年轻人群中互联网游戏障碍的患病率：一项系统评价和荟萃分析

　　互联网游戏障碍（IGD）在18-35岁年轻成人中的全球患病率为6.1%（95%CI:5.03%-7.40%），游戏专一样本患病率（8.1%）显著高于混合样本（5.47%），且受诊断工具、研究质量、样本量和地区等因素影响。研究指出需采用标准化诊断工具以提高结果可比性，并关注高风险样本的发表偏倚问题。

　　
近年来，互联网游戏障碍（Internet Gaming Disorder, IGD）的关注逐渐从青少年群体扩展到年轻成人。这一群体正处于社会角色转换的关键期，面临学业、职业和人际关系等多重压力，而电子游戏作为常见的娱乐方式，其过度使用可能引发心理和社交问题。本研究通过系统综述与元分析，整合了2015年至2025年间发表的93项研究，涵盖96个分析样本，总样本量达14.96万人，旨在为年轻成人群体提供更精准的IGD患病率估计，并探讨影响结果的潜在因素。

### 研究背景与核心问题
IGD作为DSM-5-TR（第5版精神障碍诊断与统计手册修订版）和ICD-11（第11版国际疾病分类）的正式诊断类别，其核心特征包括无法控制游戏行为、游戏优先于其他活动、持续游戏导致负面后果等九项标准。尽管青少年是主要关注对象，但现有研究显示，18-35岁年轻成人的IGD患病率显著高于普通人群，且这一群体中IGD与抑郁、焦虑等共病现象更为突出。

### 研究方法与数据筛选
研究采用PRISMA 2020标准，通过Web of Science、Scopus和PsycInfo三个数据库进行检索，关键词涵盖“互联网游戏障碍”“游戏成瘾”“病理性游戏行为”等，同时结合年龄范围（18-35岁）和语言（英语/西班牙语）筛选文献。最终纳入的93项研究中，96个分析样本来自大学、普通青年群体和职业培训中心。研究特别关注样本类型差异（游戏者专属样本与混合样本）和诊断工具的标准化问题。

### 关键研究发现
1. **总体患病率**
元分析显示年轻成人群体中IGD的总体患病率为6.1%（95%置信区间5.03%-7.40%）。值得注意的是，该结果低于Gao等（2022）对青少年及青年综合群体的10.4%患病率，但显著高于普通成年人群的3.05%-6.7%区间。预测区间（0.9%-31.87%）与置信区间差异显著，表明实际患病率可能存在较大波动。

2. **样本类型差异**
- **游戏者专属样本**：患病率达8.1%（95%CI 5.91%-11.01%），显著高于混合样本的5.47%（p=0.049）。
- **混合样本**：包含游戏者与非游戏者的群体，患病率更低。这可能与普通人群中的非游戏者拉低整体比例有关，同时也反映出IGD在非游戏者中的早期识别难度。

3. **诊断工具的影响**
不同诊断工具的患病率差异显著：
- 使用IGDS9-SF（基于DSM-5的简版量表）的样本患病率为4.98%-8.83%，其中DSM-5标准诊断的样本患病率达8.94%。
- 采用IGDT-10（基于ICD-11的简版工具）的样本患病率仅为3%-5.05%，显示工具选择对结果解读的重要性。
- 混合样本中，基于GAS（游戏障碍筛查量表）的评估显示更低患病率（1.88%-4.59%），可能与该工具对非典型症状的敏感性不足有关。

4. **方法学质量与异质性**
- 研究质量评估显示，38.5%的样本为低风险偏倚，49.5%为中等风险，仅9.4%达到高质量标准。高质量研究样本的患病率（5.64%-6.36%）显著低于低质量研究（10.52%-16.63%），提示方法学严谨性对结果的影响。
- 异质性系数（I2）高达98.8%，表明不同研究间的结果差异极大。敏感性分析排除极端值后，整体患病率仍稳定在6.1%左右，但预测区间显示真实患病率可能跨越两个数量级。

5. **人口学因素的影响**
- **性别比例**：女性占比高的样本（>51%）患病率平均低0.011个标准差（p=0.056），接近统计学显著水平。
- **样本规模**：大样本研究（>100人）的患病率比小样本（<50人）低0.001个标准差（p=0.004），提示小样本研究可能存在过估计偏倚。
- **地区差异**：亚洲（39.6%样本）与美洲（17.7%样本）的患病率无显著差异，但欧洲样本中游戏者专属群体的患病率（9.18%）显著高于其他地区。

### 理论意义与实践启示
1. **年龄分期的重要性**
研究首次将18-35岁青年细分为“晚期青少年（18-24岁）”和“新兴成年（18-29岁）”。数据显示，晚期青少年患病率（8.02%）显著高于新兴成年群体（6.78%），提示IGD风险在青年早期（18-24岁）达到峰值，可能与学业压力、社交需求与游戏成瘾的交互作用有关。

2. **诊断工具标准化需求**
使用DSM-5标准的研究普遍报告更高患病率（8.94% vs 3%-5.05%），而ICD-11相关工具（IGDT-10）的敏感性较低。这反映出不同诊断体系对同一疾病的识别存在差异，可能源于DSM-5对“游戏优先于其他活动”的量化要求更严格。

3. **干预策略的针对性建议**
- **高校场景**：73%的样本来自大学群体，其患病率（6.02%）与普通青年无显著差异，但混合样本中的非游戏者占比（约44%）可能掩盖真实风险。
- **风险分层**：高偏倚风险样本（如未明确说明应答率或诊断标准的 study）患病率可达16.63%，提示临床筛查需优先关注这些高风险群体。
- **时间趋势**：游戏者专属样本中，近五年（2021-2025）患病率以年均0.21%的速度上升（p=0.018），可能与电竞产业扩张、游戏内消费模式革新（如抽卡机制）相关。

### 局限性与未来方向
1. **发表偏倚问题**
LFK指数（-3.8）显示显著左偏，即阴性结果（低患病率）更易被发表。这可能导致实际患病率被低估，建议后续研究采用前瞻性队列设计以减少选择性偏倚。

2. **工具局限性**
多数研究使用自我报告量表（如IGDS9-SF），而缺乏临床访谈验证。建议纳入基于DSM-5或ICD-11的标准化诊断工具，同时采用双盲评估以减少社会期望偏倚。

3. **文化适应性不足**
当前研究76%来自欧美国家，仅24%涉及非洲或南美样本。例如，拉丁美洲青年可能更依赖移动端游戏，而北欧国家则存在更严格的防沉迷系统，这些文化差异可能影响患病率表现。

4. **纵向研究缺失**
仅有9.4%的研究采用纵向设计，难以评估IGD的疾病进展轨迹。建议开展追踪研究，特别是关注18-24岁群体从轻度游戏行为到临床诊断的转化路径。

### 结论
本研究证实年轻成人群体中IGD患病率显著高于普通人群，且游戏者专属样本的患病率可达8.1%。这一结果对教育机构、游戏厂商和公共卫生部门具有双重意义：一方面提示需加强18-24岁群体的心理干预，另一方面为游戏设计中的防沉迷机制优化提供数据支持。未来研究应聚焦于以下方向：开发跨文化适用且与DSM-5/ICD-11标准完全匹配的筛查工具；建立多中心纵向队列以追踪风险因素的作用机制；探索不同地区政策干预（如德国的16岁以下青少年游戏时长限制）对患病率的实际影响。