区： ほとんどのデータはヨーロッパと東アジアから来ています。アフリカ、南北アメリカ、東南アジアからの報告は非常に少ないです。これは、ロンドンと東京の天気予報はあるが、世界の他の地域に関するデータがないようなものです。
4. 「パンデミック」効果： 多くの研究は、誰もが自宅でデバイスに縛り付けられていた COVID-19 パンデミック期間中に実施されました。これにより、通常時よりも数字が高く見えている可能性があります。

「ごちゃごちゃした」結論

この論文は、世界の人口の相当な割合がインターネット利用に苦しんでいる可能性はあるものの、正確な数字はまだ信頼できないと結論付けています。

研究者たちは、以下のことを必要だと述べています。

• 定規の標準化： 「問題のある利用」が何を意味するかを明確に合意し、誰もが同じ方法で測定できるようにする。
• ギャップの埋め合わせ： アフリカ、南北アメリカ、および他の研究不足の地域の人々を調査する。
• ツールの確認： 人々に問う質問が実際に正しいものを測定しているか確認する。

要約すると： インターネット都市は巨大であり、多くの人々が、特にスマートフォンやソーシャルメディアでその中に迷い込んでいるように見えます。しかし、誰もが異なる地図と異なる基準を使って数えているため、問題が実際にどれほど大きいと言えるようになる前に、より良く、より一貫性のある地図を構築する必要があります。

技術概要

技術的サマリー：問題のあるインターネット利用の世界的負荷

問題提起
インターネットの浸透した影響は、グローバルな相互作用を再構築したが、同時に重要な公衆衛生上の懸念、すなわち「問題のあるインターネット利用（PUI）」をもたらした。PUI には、問題のあるゲーム利用、ソーシャルメディア利用、スマートフォン利用、ポルノ利用、オンラインショッピングなど、多様な行動の集合体が含まれる。PUI が社会的、職業的、精神的健康の障害を引き起こす状態として認識されるようになっているにもかかわらず、疾病の世界的負荷は依然として不明確である。既存の有病率推定値は、運用定義、測定ツール、研究対象集団、地理的代表性における不一致により、1% から 27% と幅広く変動している。過去の証拠統合は、しばしば特定のサブタイプ（例：「インターネット依存」や「ゲーム障害」）に焦点を当てており、これらの対立する概念を調和させる包括的なアンブレラレビューや、基盤となる証拠の方法的質を評価する試みは行われていない。その結果、PUI を公衆政策の議題に優先させることは、正確で比較可能かつ高品質な疫学データの欠如によって妨げられている。

方法論
本研究は、JBI ガイドラインおよび PRISMA 2020 報告基準に準拠したアンブレラレビュー手法を採用した。研究チームは、創設から 2026 年 2 月までの期間、6 つのデータベース（MEDLINE、Embase、Scopus、Web of Science、CINAHL、Cochrane レビューライブラリ）を網羅的に検索した。

• 適合基準： 本レビューには、あらゆる地理的領域、期間、または人口統計における PUI 行動（ゲーム、一般的なインターネット利用、ソーシャルメディア、スマートフォン、セクティング）の有病率推定値を報告するシステマティックレビューおよびメタ分析（および 1 つのスコーピングレビュー）が含まれた。英語で書かれた研究のみが対象とされた。定量的統合を容易にするため、記述的レビューおよび批判的レビューは除外された。
• データ抽出と質の評価： データは、1,109 の一次研究および 310 万人超の個人を代表する 11 のレビューから抽出された。含まれたレビューの方法的質は、AMSTAR-2 ツールを用いて厳密に評価され、信頼レベルは「高」「中」「低」「極めて低」に分類された。
• メタ分析： 集約された世界的有病率推定値を生成するために、著者は含まれたレビューから重複しない一次研究を抽出した。重複は修正カバレッジエリア（CCA）を用いて評価された。ランダム効果メタ分析をダブルアークサイン変換とともに実施し、4 つの主要なサブタイプ（問題のあるゲーム利用、問題のあるインターネット利用、問題のあるスマートフォン利用、問題のあるソーシャルメディア利用）の有病率推定値をプールした。異質性は $I^2$ で測定され、小規模研究効果はファンネルプロットを通じて検討された。

主な貢献

• 最初の包括的アンブレラレビュー： 本論文は、セクティング、一般的なインターネット利用、ゲーム、ソーシャルメディア、スマートフォンの 5 つの広範なカテゴリにわたる PUI の疫学に関する既存の証拠統合を、グローバルな文脈で統合した最初の研究である。
• 方法的評価： 本研究は、既存の PUI 文献の質に対する批判的評価を提供し、システマティックレビューの 10 件中 9 件が AMSTAR-2 基準に基づき「低」または「極めて低」の信頼性であると評価されたことを明らかにした。
• 調和された有病率推定値： 重複しない一次データを再分析することにより、本研究は過去の統合の異質性を考慮したプールされた世界的有病率推定値を提供する。
• ギャップの特定： 本レビューは、研究焦点（ゲームに大きく偏っている）、地理的代表性（ヨーロッパと東アジアに集中）、標準化された診断基準および測定ツールの欠如における重大な格差を浮き彫りにしている。

結果

• 有病率推定値： 分析された 4 つのサブタイプのプールされた世界的有病率推定値は以下の通りである。
  • 問題のあるゲーム利用： 6%（95% 信頼区間、5%–7%）
  • 問題のあるインターネット利用： 16%（95% 信頼区間、15%–17%）
  • 問題のあるスマートフォン利用： 32%（95% 信頼区間、28%–35%）
  • 問題のあるソーシャルメディア利用： 23%（95% 信頼区間、19%–28%）
• 異質性： 全てのサブタイプにおいて、研究間の著しい異質性が観察された（$I^2 > 99\%$）。これは、研究方法、標本化された集団、および PUI の定義における変動を反映している。
• 証拠の質： 厳密な評価により、含まれたレビューの多くは方法的欠陥に苦しんでおり、特に除外された研究のリストとその根拠の欠如（レビューの 70%）および事前プロトコルの確立の欠如（レビューの 40%）が指摘された。
• 地域的および人口統計的傾向： 研究はヨーロッパおよび西太平洋地域に強く集中しており、アフリカ、アメリカ、東南アジアからのデータは乏しい。サブタイプ全体で特定されたリスク要因には、高齢、男性、心理的苦痛が含まれる。
• ファンネルプロットの非対称性： ファンネルプロットの非対称性の証拠は、小規模研究効果の存在を示唆しており、小規模な研究がより大規模な研究よりも高い有病率を報告している可能性を示している。

意義と主張
本論文は、PUI 行動が世界の人口の相当部分を影響下に置いており、有病率率がサブタイプによって大きく変動すること（ゲーム利用では 6% からスマートフォン利用では 32% に至る）と主張している。しかし、著者は、基盤となる証拠統合の「低」または「極めて低」の方法的質により、これらの知見は慎重に解釈されなければならないと強調している。

本研究は、PUI 研究の現状が断片化しており、調和された概念化および標準化された測定ツールの欠如があると主張している。著者は結論として、PUI は差し迫ったデジタル公衆衛生上の課題であるが、現在の証拠基盤は正確な政策立案を支援するには不十分であると述べている。彼らは以下の点を呼びかけている。

1. 高品質な疫学研究： 特に過小評価されている地域（低所得国および中所得国）および過小研究されているサブタイプ（ソーシャルメディア、スマートフォン、ポルノ）において。
2. 標準化： 将来の研究における異質性を軽減するため、PUI 行動の明確な定義および標準化された基準の開発。
3. 代表的な標本抽出： より正確な有病率推定値を生成するため、便宜標本または雪だるま式標本から、堅牢で代表的な人口標本への転換。

本論文は、PUI の測定に対する決定的な解決策としてではなく、公衆衛生介入のための信頼できる基盤を確立するために克服されなければならないギャップと方法的限界を特定する重要なステップとして位置づけられている。