過度のスマートフォンの使用は体重状況と自分自身に関連していますか

BMC Public Health volume 23、記事番号: 234 (2023) この記事を引用

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2 オルトメトリック

メトリクスの詳細

カナダでは、青少年のスクリーン時間を 1 日あたり 2 時間未満に制限することが推奨されていますが、大多数の青少年は著しく長い時間をスクリーンの前で過ごしていると報告されています。これらの推奨事項が、若い世代が最も一般的に選択するスクリーンタイムテクノロジーであるスマートフォンデバイスを考慮していないことを考えると、これは特に懸念すべきことです。この研究は、スクリーンタイムの行動を理解するための革新的なアプローチを実装し、スマートフォン固有のスクリーンタイムと身体的健康結果の間の独特の関係を調査することを目的としています。

この横断的研究は、デジタル疫学および市民科学の取り組みであるスマートプラットフォームの一部です。 13 ～ 21 歳の 436 人の青少年市民科学者が、カスタム構築されたスマートフォンアプリケーションを使用して、自分のスマートフォンからすべてのデータを提供しました。参加者は、特にスマートフォンの使用（インターネットの使用、ゲーム、テキストメッセージ）、人口統計的特徴、体重状態や自己評価された健康状態などの身体的健康結果に関するデータを収集するように適応された検証済みの自己報告調査を含む、124項目のベースラインアンケートに回答しました。二項回帰モデルにより、スマートフォンの使用と身体的健康結果との関係が明らかになりました。

全体的な参加者は、すべてのカテゴリーで過度のスマートフォンの使用を報告しました。 436人の若者参加者のうち11.4%と12%が、それぞれ平日と週末にゲームのためにスマートフォンを過剰に(1日2時間以上)使用していると報告しており、過体重/肥満のBMI状態に該当する可能性が他の参加者よりも2倍以上高かった。週末の過度のゲームも自己評価の健康状態と関連しており、参加者は他の参加者よりも自己評価の健康状態が悪いと報告する可能性が2倍以上高かった。

この結果は、スマートフォンの過剰なスクリーンタイムが若者の健康と複雑な関連性があることを示しています。青少年向けのスマートフォン固有のスクリーンタイムガイドラインを知らせるためには、より堅牢な研究デザインによるさらなる調査が必要です。

査読レポート

世界中の人々がデジタルデバイスにアクセスし、幼児期からスクリーンタイムの活動に参加しています [1]。スクリーンタイムの多くの行動は、デジタル化が進む今日の社会で機能するために必要な部分であると考えられますが、スクリーンタイムの行動とネガティブな関係との間に関連性があることを示唆する入手可能な証拠が豊富にあることを考えると、過剰なスクリーンタイムの使用と国民の健康との関係を考慮することが重要です。精神的、身体的、感情的、社会的健康への影響[2、3、4、5、6]。たとえば、Grimaldi-Puyana ら。 (2020) は、スマートフォンの使用レベルが高いほど、座りっぱなしの行動時間が長くなり、気分、睡眠の質、身体活動も低下することを示しています。

世界中で 60 億を超えるスマートフォンの契約数があり、これが 2026 年までに 75 億を超えると予測されているため、スマートフォン固有のスクリーンタイムを理解することが重要です [8]。カナダには約 3,138 万人のスマートフォンユーザーがおり、2024 年までに 3,400 万人を超えると予測されています [9]。世界中でスマートフォン市場の普及率が高い [9] ため、スマートフォンの使用と国民の健康との関係を理解することが重要です。

特に若者は、他のどのデバイスよりもスマートフォンテクノロジーにアクセスしている可能性があるため、特別な関心を集めています。米国でのいくつかの研究によると、デスクトップまたはラップトップコンピューターにアクセスしていると報告しているのは 10 代の若者の 88% のみである一方、95% がスマートフォンにアクセスしていると報告しています [10]。特に若者の間でのスマートフォンの使用は、他の非ポータブルデジタルデバイスで蓄積された画面時間を超えて、独特の影響を与える可能性があります。たとえば、これは、若者が他の非ポータブルデジタルデバイスよりもスマートフォンの使用率が高いためであるだけでなく、スマートフォンの使用がソーシャルメディア、テキストメッセージ、インターネットサーフィンを超えて、伝統的に若者に関連付けられているビデオストリーミングやビデオゲームの行動も含まれているためである可能性があります。非ポータブルデジタルデバイス。

カナダでは、青少年の 1 日のスクリーンタイムを 2 時間未満にすることが推奨されています [11] が、現時点ではスマートフォンの使用とスマートフォンで蓄積されるスクリーンタイムについては言及されていません [12]。さらに、スマートフォンの使用に関する新たな証拠は、スマートフォンの使用レベルが高いほど、若者の身体活動 [13] 、座りがちな行動 [14] 、体重状態と BMI の増加 [15] の大幅な減少にも関連していることを示唆しています。

現在の研究では、スクリーンタイムの行動が自己評価の健康状態と独特の関連性があることを示しています。たとえば、テレビ視聴やコンピュータ/ビデオゲームなどのスクリーンタイムの行動を調べた研究では、コンピュータ/ビデオゲームのスクリーンタイムではなく、テレビの視聴時間の増加が自己評価の健康状態の悪化と関連していることが示されましたが、これは男性に限ったものです[16]。。対照的に、女性のテレビ視聴時間とコンピューター/ビデオゲームベースのスクリーン時間の増加は、別の健康への悪影響を及ぼしました。つまり、社会的な友人関係 [16]。通常、従来のスクリーンタイムデバイス（テレビ、デスクトップ/ラップトップ、ビデオゲーム機）との関連性が見出されていますが、スマートフォン固有のスクリーンタイムと自己評価による健康状態との関係を調査するには、さらなる研究が必要です。この探索的研究は、カナダの都市環境における若者のスマートフォンの使用（テキストメッセージ、インターネットの使用、ゲーム、および全体的な使用）と身体的健康（体重状況および自己評価による健康状態）との関連を調査することにより、証拠の主要なギャップに対処することを目的としていました。

この研究のために収集されたデータは、倫理的な集団健康監視、統合された知識の翻訳、およびリアルタイムの行動介入のための市民科学およびデジタル疫学イニシアチブであるスマートプラットフォームの一部です [17]。スマートプラットフォームの一部として開発されたカスタム構築のスマートフォンアプリは、参加者を市民科学者として参加させ、行動パターンと身体的健康結果との関係を把握するために使用されました [17]。図 1 に概要を示した手順に従って、参加者は Android スマートフォンと iPhone スマートフォンの両方を使用して、Google Play ストアまたは Apple App Store を通じてアプリをダウンロードするオプションを選択できました [17]。参加者は、スマートフォンを使用したアンケート質問による人口統計データや主観的データを含むすべてのデータをスマートフォン経由で提供しました。これまでの研究では、スマートフォンアプリを使用して、農村部と都市部の両方で、また多様な集団内で有効かつ信頼できる健康データを収集できることが示されています。たとえば、大学生や低所得世帯からです[18]。スマートプラットフォームは、国民所有のスマートフォンなどのデジタルテクノロジーの市場の賛同を活用して、国民の健康行動をより深く理解する革新的なアプローチです [19]。

市民科学者になるための指示

2018年にサスカチュワン州レジーナのさまざまな高校で開催されたレジーナ公立およびカトリック学校の参加セッションを通じて、合計808人の青少年およびヤングアダルトの市民科学者（13歳から21歳）が募集された。レジーナ市のすべての高校に参加が打診された。この研究で。同意した5校のうち、参加率は参加校全体で高校生（9～12年生）の88％を超えた。これは、特に参加した学校がさまざまな社会経済的地位を持つ地域に属していたために、サンプルがカナダの都市管轄区の若者人口を代表していたことを示しています。採用戦略では、直接の採用セッションをスケジュールするために、学校管理者との協力関係の構築と維持が必要でした。各セッション中、研究チームのメンバーは時間をかけて研究について説明し、質問に答え、青少年がスマートフォンに研究アプリをダウンロードできるよう支援しました。

参加者全員に年齢確認を求めたが、18歳以上の参加者のみスマートフォンのアプリを通じてインフォームド・コンセント（図2）を完了することが求められた。 13～17歳の参加者には、研究について読んで質問する機会が与えられるよう、募集セッションに先立って各青少年の親または保護者から暗黙のインフォームド・コンセントが提供された。お子様の研究への参加を望まない親または保護者は、[email protected]または[email protected]までチームに電子メールを送信できます。

インフォームド・コンセントフォーム

さらに、スマートフォンアプリにはドロップアウトオプションが用意されており、青少年とその介護者は、データ収集サイクル中いつでも、各参加者がペナルティなしで研究への参加を拒否したり、研究から撤退したりできることが通知されました（図3）。参加者には、アプリ内で研究から撤退する方法に関する明確な指示が提供され、これらの指示はアプリを通じて常に参加者に提供されました [17]。

スマホアプリの学習中退オプション

データのセキュリティと参加者のプライバシーを確保するために、データは安全なサーバーにアップロードされる前に匿名化および暗号化されました [20]。参加者が自分の携帯電話にダウンロードした学習アプリは、テキストメッセージやインターネット検索などの個人的な活動を監視しておらず、カメラロールや連絡先リストなどのスマートフォン上の個人情報にはアクセスできませんでした[20]。さらに、参加者には、自分の裁量で目的のセンサー (GPS や画面の状態など) のデータ収集を無効にするオプションがありました。最後に、参加者が研究からの撤退を決定したが、すでにある程度参加していた場合、データの削除を要求することができた可能性があります。

すべてのデータは、学年度中の 8 日間の参加者のスマートフォンデバイスに関する検証済みの自己報告調査の組み合わせによって収集されました [12、21]。参加者は124項目の青少年調査に回答しました。この調査には、スマートフォンの使用とスクリーンタイムの行動、人口統計的特徴、体重状況や健康状態の自己評価などの健康結果に関するデータを収集した検証済みの自己申告調査が含まれています。

この研究の参加者は、学年中の典型的な平日と週末に、スマートフォン特有のスクリーンタイム活動に費やした時間（分単位）を自己報告するよう求められました。これを達成するために、青少年調査には、一般的なスクリーン時間の使用を測定するために使用される 9 つの質問からなる座りがちな行動質問票 (SBQ) の修正版が含まれています [22]。 SBQ は、包括的なスマートフォンの使用 [17] を捕捉するために特別に修正され、次の行動が含まれていました: (1) インターネットサーフィン (例: Facebook、Snapchat、Instagram、YouTube、Reddit、ニュースの閲覧など)、(2) ビデオゲームのプレイ、(3) テキストメッセージ。

収集された自己申告データを使用して、次の行動の平日と週末の変数について個別のスマートフォン使用変数が計算されました: (1) インターネットの使用、(2) ゲーム、(3) テキストメッセージ、および推定する 3 つの行動の合計 ( 4) スマートフォンの合計画面時間。毎週のスマートフォンのアクティビティを捕捉するために、4 つの追加変数が作成されました。スマートフォンの使用は、次の行動について、平日の変数に 5 を乗じた合計と週末の日の変数に 2 を乗算して、丸 1 週間で計算されました: (1) 毎週のインターネットの使用、(2) 毎週のゲーム、(3) 毎週のテキストメッセージ、 (4) 毎週のスマートフォンの利用時間。

現在のところ、スマートフォンのスクリーンタイムについて特に公衆衛生上の推奨事項はありません。ただし、青少年の娯楽目的でのスクリーンタイムの使用については、1 日あたり 2 時間を超えないようにすることが一般的に推奨されています [23]。そこで、今回の調査では「高いスマホ使用量」を平日・休日ともに「2時間以上」、週当たりのスマホ使用量が「14時間以上」と定義する。

参加者は身長をセンチメートル、体重をポンドで自己申告した。身長と体重はそれぞれメートルとキログラムに変換され、BMIが計算され、体重の状態が判断できるようになりました。 BMIの計算では、まず生のBMI(kg/m/m)を計算しました。次に、Stata 15.0 の「egen」関数を使用して BMI カテゴリを生成しました。 'egen' 関数と zbmicat 関数は、ガイドラインに沿って BMI 分類が年齢と性別に固有となるように、WHO 2007 成長曲線と年齢と性別が対応する変数を指定する際に使用されました。世界保健機関の BMI カットオフ [24] は、痩せ、健康な体重、過体重、肥満などの体重ステータスのカテゴリーを解釈するために使用されました [25、26、27]。この研究の目的のために、健康な体重と比較して過体重/肥満を分析するために二項回帰が実行されました。

これまでの研究では、人々による自分の健康状態の評価は信頼できるツールであり、時間の経過とともにその威力と有効性が増していくことが示されています[28、29]。たとえば、Schnittker & Bacak (2014) は、1980 年から 2002 年にかけて、自己評価による健康調査の予測がより強力であることを発見しました。自己評価による健康状態を判断するために、参加者は次の質問に回答するよう求められました。参加者には、「非常に良い」、「良い」、「まあまあ」、「悪い」、または「非常に悪い」の選択肢が与えられました。回答は「非常に良い/良い」と「普通/悪い/非常に悪い」のカテゴリーを表すように統合されました。二項回帰を実施して、自分の健康状態は良いと感じている人と、健康状態が悪いと感じている人を分析しました。

この研究の各統計モデルは、性別、学校、学年、民族を制御しました。 124 項目のアンケートの一環として、参加者は「あなたの性別は何ですか?」という質問に回答しました。回答オプションは 3 つあります: 女性、男性、トランスジェンダー、その他、または開示したくない。そのため、この分析では性別がカテゴリ変数でした。スマートフォン調査では、参加者にどの学校に通っていたか（サスカチュワン州の参加校 5 校のうちの 1 校。この分析では学校はカテゴリ変数）、学年は何年生（9 年生、10 年生、11 年生、または 12 年生。学年は連続学年）も尋ねました。この分析では変数です)。最後に、この調査では民族を選択するためのさまざまなオプションが可能でしたが、この研究の目的では、カナダの状況を考慮して、先住民族、カナダ人、およびその他の民族集団を表すようにカテゴリーが適応されました。この分析では、民族性がカテゴリ変数でした。

すべての分析は、Stata バージョン 15.0 を使用して、有意性を p < 0.05 に設定して完了しました。表 1 は、バイナリ変数およびカテゴリ変数について計算された人口統計頻度と、連続変数について計算された平均および標準偏差を示しています。二項回帰モデルを使用して、従属変数としての身体的健康の測定値 (体重状態と自己評価による健康状態) と主要な独立変数としてのスマートフォンの使用との間の関連性を評価しました。スマートフォンの特有の行動を説明するために、インターネット、ゲーム、テキストメッセージの送信と、3 つの行動すべての合計であるスマートフォンの総使用量を評価するための個別のモデルが実施されました。各モデルは性別、学校、学年、民族別に管理されています。サンプルサイズは検出力計算によって決定され、検出力 0.8 およびオッズ比 2.0 を超える p < 0.05 にはサンプル 306 が十分であることが示されました。

機密性を確保するために、データはスマートフォンに保存される前に暗号化され、デバイスが Wi-Fi 接続を確立したときにサーバーにストリーミングされます。識別可能なアーチファクト (写真など) は、データ分析前に削除または匿名化されました。アプリに組み込まれた権限は、スマートフォン上に存在する個人を特定できる情報 (連絡先リストやアクセスしたネットワークサイトなど) にアプリがアクセスできないように制限されています。 MAC アドレスの匿名化は、単純なハッシュアルゴリズムに基づいて市民科学者のデータを保護するために使用されました。インフォームド・コンセントを取得する際に、リスクとプライバシー管理のオプションが市民科学者に明確にされました。すべての市民科学者は、アプリを通じていつでも希望に応じて研究から中止したり、データ収集を一時停止したりすることができました。さらに、アプリの設定には、WI-FI アクセスがあるときおよび/または携帯電話を充電しているときにのみデータをアップロードするオプションもありました [17]。研究の中止については、アプリ内で明確な指示が提供されました。

この研究には、13 歳から 21 歳までの合計 808 人の若者が募集されました。このうち、スマートフォンの使用に関するデータを提供した参加者 436 人がこの研究に含まれました。表 1 はサンプルの特徴を示しており、55.7% が女性、38.5% が男性、5.7% がトランスジェンダー、その他、または性別を開示したくないと回答しています。民族性のカテゴリは、先住民 (5%)、カナダ人 (39.8%)、およびその他 (55.2%) の人口を表すように調整されました。青少年は9年生(29.7%)、10年生(20.4%)、11年生(14.5%)、12年生(35.4%)から採用され、平均年齢は16歳でした。

スマートフォンの使用頻度が高いと報告する若者の割合を図 4a ～ c に示し、身体的健康状態の悪さと自己評価による健康状態を図 4d に示します。学年度中の典型的な平日におけるスマートフォンの使用率の高さ (図 4a) では、参加者の 45.5% がインターネットのためにスマートフォンを 2 時間以上使用していると報告しました。ゲームでは11.4%。テキストメッセージの場合は 15.3%。すべての行動を合わせた場合は 66.3% でした。学年度中の典型的な週末の日(図4b)、参加者の47.8%がインターネット利用のためにスマートフォンを2時間以上使用したと報告しました。 12%はゲーム用。テキストメッセージの場合は 20%。すべての行動を合わせた場合は 73.9% でした。最後に、学年度中の丸 1 週間 (図 4c)、参加者の 47.8% がスマートフォンを 14 時間以上インターネットに使用したと報告しました。 12.0% ゲーム。 15.8% テキストメッセージ。すべての行動を合わせた場合は 71.2% でした。

図 4d は、過体重/肥満の体重状態、および自己評価による健康状態の不良を報告している若者の割合を示しています。体重の状態に関しては、参加者の 35.1% が過体重または肥満に分類されます。同様に、この調査の対象となった若者の 37.8% は、自分の全般的な健康状態をあまり良くないと評価しました。

スマートフォンの使用頻度が高い（1 日あたり 2 時間以上）、体重が多い、自己評価による健康状態が悪いと報告している若者の割合（パーセント）。 a 平日はスマートフォンの使用率が高い。 b 週末はスマートフォンの使用率が高い。 c 典型的な週はスマートフォンの使用率が高い。 d 体重が高く、健康状態の自己評価が低い。

過度のスマートフォンの使用と体重状態との関係を評価した回帰モデルの結果を表 2 (モデル 1 ～ 6) に示します。典型的な週および平日に過剰なゲーム画面時間を費やした参加者は、過体重/肥満の BMI 状態に該当する可能性が他の参加者より 2.46 倍および 2.50 倍でした (典型的な週: 95% CI = 1.19 ～ 5.13、モデル 1 の結果。週末: 95% CI = 1.17–5.32、それぞれモデル 3) からの結果。

モデル 1 には、モデル 2、3 と同様に、インターネットの使用、ゲームの使用、テキストメッセージの使用がすべて同じモデルに含まれていました。一方、モデル 4、5、6 には、3 つのスマートフォンの動作すべての合計である変数が含まれていました。制御変数のみ (つまり、他のスマートフォン使用変数は含まれていません)。

過度のスマートフォンの使用と自己評価の健康状態との関係を評価した回帰モデルの結果を表 3 (モデル 7 ～ 12) に示します。典型的な週末に過剰なゲーム画面時間を過ごした参加者は、自己評価による健康状態が悪いと報告する可能性が他の参加者より 2.34 倍高かった (95% CI = 1.22 ～ 4.61、モデル 8 の結果)。

モデル 7 には、モデル 8 および 9 と同様に、インターネットの使用、ゲームの使用、テキストメッセージの使用のすべてが同じモデルに含まれていました。一方、モデル 10、11、および 12 には、3 つのスマートフォンの動作すべての合計である変数が含まれていました。制御変数のみ (つまり、他のスマートフォン使用変数は含まれていません)。

図 5 は、回帰モデルから得た重要なスマートフォン使用行動全体にわたる体重状態と自己評価健康状態の推定調整平均値を示しています。 4 つのモデルにわたって重要な発見があったため、私たちはゲームに注目しました。図 5a は、モデル 1 からの重要な結果を示しています。ゲームが増加するにつれて、重量ステータスの調整平均も増加します。結果は、図 5b (モデル 2 からの重要な結果)、図 5c (モデル 3 からの重要な結果) でも同様です。この傾向は図 5d にも見られ、ゲームが増加するにつれて、自己評価による健康状態の不良を報告する調整平均も増加しています (モデル 8 からの重要な発見)。

さまざまなレベルのゲームにおける体重ステータス (a、b、c) と自己評価による健康状態 (d) の調整平均。すべてのモデルはインターネットの使用、テキストメッセージの使用、性別、民族、学年、学校ごとに制御されています

この研究の目的は、スマートフォンの使用と身体的健康結果、つまり体重状況と自己評価の健康状態との関係を調査することでした。この研究は、倫理的な集団健康監視、統合された知識の翻訳、およびリアルタイムの行動介入のための市民科学およびデジタル疫学イニシアチブであるスマートプラットフォームを使用して実施されました [17]。この研究の結果は、過剰なスクリーン時間を費やしている人は健康状態を悪化させるリスクが高いことを示す現在の証拠に基づいています[2、16、31]。しかし、この研究では、若者と最も一般的に使用されるデジタルデバイスであるスマートフォンについて知られていることに関して、現在の知識体系のギャップに対処するいくつかの発見があります[8、9]。

スマートフォンの使用を含むスクリーンタイムの行動が、成人集団における体力の低下や体重の増加と強く関連していることは十分に文書化されており[32、33、34、35]、入手可能な証拠は少ないものの、これらの関連性も見つかっています。若者たちも同様である [15, 36]。私たちの調査では、スマートフォンを使用して頻繁にゲームをする若者は、過体重または肥満を抱えたまま生活するリスクが高いこともわかりました。私たちの研究は、平日と週末の両方で 2 時間以上スマートフォンゲームをしたと報告した若者にこれらの関連性が当てはまることを結果が示したという点でユニークです。

しかし、一部の研究では、若者の体重状況とビデオゲームに関する調査結果は依然として曖昧であることが示されています[39]。これは、若者がスクリーンタイムに参加しながら体を動かすことを奨励する、アクティブなビデオゲームの人気が高まっていることによる部分もあるかもしれません[38、39]。しかし、Bochner、Sorensen、Belamarich (2015) が実施したメタ分析では、アクティブなスクリーンタイム行動がエネルギー消費量を増加させる可能性はあるものの、一般に若者の体重状態の低下や体重減少と関連するほどエネルギー消費量は高くないことが示されています。私たちの調査結果は、スマートフォンを使用した過剰なゲームが若者の過体重または肥満を抱えたまま生活するリスクの増加と関連しているという新たな証拠を追加しました。これは、これらのデジタルデバイスの遍在性を考えると重要な発見であり、青少年向けのスマートフォン固有のスクリーンタイムガイドラインを開発する必要があるという一連の証拠をさらに強化するものです [12]。

また、週末に過剰なスマートフォンゲームに熱中した若者は、自己健康状態を普通、悪い、または非常に悪いと報告するリスクが高いこともわかりました。自己評価による健康状態は、罹患率と死亡率の強力な予測因子であり[28]、ユーダイモニックな幸福と生活の質の両方の健康指標としても一般的に使用される概念でもあります[40、41、42、43]。身体活動の不足や座りがちな行動の割合が高いことは、自己評価による健康状態と負の関連があると結論付ける文献は数多くあります[44、45、46]。全体として、研究は、1 日あたり 2 時間を超えるスクリーンタイム活動に従事する青少年は、自己評価による健康状態が悪化するリスクがあることを示唆しています [47]。たとえば、テレビ視聴やコンピュータ/ビデオゲームなどの従来のタイプのスクリーンタイムの使用に焦点を当てた研究では、コンピュータ/ビデオゲームのスクリーン時間ではなく、テレビの視聴時間の増加が自己評価の健康状態の悪化と関連していることが示されましたが、これは男性に限ったものです[ 16]。対照的に、テレビの視聴時間やコンピューター/ビデオゲームの利用時間の増加は、女性の健康に別の悪影響を及ぼしました。つまり、社会的な友人関係 [16]。ただし、このような研究では、コンピューター、ビデオゲーム、インターネットサーフィン、テレビを使用したスクリーンタイムの活動が考慮されているのに対し、この研究はスクリーンタイムに関する理解のギャップに対処し、特に若者がスマートフォンデバイスを使用しているという証拠を提供しています。

全体として、この研究は、スマートプラットフォーム [17] の一部として、青少年の市民科学に特に焦点を当てているため、ユニークです。市民科学は研究を実施するための参加型アプローチであり、研究者はデータ収集から知識の翻訳に至るまで参加者と協力します[17、20、48]。スマートフォンなど、信頼性が高くアクセス可能なデジタルツールやテクノロジーを使用すると、市民科学のアプローチを強化できます [17、20]。この調査のために収集されたデータは、若者のスクリーンタイム行動をより深く理解するために、市民所有のスマートフォンの市場の賛同を活用しました。さらに、すべての参加者は、座りっぱなしの行動と画面時間の蓄積を測定するために使用される 9 つの質問からなる SBQ の修正版を含む 124 項目の青少年調査に回答しました [22]。この調査を採用した目的は、さまざまなデジタルデバイス (コンピューター、ラップトップ、タブレット、スマートフォン) での複雑な画面時間ベースの行動 (インターネットサーフィン、ゲーム、テキストメッセージ) をキャプチャすることでした [17]。

スクリーンタイムのガイドラインは依然として全体的に実際にスクリーンに費やす時間を制限することに重点を置いているが[49]、特に親や保護者に対して、スクリーンの使用時間だけでなく青少年が視聴するコンテンツの質を考慮するよう提案を行っている保健機関もある。 [50]に取り組んでいます。この研究は、スクリーンタイムの行動のタイプに応じて健康への影響にばらつきがあることを示し、健康的なスクリーン習慣を構築することの重要性を改めて示しています。たとえば、私たちは特にスマートフォンでのインターネット、ゲーム、テキストメッセージの行動を調査しましたが、健康に悪影響を及ぼす唯一の行動はゲーム活動でした。将来の研究では、アクティブなゲームとパッシブなゲームを分離することにより、健康上の成果とスマートフォンでの特定のゲーム活動との間の多方向の関係に焦点を当てる必要があります[38、39]。

この研究の主な強みは、若者自身のスマートフォンを利用して、健康上の成果やスクリーンタイムの行動に関するデータを倫理的かつ効率的に収集したことです。さらに、この研究では、スマートフォンの使用全体だけでなく、個人の行動 (ゲーム、テキストメッセージなど) にも焦点を当て、スマートフォンデバイスに特有の行動をさらに調査するために検証済みの自己申告調査を採用しました。ただし、修正された検証済み調査（スクリーンタイム）または 1 回限りの質問（健康状態の自己評価）の参加者の想起に依存するすべての研究と同様、測定の有効性には限界があります。たとえば、この研究では若者に体重と身長を自己申告するよう求めました。訓練を受けた専門家による客観的な測定が推奨されますが、調査のデジタル的な性質を考慮すると、客観的な測定は現実的ではありません。さらに、体重状況に関連していますが、食事摂取量は調査の一部として収集されなかったため、分析には食事摂取量は含まれていませんでした。身体活動情報が収集されました。ただし、BMI グループ間で身体活動に有意な差は見られなかったため、モデルの節約のための分析には含めませんでした。また、これはスマートフォンの使用と身体的健康の間の探索的な調査であり、スマートフォンの使用における性差などのより深い経路は掘り下げられていないことに注意することも重要です。今後の研究では、スマートフォンの使用状況、体重状況、自己申告の健康状態について、性別層別分析を実施する必要がある。

最後に、これは単一の管轄区域で実施された横断的研究であるため、今後の縦断的研究では、一般化可能性と代表性を拡大するために、スマートフレームワーク [20] を使用してこの研究で採用されたアプローチを複数の管轄区域で再現することを試みる必要があります。

この研究の結果は、スマートフォンの使用時間が 1 日あたり 2 時間を超える若者は、スマートフォンの使用時間が短い若者に比べて、体重状態がほぼ 3 倍高く、全体的な健康状態が悪いと報告していることを示しています。この研究では、複数のスマートフォンの利用時間の行動 (インターネット、ゲーム、テキストメッセージ) を調査し、さまざまなスマートフォンの利用時間の行動が若者の健康状態と独自の関連性を持っていることを強調しています。現在のスクリーンタイムのガイドラインでは、さまざまなデジタルデバイス間でのスクリーンタイムの累積の微妙な違いが考慮されていません。このデジタル時代においては、若者のスマートフォン使用率が著しく高いことが一貫して報告されており、若者向けのスマートフォン固有のスクリーンタイムガイドラインを提供するには、より堅牢な研究デザインによるさらなる調査が必要であることは明らかです。

この研究は、倫理監視、統合された知識の翻訳、政策とリアルタイムの介入を目的とした市民科学と mHealth の取り組みであるスマートプラットフォームの一部です。この研究には市民科学者のタイムスタンプ付き位置情報などの機密データが含まれているため、データのリクエストはレジーナ大学の研究倫理委員会（[email protected]）に送信する必要があります。

ボディ・マス・インデックス

座りっぱなしの行動に関するアンケート

オッズ比

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著者らは、この取り組みへの青少年市民科学者、レジーナ公立およびカトリック教育委員会の参加に感謝の意を表したいと思います。

参加者は全員、スマートフォンのアプリを通じて年齢を確認し、インフォームドコンセントを完了することが求められた。募集セッション中に参加者からインフォームド・コンセントが得られ、未成年者（16 歳未満）の場合は親/介護者からインフォームド・コンセントが得られました。これは、採用セッションに先立ち、各青少年（13 ～ 16 歳）の保護者に暗黙のインフォームドコンセントフォームを提供することで達成され、保護者が研究について読み、質問し、同意しない場合は研究チームに連絡する機会が得られました。自分の子供に研究に参加してもらいたい。これを達成するために、私たちは学校管理者と協力し、予定されたデータ収集セッションの前にインフォームドコンセントフォームを各世帯に電子メールで送信しました。お子様の研究への参加を望まない保護者の方は、[email protected] または[email protected] まで弊社チームに電子メールを送信して、その旨をお知らせください。スマートフォンアプリにはインフォームドコンセントセクションが用意されており、データ収集サイクル中いつでも、各参加者がペナルティなしで研究への参加を拒否したり、研究から撤退したりできることが青少年に通知されました。参加者には、アプリ内で研究から撤退する方法に関する明確な指示が提供され、これらの指示はアプリを通じて常に参加者に提供されました。

この研究は、TRK のデジタルヘルス・フォー・エクイティにおけるカナダ研究委員会の一環として、カナダ研究委員会プログラムから資金提供を受けました。このデータは、サスカチュワン州健康研究財団の設立助成金 #3779 およびサスカチュワン州健康研究財団 - サスカチュワン州患者指向研究センターの患者指向研究リーダー賞の支援を受けて収集され、TRK に授与されました。資金提供者は、研究の設計、データの収集と分析、出版の決定、原稿の準備には何の役割もありませんでした。

ジョンソン庄山公共政策大学院、レジャイナ大学、2155 College Ave、レジャイナ、サスカチュワン州、S4M 0A1、カナダ

ケイラ・ブローダーセン

トレント大学ダーラム校、55 Thornton Road South、オシャワ、オンタリオ、L1J 5Y1、カナダ

ヌール・ハマミ

DEPtH Lab、健康科学学部、ウェスタン大学、1151 Richmond St、ロンドン、オンタリオ、N6A 3K7、カナダ

タルン・レディ・カタパリ

ウェスタン大学シューリッヒ医歯学部疫学生物統計学部、ロンドン、オンタリオ州、N6A 3K7、カナダ

タルン・レディ・カタパリ

児童健康研究所、ローソン健康研究所、ロンドン、オンタリオ州、N6C2R5、カナダ

タルン・レディ・カタパリ

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タルン・レディ・カタパリへの通信。

この研究はヘルシンキ宣言に従って実施され、同期審査プロトコル（REB #2017-29）を通じてレジーナ大学とサスカチュワン大学の研究倫理委員会によって承認されました。

適用できない。

著者は利益相反がないことを宣言します。

シュプリンガーネイチャーは、発行された地図および所属機関における管轄権の主張に関して中立を保ちます。

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転載と許可

Brodersen, K.、Hammami, N.、Katapally, TR スマートフォンの過度の使用は、若者の体重状況や健康状態の自己評価と関連していますか? スマートなプラットフォームの研究。 BMC 公衆衛生 23、234 (2023)。 https://doi.org/10.1186/s12889-023-15037-8

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受信日: 2022 年 8 月 15 日

受理日: 2023 年 1 月 12 日

公開日: 2023 年 2 月 3 日

DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-023-15037-8

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