インターネット依存症の大学生に対する IMB モデルに基づく WeChat パブリック アカウント介入の有効性

背景：

デジタル技術の台頭により、インターネット依存症は大学生の間で重大な懸念となっており、学業成績や精神的健康に影響を及ぼしています。 情報・動機・行動スキル (IMB) モデルは、依存症を含む健康行動を理解し、対処する上で有望であることが示されています。

客観的：

この研究の主な目的は、大学生のインターネット依存症を軽減する上で、IMB モデルに基づいた WeChat パブリック アカウント介入の有効性を評価することです。 この研究はまた、依存症行動の変化につながる根本的なメカニズムを調査し、インターネット依存症の新しいオンライン治療モデルの開発に貢献することも目的としています。

方法:

インターネット依存症と診断された合計 226 人の大学生が募集され、性別に基づく階層化無作為化を使用して、介入群 (n=113) または対照群 (n=113) のいずれかに無作為に割り当てられました。 介入グループは、WeChat 公開アカウントを活用して、インターネット依存症について教育し、引き金を特定し、変化への動機を高め、行動スキルを向上させることを目的としたコンテンツを配信する、体系化された 6 週間のプログラムに参加しました。 対照群は何も介入せずに通常のルーチンを維持しました。 介入期間の前後に、インターネット依存症テスト (IAT) などの標準化された尺度を使用してデータが収集され、インターネットの使用時間、睡眠時間、睡眠の質、身体心理学的症状が評価されました。

介入:

介入は、情報、動機、行動スキルの 3 つのモジュールを中心に構成されました。 介入グループの参加者は、WeChat 公開アカウントを通じて 2 日ごとに記事またはビデオを含む自動プッシュ通知を受け取りました。 このコンテンツは、インターネット依存症に関する知識、欲求に対処する戦略、自己効力感を高めサポートへのアクセスを高める方法を提供するように設計されています。 介入は、エンゲージメントを追跡するためにアカウントのバックエンド データを通じて監視されました。

データ収集と結果の測定:

主な結果の尺度は、インターネット依存症の重症度を評価する IAT スケール スコアでした。 副次的結果には、インターネットの使用時間、睡眠時間、睡眠の質、身体心理学的症状の変化が含まれていました。 一般化線形混合モデル (GLMM) と一般化推定方程式 (GEE) を使用してデータを分析し、介入の影響を評価し、介入前後の違いを特定しました。

意義：

この研究の結果は、インターネット依存症に対するデジタル介入の有効性について貴重な洞察を提供し、大学生を対象とした予防および治療戦略の開発に貢献する可能性があります。