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ADHD Symptoms, Bedtime, and Parent-Rated Time-Specific Functioning in Relation to Internet Addiction Severity: A Child Psychiatry Registry Study

Este estudo de pacientes ambulatoriais de psiquiatria infantil revela que a gravidade do vício em internet está associada de forma independente e mais fortemente aos sintomas de TDAH e a horários de dormir mais tardios, juntamente com outros sintomas de internalização e dificuldades funcionais específicas de tempo, particularmente durante a noite.

Autores originais: Masahide Usami, Yoshinori Sasaki, Mayuna Ichikawa, Miki Matsudo, Marina Yazawa, Shun Kusanishi, Nobutada Kato, Ryuwa Makiyama, Mutsumi Ohashi, Yui Higashino, Yusuke Kono, Haruna Matsudo, Minjae Ma, Ko

Publicado 2026-08-03

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CC BY 4.0

Autores originais: Masahide Usami, Yoshinori Sasaki, Mayuna Ichikawa, Miki Matsudo, Marina Yazawa, Shun Kusanishi, Nobutada Kato, Ryuwa Makiyama, Mutsumi Ohashi, Yui Higashino, Yusuke Kono, Haruna Matsudo, Minjae Ma, Kotoe Itagaki, Keita Yamamoto, Momoka Takahashi, Masaya Ito, Katsunaka Mikami, Noa Tsujii, Hiroaki Kihara, Yuuki Sakoh, Kumi Inazaki, Yuki Hakoshima, Yuki Mizumoto

Artigo original sob licença CC BY 4.0 (https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). ✨ Esta é uma explicação gerada por IA do artigo abaixo. Não foi escrita nem endossada pelos autores. Para precisão técnica, consulte o artigo original. Ler aviso legal completo

Imagine o cérebro humano como uma cidade movimentada. Nesta cidade, existem semáforos que nos dizem quando parar e quando seguir, e existem zonas de construção onde as estradas ainda estão sendo pavimentadas. Às vezes, os semáforos ficam um pouco falhos, tornando difícil focar em uma única coisa sem se distrair com um outdoor brilhante — isso é um pouco como o TDAH, uma condição comum onde o "motor de foco" do cérebro funciona de forma um pouco acelerada. Outras vezes, os residentes da cidade sentem um zumbido constante de preocupação ou tristeza, como uma névoa que torna difícil enxergar o caminho à frente; isso representa a ansiedade e a depressão. Agora, imagine a internet como um parque de diversões gigante e brilhante que nunca fecha. Para muitas crianças, é um lugar divertido para visitar, mas para algumas, o parque torna-se tão cativante que elas esquecem de ir para casa, comer ou dormir. É o que os pesquisadores chamam de Vício em Internet.

Por que isso importa? Porque estamos vivendo em um mundo onde o "parque de diversões" está sempre em nossos bolsos. Quando as crianças ficam presas nesse brilho digital, suas vidas reais podem começar a parecer embaçadas. Médicos e cientistas querem saber: o vício está causando o problema, ou as crianças já estão lutando com seus "semáforos" (TDAH) ou com sua "névoa" (ansiedade) e usando a internet para lidar com isso? E será que o momento em que elas estão online importa? Ficar acordado até tarde rolando telas torna o dia seguinte mais difícil, ou é apenas um sintoma de uma noite mal dormida? Compreender essas conexões ajuda pais e médicos a entender como ajudar as crianças a encontrar um equilíbrio saudável entre o mundo digital e o mundo real.

O Estudo da Coruja Digital Noturna

Uma equipe de pesquisadores no Japão decidiu investigar este mistério usando um arquivo digital gigante chamado registro. Eles analisaram os registros de 1.322 crianças e adolescentes (com uma média de idade de 11,3 anos) que haviam visitado um grande centro de psiquiatria infantil. Pense neste registro como um instantâneo massivo de crianças que já estavam consultando um médico por vários motivos. Os pesquisadores queriam ver o quão "viciadas" essas crianças eram na internet e o que mais estava acontecendo em suas vidas.

Para medir o "vício", eles usaram uma ferramenta chamada Teste de Vício em Internet (IAT). É como um boletim escolar para hábitos de internet, onde uma pontuação mais alta significa mais problemas. A pontuação média das crianças neste estudo foi de 43,0, o que se enquadra em uma faixa "leve", mas algumas crianças pontuaram muito mais alto, indicando problemas graves.

Os pesquisadores fizeram duas grandes perguntas:

Qual é o elo mais forte com o vício em internet? É o TDAH? É a ansiedade? É o horário que elas ficam acordadas até tarde?
O horário do dia importa? Os pais notam que seus filhos têm mais dificuldades pela manhã, na escola ou tarde da noite, quando deveriam estar dormindo?

Para responder à segunda pergunta, eles usaram uma ferramenta especial chamada QCD (Questionnaire-Children with Difficulties). Imagine isso como um termômetro que mede o quão difícil é o dia de uma criança, mas em vez de apenas uma leitura, ele faz cinco leituras separadas: uma para a manhã, uma para o horário escolar, uma para depois da escola, uma para a noite e uma para a madrugada. Isso permitiu aos pesquisadores ver se o "problema digital" atingia mais forte em momentos específicos.

As Grandes Descobertas

Após analisar os números de um subgrupo de 612 crianças que possuíam informações completas para cada uma das perguntas, os pesquisadores encontraram alguns padrões muito claros.

Os Dois Pesos-Pesados:
Quando analisaram tudo ao mesmo tempo, duas coisas se destacaram como os elos independentes mais fortes com a gravidade do vício em internet:

Sintomas de TDAH: Crianças que tinham mais problemas com atenção e hiperatividade (medidos pelo TDAH-RS) eram mais propensas a ter pontuações mais altas de vício em internet. A conexão era forte, com um "peso" estatístico (beta) de 0,276.
Horários de Dormir Tardios: Quanto mais tarde a criança ia dormir, maior era sua pontuação de vício em internet. Este foi um elo quase tão forte quanto o TDAH, com um peso de 0,264.

É como descobrir que os dois maiores motivos para um carro estar correndo são que o motorista tem dificuldade de concentração (TDAH) e que ele está dirigindo à noite, quando a estrada está escura e confusa (horário de dormir tardio).

A "Névoa" da Ansiedade e Depressão:
O estudo também descobriu que crianças com pontuações mais altas para depressão (DSRS-C), sintomas de TOC e medo de lesão física também tendiam a ter pontuações mais altas de vício em internet. Curiosamente, a ansiedade de separação (o medo de estar longe dos pais) apresentou uma reviravolta estranha: embora parecesse ligada ao vício inicialmente, quando analisaram todos os outros fatores juntos, ela mostrou um elo negativo. Isso sugere que crianças que realmente precisam estar perto de seus pais podem, na verdade, ser menos propensas a se perderem sozinhas na internet durante a noite, mas isso é apenas uma suposição baseada nos dados e precisa de mais estudos.

O Mistério do Horário do Dia:
Aqui é onde fica realmente interessante. Quando os pesquisadores observaram os relatos dos pais sobre como as crianças estavam em diferentes momentos do dia, viram um padrão claro: Quanto mais viciada a criança era, mais difícil era o seu dia.

O elo foi mais forte para o funcionamento noturno. Os pais relataram que as crianças com maiores pontuações de vício enfrentavam mais dificuldades durante a noite.
No entanto, quando os pesquisadores colocaram todos os outros fatores (como TDAH, depressão e horário de dormir) na grande equação matemática, a "dificuldade noturna" desapareceu como uma causa única. Descobriu-se que a dificuldade durante a noite era explicada principalmente pelo fato de que essas crianças estavam ficando acordadas até tarde e lidando com TDAH ou ansiedade. A internet não causava a dificuldade noturna por si só; era parte de uma reação em cadeia maior envolvendo o sono e outros sintomas.

O Que Isso Significa (e O Que Não Significa)

Os pesquisadores são cuidadosos ao dizer que este estudo é como tirar uma foto, não um filme. Eles conseguem ver que o TDAH, os horários de dormir tardios e o vício em internet estão todos acontecendo ao mesmo tempo, mas não podem provar qual deles iniciou a reação em cadeia. O TDAH causou as noites em claro e o vício? Ou o vício causou os problemas de sono e piorou o TDAH? Ainda não sabemos.

Eles também descartaram algumas coisas. Por exemplo, embora os traços de autismo (medidos pelo AQ) tenham mostrado um pequeno elo com o vício em internet inicialmente, esse elo desapareceu quando analisaram os outros fatores. Isso sugere que estar no espectro autista não é uma causa direta do vício em internet da mesma forma que o TDAH.

A Conclusão:
Se você é um pai ou um médico observando uma criança que está grudada na tela, este estudo sugere que você deve observar duas coisas principais: Como é o foco dela? (sintomas de TDAH) e Quando ela está dormindo? (horário de dormir). O estudo sugere que ajustar o cronograma de sono e gerenciar os sintomas de TDAH pode ser a maneira mais poderosa de ajudar a reduzir o vício em internet. Embora os pais possam notar a criança enfrentando dificuldades à noite, essa dificuldade é provavelmente um sintoma do quadro geral envolvendo sua química cerebral e seus hábitos de sono, não apenas a tela em si.

Os pesquisadores admitem que, como analisaram apenas crianças que já consultavam médicos, os resultados podem ser um pouco mais intensos do que o que seria visto na população geral. Mas a mensagem é clara: para entender a luta digital, você precisa olhar para a criança como um todo — seu cérebro, seu sono e seus sentimentos — e não apenas para o dispositivo em sua mão.

Resumo Técnico: Sintomas de TDAH, Hora de Dormir e Funcionamento Relatado pelos Pais em Tempos Específicos em Relação à Gravidade da Dependência de Internet

Definição do Problema
O uso problemático da internet (Dependência de Internet, ou IA) entre crianças e adolescentes é cada vez mais prevalente, particularmente no Leste Asiático, e frequentemente coocorre com traços neurodesenvolvimentais (como TDAH e traços do espectro autista), sintomas de internalização (ansiedade e depressão) e disrupção circadiana. Embora a IA seja reconhecida como uma preocupação clínica, sua relação com perfis neurodesenvolvimentais específicos, subtipos distintos de ansiedade e prejuízos funcionais em tempos específicos permanece incerta. Um desafio crítico neste domínio é a "discrepância de informantes", onde o funcionamento diário relatado pelos pais pode divergir do sofrimento relatado pela criança, particularmente no que diz respeito ao sono e comportamentos noturnos. Além disso, não se sabe se a gravidade da IA está independentemente associada a períodos específicos do dia (por exemplo, noite versus horário escolar) ou se essas associações são confundidas por sintomas psiquiátricos comórbidos e padrões de sono.

Metodologia
Este estudo empregou um delineamento retrospectivo e transversal utilizando um grande registro clínico do Departamento de Psiquiatria Infantil e da Adolescência do Centro Médico Nacional Kohnodai (Instituto de Segurança de Saúde do Japão). O conjunto de dados cobriu o período de janeiro de 2021 a dezembro de 2025.

Participantes: A coorte inicial consistiu em 1.322 pacientes pediátricos ambulatoriais (idade média de 11,3 anos, 48,3% do sexo masculino) com pontuações válidas no Teste de Dependência de Internet (IAT). Para a análise multivariável primária, foi utilizada uma amostra de casos completos de 612 participantes para garantir a consistência entre todas as variáveis do modelo.
Medidas:
- Gravidade da IA: Quantificada através do Teste de Dependência de Internet (IAT) de 20 itens.
- Traços Neurodesenvolvimentais: Avaliados via Escala de Avaliação de TDAH-IV (ADHD-RS) e o Questionário de Quociente de Espectro Autista (AQ).
- Sintomas de Internalização: Medidos utilizando a Escala de Ansiedade para Crianças de Spence (SCAS) com seis subescalas distintas (fobia social, ansiedade de separação, pânico/agorafobia, medos de lesões físicas, sintomas obsessivo-compulsivos e ansiedade generalizada) e a Escala de Autorrelato de Depressão de Birleson para Crianças (DSRS-C).
- Funcionamento em Tempos Específicos: Avaliado pelo Questionário de Dificuldades para Crianças (QCD) relatado pelos pais, que desagrega o funcionamento diário em cinco faixas de tempo: manhã, escola, pós-escola, noite e madrugada (período noturno).
- Sono: Avaliado via autorrelato ou relato dos pais quanto ao horário de dormir e duração do sono.
Análise Estatística: O estudo utilizou uma estratégia analítica de duas etapas. Primeiro, correlações de Pearson univariadas foram calculadas usando o máximo de dados disponíveis para cada par de variáveis ( $n=1.322$ ). Segundo, um modelo de regressão de mínimos quadrados ordinários (OLS) multivariável foi construído na amostra de casos completos ( $n=612$ ) para identificar correlatos independentes das pontuações do IAT. Todas as variáveis contínuas foram padronizadas e a multicolinearidade foi avaliada usando Fatores de Inflação de Variância (VIF), que permaneceram abaixo do limite conservador de 5,0.

Principais Resultados

Associações Univariáveis: Pontuações mais altas no IAT foram significamente associadas a sintomas depressivos ( $r=0,395$ ), pânico/agorafobia ( $r=0,349$ ), fobia social ( $r=0,332$ ) e hora de dormir mais tardia ( $r=0,363$ ). Em termos de prejuízo funcional, uma maior gravidade da IA correlacionou-se com pontuações de funcionamento relatadas pelos pais mais baixas em todas as cinco faixas de tempo. A correlação inversa mais forte foi observada para o QCD Noite/Madrugada ( $r = -0,191$ ), seguida pelos períodos da manhã, escola, noite e pós-escola.
Correlatos Independentes Multivariáveis: No modelo de regressão ajustado ( $R^2 = 0,322$ $R^{2} = 0, 322$ ), apenas um subconjunto de variáveis manteve significância independente:
- Sintomas de TDAH (ADHD-RS): O correlato independente mais forte ( $\beta = 0,276, p < ,001$ ).
- Hora de Dormir Mais Tardia: O segundo correlato independente mais forte ( $\beta = 0,264, p < ,001$ ).
- Sintomas de Internalização: Sintomas depressivos (DSRS-C), obsessivo-compulsivos (TOC) e medos de lesões físicas mostraram associações positivas independentes menores, porém significativas.
- Ansiedade de Separação: Mostrou uma associação negativa independente significativa ( $\beta = -0,183, p < ,001$ ), apesar de uma pequena correlação univariável positiva, sugerindo um efeito de supressão estatística.
- Fatores Não Significativos: Após o ajuste, traços do Espectro Autista (AQ), fobia social, pânico/agorafobia, ansiedade generalizada, idade, sexo e todas as subescalas de tempo do QCD (incluindo Noite/Madrugada) não foram independentemente associados à gravidade da IA.

Significância e Alegações
Os autores afirmam que este é o primeiro estudo a empregar uma medida de prejuízo funcional estratificada por tempo para examinar a especificidade temporal do funcionamento relatado pelos pais relacionado à IA em um grande registro de psiquiatria infantil.

Refinamento de Modelos Neurodesenvolvimentais: Os achados sugerem que, embora os traços do espectro autista mostrem uma fraca associação univariável com a IA, eles não explicam independentemente a gravidade da IA quando os sintomas de TDAH, sintomas de internalização e variáveis de sono são considerados. Por outro lado, os sintomas de TDAH permanecem um preditor independente robusto.
O Papel do Tempo de Sono: O estudo destaca que a hora de dormir mais tardia é um principal correlato independente da gravidade da IA, comparável em força aos sintomas de TDAH. Isso reforça a ligação entre a disrupção circadiana e o uso problemático da internet.
Discrepância de Informantes e Especificidade Temporal: Embora as análises univariadas tenham indicado que o funcionamento noturno relatado pelos pais estava mais fortemente ligado à gravidade da IA, essa associação desapareceu no modelo multivariável. Os autores interpretam isso como significando que a aparente dificuldade "noturna" é amplamente explicada pela variância compartilhada com sintomas psiquiátricos e o tempo de sono, em vez de representar um síndrome distinta.
Implicações Clínicas: Os resultados apoiam uma abordagem de avaliação integrada para a IA que avalia simultaneamente os sintomas de TDAH, o tempo de sono-vigília e sintomas de internalização específicos. O estudo adverte contra a dependência exclusiva de classificações funcionais globais, sugerindo que os clínicos devem avaliar diretamente o tempo de sono e as rotinas noturnas.

Limitações e Modéstia das Alegações
O artigo afirma explicitamente que seu delineamento transversal impede a inferência causal; a causalidade reversa (por exemplo, distúrbios do sono levando ao aumento do uso da internet como estratégia de enfrentamento) é plausível. Os autores observam que a análise de casos completos reduziu o tamanho da amostra, potencialmente introduzindo viés de seleção, e que a exclusão de participantes com dados ausentes pode ter levado a uma subestimação conservadora da associação entre o prejuízo funcional e a IA. Além disso, a dependência de relatos de procuração dos pais para o funcionamento e de relatos mistos de pais/filhos para os sintomas introduz potencial viés de medição. Os autores concluem que estudos longitudinais e com múltiplos informantes são necessários para esclarecer a direcionalidade e os efeitos de informante.

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