高リスクのゲーマーにおける毎日の睡眠ゲームプロセスのモデリング:ウェアラブルトラッキングと自己報告データを組み合わせたダイナミックな構造方程式アプローチ

科学分野:

• 行動科学は,行動科学である.
• スリープ・メディシン (睡眠医学)
• デジタル・ヘルス・デジタル・ヘルス

背景:

• 睡眠の変化と高リスク個人のゲーム行動の間の短期的な関連性に関する証拠は限られている.
• これらのダイナミックな関連性を理解することは,標的を絞った介入の開発に不可欠です.
• 高リスクのゲーム行動は,若い成人の間で,特に大学生で,懸念が高まっている.

研究 の 目的:

• 睡眠 (質と持続時間) とゲーム時間の間のダイナミックな関連を調べる.
• これらの関係における日常の身体活動の潜在的な仲介的役割を調査する.
• 高リスクのゲーム行動を示す中国の大学生の一群内のこれらのリンクを調査するために.

主な方法:

• 40人のリスクの高いゲーミングの大学生に28日間の日記プロトコルが採用されました.
• データ収集は,自己報告の測定 (ゲーム期間,主観的な睡眠品質) とウェアラブルデバイスのデータ (客観的な睡眠期間,毎日のステップ数) を組み合わせた.
• ダイナミック構造方程式モデリング (DSEM) を使用して,人内および人間効果と遅れた関連性を分析しました.

主要な成果:

• より良い主観的な睡眠の質は,翌日のゲーム時間の長さに関連していました.
• 客観的な睡眠時間は,翌日のゲーム時間との有意な関連性を示さなかった.
• より高い客観的な身体活動レベルは,ゲーム時間の短縮と関連しており,睡眠の変数は身体活動の予測をしていない.

結論:

• 客観的な睡眠期間ではなく,睡眠の質が,リスクの高いゲーマーにおけるゲーム行動を理解する上でより重要であるようです.
• 睡眠に関連するプロセスと,身体的活動のような日常の行動パターンは,ゲーム行動において,共に重要な役割を果たします.
• 高リスクのゲーマーのための介入は,代替的なエンゲージメントとして身体活動の促進を含む,より広範な行動習慣を考慮する必要があります.