J Clin Psychiatry. 2017 Jan 31. doi: 10.4088 / JCP.15m10310.
Lin YH1, Lin PH2, Chiang CL3,4, Lee YH5, Yang CC6,7, Kuo TB6,7,8, Lin SH9,10.
Abstract
DOEL:
Globale smartphone uitbreiding het ongekende verslawende gedrag tot gevolg gehad. Die huidige diagnose van smartphone verslawing is uitsluitlik gebaseer op inligting uit kliniese onderhoud. Hierdie studie het daarop gemik om toepassings (app) -geskatte data in psigiatriese kriteria vir die diagnose van slimfoonverslawing te inkorporeer en om die voorspellende vermoë van die app-aangetekende data vir die diagnose van slimfoonverslawing te ondersoek.
METODES:
Data vir slimfoongebruik van 79-universiteitstudente is opgeneem deur 'n nuut ontwikkelde app vir 1-maand tussen Desember 1, 2013 en Mei 31, 2014. Vir elke deelnemer het psigiaters 'n diagnose gemaak vir die verslawing van slimfone gebaseer op 2-benaderings: (1) slegs diagnostiese onderhoude (standaarddiagnose) en (2) beide diagnostiese onderhoude en inligting wat deur die app opgeneem is (diagnose deur die app opgeneem). Die app-geïnkorporeerde diagnose is verder gebruik om app-geïnkorporeerde diagnostiese kriteria op te stel. Daarbenewens is die inligting wat deur die app opgeneem is, saamgevoeg as 'n telling om die diagnose van 'n smartphone-verslawing te voorspel.
RESULTATE:
Toe app-geïnkorporeerde diagnose as 'n goue standaard vir 12 kandidaat-kriteria gebruik is, het 7 kriteria beduidende akkuraatheid getoon (area onder die ontvanger se werkingskarakteristiek [AUC]> 0.7) en is dit opgestel as diagnostiese kriteria wat deur die app opgeneem is, wat opmerklike akkuraatheid getoon het (92.4 %) vir diagnose wat deur die app opgeneem is. Daarbenewens het die frekwensie en die duur van die daaglikse gebruik van slimfone die app-ingeslote diagnose beduidend voorspel (AUC = 0.70 vir frekwensie; AUC = 0.72 vir duur). Die kombinasie van duur, frekwensie en frekwensietendens vir 1 maand kan slimfoonverslawing-diagnose akkuraat voorspel (AUC = 0.79 vir app-geïntegreerde diagnose; AUC = 0.71 vir standaarddiagnose).
GEVOLGTREKKINGS:
Die app-opgeneemde diagnose, wat beide psigiatriese onderhoud en app-aangeteken data kombineer, het aansienlike akkuraatheid vir slimfoonverslawing diagnose getoon. Daarbenewens het die program-opgeneemde data uitgevoer as 'n akkurate keuringsinstrument vir app-opgeneemde diagnose.
PMID: 28146615
;
