発表

2C-022

病名と症例からみるアルコール依存症に対するイメージ

[責任発表者] 川本 静香:1
[連名発表者] 中田 友貴:2,3, [連名発表者] 生内 瑶子#:4, [連名発表者] サトウ タツヤ:2
1:立命館グローバル・イノベーション研究機構, 2:立命館大学, 3:日本学術振興会, 4:三菱UFJモルガン・スタンレー証券

目 的
 精神疾患の予防や適切なケアの必要性がますます重要視されている昨今,非専門家に対するメンタルヘルス・リテラシーの醸成が課題となっている。メンタルヘルス・リテラシーとは吉岡(2010)によれば「精神保健に関して適切な意思決定に必要な、基本的健康情報やサービスを調べ、得て、理解し、効果的に利用する個人的能力の程度」のことであり,「メンタルヘルスに関する知識、理解、教養、信念、態度」のことを指す。メンタルヘルス・リテラシーの醸成には,心理教育や普及啓発活動によって,精神疾患に対する正しい理解とスティグマ的態度や信念の変容が目指されるが,そのために有効な情報提供のあり方についてはこれまで十分な議論や知見が蓄積されてこなかった。とりわけ近年では,メンタルヘルス・リテラシーの醸成の際に,個人の経験(ナラティブ)や,症例を用いることが増えているが,その是非について問われるようになってきた。特に治療の意思決定支援の際に,情報提供に症例を用いることが,疾患に対する信念やイメージに何らかの影響を与えるとして,その是非について問われることも増えてきたが,その結論は未だ出ていない(Winterbottom et al, 2009)。このような課題を受けて,本研究では,情報提供の際に症例を用いることで精神疾患に対してどのようなイメージを抱くのかについての検討を行うことを目的とした。
方 法
調査対象者 関西の大学に通う大学生159名(男性42名、女性117名)を対象に調査を行った。平均年齢20.0歳(SD=0.89)
質問紙による調査手続き 精神疾患に対するイメージを調査するために本調査ではアルコール依存症に対して調査を実施した。調査は,1)性別と年齢の他,2)アルコール依存症という病名を提示した上で,アルコール依存症に対するイメージについて自由記述法を用いて回答を求めたものと,3)中根(2010)を参考に作成したアルコール依存症の症例を提示し,その症例に対して抱くイメージを自由記述法によって回答を求める2つのパターンから構成され,調査対象者は両方のパターンについての回答を求められた。なお,症例を提示するパターンのものについては,アルコール依存症という病名は明記せずに実施した。
分析方法 上記2),3)で得られた自由記述は,KHcoder(ver2.00f, 2015)を用いて分析を行った。まずKHcoderで形態素解析を行った。分析の結果抽出された単語から,それ単独では意味を成さない語を除外するとともに,強制抽出語と削除対象語リストを共同研究者と議論の上作成し,再度形態素解析を実施した。今回の分析では頻出2語以上の単語を共起ネットワーク分析に用いた。なお,共起ネットワーク分析の際には,外部変数として病名とビネットの両者を使用した。
結 果
 共起ネットワーク分析の結果は図1の通りである。KHcoderの共起ネットワーク分析では,語と語の結び付きの傾向を図示することが可能である。単語の出現頻度が大きいほど円の大きさが大きくなり,また語と語を結んでいる線の太さが太いものほど,語と語の結び付きが強いことを示している(樋口,2014)。分析の結果,ビネット(症例)と病名のどちらにも共通して共起する語は「生活」「思う」「飲む」「いけない」「アルコール」「無い」「酒」「依存」「良い」「人」の10語であった。中でも「アルコール」と「酒」は出現頻度が高い傾向であることが明らかになった。一方,病名と共起関係にある語には,「暴力」や「暴れる」「イライラ」「切れる」等全19語であった。他方,ビネット(症例)と共起関係にある語には,「自分」「意思」「止める」「治療」「家族」「友達」等21語であった。
考 察
 分析の結果から,アルコール依存症に対するイメージは,症例を提示した場合と,病名のみを提示した場合とでは大きく異なる可能性が示唆された。例えば,病名のみ提示した場合では暴力的なイメージを抱く傾向がみられたのに対し,症例を提示した場合では,治療に関する語句や人間関係など,多様なイメージを構成していることが示された。ただし症例を提示した場合では,本人の意思に係る語句もみられ,アルコール依存症に係る問題の所在が当事者に帰属される傾向が示唆された。このように症例と病名から受けるイメージが異なるため,精神疾患に対する情報提供を行う際には,その影響を考慮しながら情報提供の内容について検討を進める必要があると考えられる。

詳細検索