過剰適応者の早期発見に向けたチェックリストの開発と介入プログラムへの展開

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本研究の目的は，抑うつなどの精神疾患に影響を及ぼすリスクファクターである過剰適応の早期発見，早期介入のための手段を確立することである。具体的には評価懸念尺度のうち過剰適応のスクリーニングに寄与する項目をIRTによって特定し効果検証することである。これまでの研究では，過剰適応者と非過剰適応者の弁別に重要な規定因が評価懸念（Fear of negative evaluation; FNE）であることを明らかにし，FNEを低減することが過剰適応の早期発見や抑止に有効である可能性を指摘した。具体的には，FNE，対人ストレス，課題ストレス，アレキシサイミアの各特徴（感情認識困難，感情言語化困難）のうち，目的変数を過剰適応の高群と低群，説明変数をFNE，対人ストレス，課題ストレス，アレキシサイミアの各特徴として機械学習手法のひとつであるランダムフォレストを行った。その結果，過剰適応の高群と低群の分類においては，FNE，感情言語化困難，感情認識困難，課題ストレス，対人ストレスの順で寄与していることが明らかになった。この結果は，過剰適応の高群と低群の判別に寄与している重要な変数はFNEであり，FNEを低減することが過剰適応の抑止につながる可能性を示唆している。さらに，過剰適応のスクリーニングに寄与するのは，FNEを測定する尺度のなかでも順向項目群である可能性を見出した。FNEを測定する尺度には順向項目と逆転項目の両者が存在するが，その中から，過剰適応を精度高く予測する項目を見出すことができれば，過剰適応者を早期発見する一助となるだけでなく対象者の負担軽減にもつながり，テストバッテリーを組む際にも有用であると思われる。今後はIRTを用いて順向項目群のうち，どの項目がより精度高く過剰適応を予測するのかを明確にしたうえで，実際にそれらの項目が過剰適応のスクリーニングにつながるのかを効果検証する。