Problematiese internetgebruik (PIU): Verenigings met die impulsiewe-kompulsiewe spektrum. 'N Toepassing van masjienleer in psigiatrie (2016)

J Psychiatr Res. 2016 Aug 15;83:94-102. doi: 10.1016/j.jpsychires.2016.08.010.

Ioannidis K1, Chamberlain SR1, Treder MS2, Kiraly F3, Leppink EW4, Redden SA4, Stein DJ5, Lochner C5, Grant JE6.

inligting oor die outeur

  • 1Departement Psigiatrie, Universiteit van Cambridge, VK; Cambridge en Peterborough NHS Foundation Trust, Cambridge, Verenigde Koninkryk.
  • 2Gedrags- en Kliniese Neurowetenskap-instituut, Universiteit van Cambridge, VK.
  • 3University College London, Departement Statistiese Wetenskap, Londen, VK.
  • 4Departement Psigiatrie en Gedragsneurologie, Universiteit van Chicago, Chicago, IL, VSA.
  • 5US/UCT MNR-eenheid oor angs- en stresversteurings, Departement Psigiatrie, Universiteit van Stellenbosch, Suid-Afrika.
  • 6Departement Psigiatrie en Gedragsneurologie, Universiteit van Chicago, Chicago, IL, VSA. Elektroniese adres: [e-pos beskerm].

Abstract

Problematiese internetgebruik is algemeen, funksioneel belemmerend en benodig verdere studie. Die verband daarvan met obsessief-kompulsiewe en impulsiewe versteurings is onduidelik. Ons doelwit was om te evalueer of problematiese internetgebruik voorspel kan word uit erkende vorme van impulsiewe en kompulsiewe eienskappe en simptomatologie. Ons het vrywilligers van 18 jaar en ouer gewerf deur middel van media-advertensies op twee terreine (Chicago VSA, en Stellenbosch, Suid-Afrika) om 'n uitgebreide aanlyn opname te voltooi. Moderne out-of-steekproef evaluering van masjienleer voorspellende modelle is gebruik, wat Logistic Regression, Random Forests en Naïve Bayes ingesluit het. Problematiese internetgebruik is met behulp van die Internet Addiction Test (IAT) geïdentifiseer. 2006 volledige gevalle is ontleed, van wie 181 (9.0%) matige/ernstige problematiese internetgebruik gehad het. Deur gebruik te maak van Logistic Regression en Naïve Bayes het ons 'n klassifikasie voorspelling gemaak met 'n ontvanger bedryfskarakteristieke area onder die kurwe (ROC-AUC) van 0.83 (SD 0.03), terwyl die gebruik van 'n Random Forests-algoritme die voorspelling ROC-AUC was 0.84 (SD 0.03) [almal] drie modelle beter as basislynmodelle p < 0.0001]. Die modelle het robuuste oordrag tussen die studieterreine in alle validasiestelle getoon [p < 0.0001]. Voorspelling van problematiese internetgebruik was moontlik met behulp van spesifieke maatstawwe van impulsiwiteit en kompulsiwiteit in 'n bevolking van vrywilligers. Boonop bied hierdie studie 'n bewys-van-konsep ter ondersteuning van die gebruik van masjienleer in psigiatrie om die herhaalbaarheid van resultate oor geografies en kultureel verskillende omgewings te demonstreer.

SLEUTELWOORDE:

ADHD; Kompulsiwiteit; Impulsiwiteit; Internetgebruik; Masjienleer; OCD

PMID:27580487

DOI:10.1016 / j.jpsychires.2016.08.010