相乗的な考え方への介入が青少年をストレスから守る

May 18, 2024

Nature volume 607、pages 512–520 (2022)この記事を引用

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社会的評価のストレス要因、つまり自分が否定的に評価される可能性があると感じる経験は、青少年の精神的健康に大きな脅威となり 1,2,3 、若者がストレスの多い追求から離れてしまい、結果的に貴重なスキルを習得する機会を逃してしまう可能性があります。今回我々は、青年期のストレス反応に対する再現可能な利点が、短時間（約30分）の拡張可能な「相乗的考え方」介入によって達成できることを示す。この介入は自己管理型のオンライントレーニングモジュールであり、成長マインドセット 4 (知能は発達する可能性があるという考え) とストレスによって強化されるマインドセット 5 (生理学的ストレス反応が最適なパフォーマンスを促進できるという考え) の両方を相乗的にターゲットにします。米国の中等生および高等中等教育後の学生を対象に実施された6つの二重盲検ランダム化対照実験では、相乗的なマインドセット介入によりストレス関連の認知が改善されました（研究1、n = 2,717、研究2、n = 755）。心血管反応性（研究 3、n = 160; 研究 4、n = 200）、毎日のコルチゾールレベル（研究 5、n = 118 人の学生、n = 1,213 の観察）、心理的健康状態（研究 4 および 5）、学業の成功（研究 5) と 2020 年の新型コロナウイルス感染症によるロックダウン中の不安症状 (研究 6、n = 341)。不均一性分析 (研究 3、5、6) と 4 セル実験 (研究 4) により、介入の利点は、成長とストレスの両方の考え方に相乗的に対処できるかどうかに依存することが示されました。これらの結論に対する信頼性は、不均一な影響を検出するための保守的なベイジアン機械学習統計手法に由来しています6。したがって、私たちの研究は、原理的には低コストで全国規模に拡大できる思春期のストレスの治療法を特定しました。

今日の青少年は、記録的なレベルのストレス関連の不安や抑うつ症状に苦しんでいます1、2、3。このため、公衆衛生の専門家は、思春期のストレスを理解し、それに対処することで、来るべき「メンタルヘルスのパンデミック」を軽減するための緊急の行動を呼びかけています8、9。

従来の考え方では、ストレスは主に避けるべき、あるいは遠ざけるべき悪いものとして描かれています10。しかし、この「ストレス回避」の精神は、ストレスレベルの上昇は正常であり、多くの点で思春期の望ましい特徴ですらあるという現実を無視しています11。青少年は、大人の社会的役割に移行し、経済的自立に向けて準備するにつれて、広範囲かつ多様な複雑な社会的および知的スキルを習得する必要があります。この発達プロセスは本質的にストレスを伴いますが、大人になるという課題にも不可欠です11。高レベルのストレスは有害であるという従来の見方では、多くの青少年が厳しい授業などのストレス要因から逃れることになり、将来的に深刻な不利な立場に置かれる可能性が高い。テクノロジーは多くの低スキルの仕事を置き換え、より高賃金で高度な技術を必要とする仕事を生み出しました12。その結果、青少年は、多くの最も魅力的な職業に就くために、これまで以上に高度な数学と科学のコースを完了する必要があります13。この高度な技術的なコースワークの要求は、多くの青少年にとって非常にストレスの多いものとして経験されています14。さらに、近年では、新型コロナウイルス感染症のパンデミックにより、社会的孤立、将来への不安、そして多くの家族にとって経済的困窮という形で、激しくて容赦のないストレスが生じています1、2、3。青少年をメンタルヘルスへの悪影響から守り、競争が激しく技術的に厳しい労働市場に向けて準備できるよう支援するために、私たちは若者がこのライフステージの特徴である課題を受け入れ、克服できるよう支援する方法を見つけなければなりません。

その結果、情動科学者は、無差別にストレスを最小限に抑えたり回避したりするのではなく、厳格だが有益な社会的および学術的ストレス要因に積極的に取り組むことを学ぶことと定義されるストレス最適化アプローチをますます提唱するようになりました5。しかし、これまでのところ、青少年にストレスを最適化するスキルを効果的に身につける介入の探索はほとんど成功していません。治療法は、すでにストレス関連の臨床症状に苦しんでいる人々を軽減できる場合もありますが、より広範な非臨床集団を対象とした介入は、関連する精神的健康上のリスクからせいぜい短命で、ほとんど無視できる程度の保護しか得られないことがわかっています。最適ではないストレス管理15.

0.884)./p> 0.30 s.d. The prior mindset subgroups used to display treatment effects in b were generated by implementing a hands-off Bayesian decision-making algorithm that maximized the outcome differences among the mindset groups, without using information about magnitudes of treatment effects (see Supplementary Information). Control, n = 172; treatment, n = 179./p> 30 and medications with cardiac side effects. A total of 166 students were recruited from a university social science subject pool (120 females, 46 males; 76 white/Caucasian, 12 Black/African-American, 17 Latinx, 65 Asian/Asian-American, 2 Pacific Islander, 4 mixed ethnicity, 7 other; mean age = 19.81, s.d. = 1.16, range = 18–26; 32% reported that their mothers did not have a college degree). After data collection, two participants were excluded owing to experimenter errors. In addition, impedance cardiography data for four participants could not be analysed owing to technical issues (prevalence of noise and artefacts in the signals). Decisions about the inclusion of participants were made blind to condition assignment and to levels of the outcome. Participants were compensated US$20 or 2 h of course credit for their participation./p>

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