የፊት ሳይካትሪ. 2018; 9: 291.
በኦንላይን የታተመ 2018 Jun 29. መልስ: 10.3389 / fpsyt.2018.00291
PMCID: PMC6033968
PMID: 30008681
ቻንግ-ሂን ፓርክ።,1 ጂ ዊን ቻን,1 ጁንጉን,1,2 ና ዳይ-ጂም ኪም1,*
ረቂቅ
የኢንተርኔት ጌም ዲስኦርደር (IGD) በተደጋጋሚ ከሚታወቀው የምርመራ እና ስታትስቲክስ ማኑዋል የስነ አእምሮ ችግር (DSM-5) ስሪት በሶስት ዋና ዋና መስፈርቶች መሠረት ነው. እዚህ ላይ, እንዲህ ዓይነቱ ምልከታ ላይ የተመሠረተ ምደባ ወደ ማስላት-ተኮር ክፍፍል መተርጎም ይችል እንደሆነ መርምረናል. IGD እና 38 ጤናማ ያልሆኑ ተጫዋቾች እንደሌላቸው በሚታወቀው IGD, 68 አማካኝ ተጫዋቾች ውስጥ የተገነባው በ 37 ተጫዋቾች ውስጥ ያሉ መዋቅራዊ MRI (sMRI) እና የተለዋጭ MRI (ዲሜሪ) መረጃዎች ተካትተው ነበር. ከግራጭ (ሜሪ) እና ነጭ ነገር (ደብሊዩኤም) አወቃቀር የ MRI ዳይሬሽን የ 108 ን ንድፎችን አወጣን. በቡድኖቹ መካከል ለሚሰጡት ልዩነት አስፈላጊ የሆኑትን ለመምረጥ መደበኛውን የሎጂስቲክስ ትንተና በ 108 ኒዮራቲሞቲክ ባህሪያት ላይ ሲተገበሩ ያልተለመዱ እና ጤናማ ተዋንያን በ 43 እና 21 ባህሪያት መሠረት, ከጤናማ ያልሆኑ ተጫዋቾች ጋር በተያያዙ መልኩ ተካተዋል. ያልተለመዱ ተጫዋቾች ከተጫዋቹ ተጫዋቾች ጋር በተዛመደ በ 11 ባህሪያት ተመስርተዋል. በተደጋጋሚ የቫይረስ ማሽኖች (SVM) በመጠቀም እንደ ተንትርተሮች ያሉ የተዛቡ የነርቭና የኒዮማቲሞቲካዊ ባህሪያትን በመጠቀም, ያልተለመዱ እና ጤናማ የሆኑ ተጫዋቾች ከትክክለኛዎቹ ከ xNUMX% በላይ ከትክክለኛ ያልሆኑ ተጫዋቾች በተሳካ ሁኔታ አድልዎ ተደረገባቸው, ነገር ግን ያልተጠበቁ እና ጤናማ ያልሆኑ ተጫዋቾች መካከል መመደብ በአንጻራዊነት ፈታኝ ነበር. እነዚህ ግኝቶች ከ DSM-98 መመዘኛዎች ጋር ተለይተው በሚመዘገቡ የስነ-አዕምሮ እና ስፔን-ያልሆነ የአጫዋች ተጫዋቾች እንደሚመደቡ ይጠቁማሉ, በተለይም የጨዋታ ላልሆኑ ግለሰቦች ላይ ልዩነት በሚፈጥሩ ሁኔታ ውስጥ ሊታዩ ይችላሉ.
መግቢያ
ምንም እንኳን ለበርካታ አስርተ ዓመታት (ፖዚካል) ሱስ እንደ ሆነ ተምሯል1) በቅርብ ጊዜ ውስጥ የኢንተርኔት ጌም ዲስኦርደር (IGD) በምርምር እና ስታትስቲካል የአእምሮ መዛባት (ዲኤምኤስ) ውስጥ ተዘርዝሯል. የ DSM አምስተኛ እትም (DSM-5) (2) IGD ለቀጣይ ጥናት እንደ ሁኔታው ለይቶ ለማወቅና ለመመርመር ዘጠኝ መስፈርቶችን ሰጥቷል. በ DSM-5 ውስጥ የቀረበውን ዘጠኝ ንጥል IGD ሚዛን (IGDS) በመጠቀም በምልክት መምርደል (ስቅልነት) ላይ አምስት ወይም ከዚያ በላይ መስፈርቶችን ለመለማመድ የግንዛቤ IGD ምርመራ ተደረገ. ምንም እንኳን ይህ የእንቆቅልሽ ነጥብ በጣም የሚታዩ የክሊኒካዊ እክሎች ("3), የ IGDS ቁሳቁሶች ሁለትዮሽ (ዲጂታል) ባህርያት የምርመራውን ማነጻጸር ወይም ብቅ ያዩ መሆንን ያካትታል.
ከህመም ምልክቶች በተጨማሪ, ከተለያዩ IGD ጋር የተያያዙ የክንዋኔዎች ስራዎችን ይመለከታሉ, በተለይም የነርቭ ህመም ለውጦችን ይመለከታሉ. በእርግጥም, ከፍተኛ የሆነ የሰውነት አሠራር IGD በአዕምሮ ውስጥ ባሉ መዋቅሮች ለውጥ ጋር የተያያዘ መሆኑን ያመለክታል-ግራጫማ ቁስ አካል (ጂ ኤም)4-6), የሽቦ ቀለል ያለ ውፍረት (7) እና ነጭ ጉዳይ (WM) ን መጥፋት (8, 9) በተለምዶ ታይቷል. ከ IGD ጋር የተዛመዱ እነዚህ የነርቭና የዓይኖማቲክ ለውጦች እነዚህ የአዕምሯዊ ምልከታ መለኪያዎች ከሌሎች ግለሰቦች ከ IGD ጋር ግለሰቦች እንዲለያቸው እንደ ባዮማከር ይጠቀማሉ. ይህም ማለት የ IGD ምርመራ ውጤት በ DSM-5 ላይ ተመስርቶ በምልክቶች ላይ የተመሠረተ ምደባ ሳይሆን በኒዮራኖቲሞታዊ ባዮግራጊዎች ንክኪነት ሊሰራ ይችላል. እነዚህ ጥረቶች ወደ ስነ-ልቦራ ምህራራዊ አሀዛዊ አቀራረቦችን በመዘርዘር ገላጭ ምርመራን ለማምጣት ከሚደረገው ጥረት ጋር የሚጣጣሙ ሊሆኑ ይችላሉ (10), በተለይም በማህበረሰብ ትምህርት (ML) ላይ የተመሰረተ የአእምሮ ህመም (ፔይቲን)11).
በዚህ ጥናት ውስጥ በ IGD ቫይረሱ ምርመራ ላይ የኒውሮራቶቲሞታዊ ባዮግራጊዎችን በመጠቀም በ IGDS መሠረት እና በሂሳብ-ተኮር መድገም መካከል ያለውን ግንኙነት መፈለግ ነበር. የአንዳንድ የአንጎል እና የ ኤችአይኤም ኤም ክፍሎች ለአንዳንድ የምርመራ መስመሮችን ለመለካት የሚያስፈልጉ ያልተለመዱ ወይም ያልተገባ መረጃዎችን ሊያካትቱ ስለሚችሉ, መደበኛ የቁጥር ለውጥ በመፍጠር ብልሹ የሆኑ የኒዮራቶቲካል ባህሪያትን ለመምረጥ እንሞክራለን. በምልክት ላይ የተመሠረተ ምደባ IGD ን ለመመርመር የምርት ሞዴሎችን የሚያካትት በትንሽነት የሚያስተዋውቅ ኒውራኖናቲካል ባህርያት ተካተዋል. ከ IGD ጋር የተደረገው የምርመራ አካላት (ጂኦሎጂካዊ) ተጫዋቾች IGD (ማለትም IGD (ጂ ዲ), ላልታዳጊ አካላት (ፔደቶች), ቫይረሶች (ፔደቶች), ቫይረስ ስለዚህ የዶኔቲክ ተጫዋቾች ከማይጎበኙ ጤናማ ግለሰቦች ጋር በተዛመደ ከላልች ተጓዳኝ ተጫዋቾች ጋር ሲነፃፀሩ በይበልጥ ሊታወቁ ይችላሉ. በተጨማሪም, ስፔሻሊስት ያልሆኑ ተጫዋቾችን ከሥነ-ሱሰኛ ተጫዋቾች ወይም ከማይጫኑ ጤናማ ግለሰቦች መለየት ይቸገሩ እንደሆነ ለመወሰን ፈልገን ነበር. ተጓዳኝ ያልሆኑ ተጫዋቾችን ከማይጫኑ ጤናማ ግለሰቦች ጋር ቅርበት ያላቸው ሊሆኑ ይችላሉ ተብሎ ይገመታል, ነገር ግን እንዲህ ዓይነቱ ጽንሰ-ሐሳብ ከተመዘነ-መሠረት-ምድብ ጋር የተመሰረተ መሆን እንዳለበት እናስብ ነበር.
ቁስአካላት እና መንገዶች
ተሳታፊዎች
በኢንተርኔት ላይ የተመሰረቱ ጨዋታዎችን በመጫወት ከተጋበዙ የ 237 ሰዎች መካከል የ 106 ግለሰቦች በ IGDS በራሳቸው ሪፖርት የተደረጉ አለመጣጣም እና የ IGD ምርመራ ካደረጉት ክሊኒካዊ የሥነ-ልቦና ባለሙያዎች ጋር የተቀናጀ ቃለ-ምልልስ ካደረጉ ወይም አንደበተ-ጾም ወይም የተጋለጡ የአዕምሮ ስሕተት መረጃዎችን በማካተት የተመረጡ ናቸው. በ IGDS, 38 ሴት (27.66 ± 5.61 አመቶች, 13 ሴት) መሰረት ቢያንስ አምስት IGDS እቃዎችን ያረካቸው, የተበላሹ ተጫዋቾች እና የ 68 ግለሰቦች (27.96 ± 6.41 አመቶች, 21 ሴት ሴት) በበርካታ የ IGDS እቃዎች የሚያረካቸው ነበሩ. የተለመዱ ተጫዋቾች. በሁለት እና በአራት መካከል የ IGDS እቃዎችን ያረጁ ግለሰቦችም አልተገለፁም ምክንያቱም በተለመደው እና በተለመደው ተጫዋቾች መካከል እንደ ሌላኛው ክፍል ተለይተው ሊታወቁ ይችላሉ.12) በተጨማሪም በኢንተርኔት ላይ የተመሰረቱ ጨዋታዎችን የማይጫወቱ 37 ግለሰቦች (25.86 ± 4.10 ዓመታት ፣ 13 ሴቶች) በተናጠል የተመለመሉ ሲሆን ጤናማ ያልሆኑ ተጫዋቾች ተብለው ተለይተዋል ፡፡ በሁሉም ተሳታፊዎች ውስጥ የበሽታ መዛባት አለመኖሩ ተረጋግጧል ፡፡ በሄልሲንኪ መግለጫ እና በቀጣይ ማሻሻያዎቹ መሠረት የተፃፈ የተሟላ ስምምነት ከሁሉም ተሳታፊዎች የተገኘ ሲሆን ጥናቱ በኮሪያ ሴኡል ቅድስት ማርያም ሆስፒታል በተቋማዊ ግምገማ ቦርድ ፀድቋል ፡፡
የ MRI ውሂብ ማግኘትን
ማዕከላዊው MRI (sMRI) እና ማሰራጫ-የተጠጋ MRI (ዲሜሪ) መረጃ የተሰበሰቡት በ 3 T MAGNETOM Verio ስርዓት (Siemens AG, Erlangen, ጀርመን) በመጠቀም ነው. የ sMRI ውሂብ ማግኘቱ በማግኔት የተዘጋጀው ፈጣን ፍጥነት ቅደም ተከተታይ ቅደም ተከተል በመጠቀም ነው: በ sagittal plane = 176, የሾጣጣጌት ውፍረት = 1 ሚሜ, ማትሪክስ መጠን = 256 × 256, እና በአየር-ተኮር ጥራት = 1 × 1 ሚሜ . የ dMRI ውሂብ ለመቀበል, የማደፋረቅ ዲግሪ ኮድ በ 30 አቅጣጫዎች ውስጥ ተካሂዷል b = 1,000 ሴ / ሚሜ2 እና አንድ-ምት የኢ-ግን-ፕላሪ ምስል ቀረጻ ቅደም ተከተል ጥቅም ላይ ውሏል: በአአክሲየር አውሮፕላኖች ብዛት = 75, የመውጫ ውፍረት = 2 ሚሜ, ማትሪክስ መጠን = 114 × 114, እና በአየር-ተኮር ጥራት = 2 × 2 ሚሜ.
የ MRI ውሂብ በመስራት ላይ
በ CAT12 የተካተቱ መሳርያዎች (http://www.neuro.uni-jena.de/cat/) የ sMRI ውሂብን ለማቀናበር ጥቅም ላይ ውለዋል. የአንጎል መጠን ምስሉ ወደ ጂኦኤም, ዊልኤም, እና ክሮቲካልፊሻል ፈሳሾችን ጨምሮ በተለያዩ ክፍሎች ውስጥ ተከፋፍሏል. በቮልኬል ላይ የተመሠረተ ሞርሞሜትሪ (ቪ ቢኤም) በቮልኬልሜትር (ቮልስ-ኤም) አማካኝነት የቮክስሰል-ጥበብ GM ፍጆታ በቮልቴል መጠን በጂኦኤሲነት የመሆን እድልን በማባዛት እና ከዚያም እነዚህ እሴቶች በጠቅላላው የሰውነት ልዩነት ውስጥ ለመለየት በጠቅላላው የሰውነት ክፍል ይከፈላሉ. ስፕሬሜትድ (morphometry) (SBM), የከርሰ ምድር ውፍረት (proton-based pacing method)13).
የ dMRI ውሂብ በመስራት ላይ
በ FSL 5.0 ውስጥ የተካተቱ መሳርያዎች (http://fsl.fmrib.ox.ac.uk/fsl/) የ dMRI ውሂብ ለማጣራት የተቀየሱ ናቸው. ሁሉም ምስሎች ከያዘው ባዶው ምስል ጋር ተመሳስለው ነበር b = 0 ሴ / ሚሜ2 ለድድ የአሁኑን-ግፊት የተዛቡ እና የመጀመሪያ እንቅስቃሴ ለማስተካከል. በእያንዳንዱ አንጎል ውስጥ በእያንዳንዱ ቮልፌል ሞዴል ማነጣጠር ተከናውኗል, እንዲሁም ከፊል አኒየቲሮፒ (ኤፍኤ), የመነዛነቅ ማሰራጫ (ኤም.ዲ), የአጎላ ማሰራጫ (AD), እና ራዲየል ረቂቅ (ዲ ኤን ኤ) (R-diffusivity (RD)) ተካሂደዋል. በሶስት ጎኖች, በሶስቱ ጎራዎች, በሶስቱ ጎራዎች አማካይነት በሦስት ጠርዞች መካከል, በሶስቱ ጎራዎች መካከል, በሶስቱ ጎራዎች መካከል, በሶስቱ ጎኖች አማካይነት, በሶስቱ ጎራዎች መካከል, በሶስቱ ጎራዎች መካከል በስፋት የሚከሰተውን ድብልቅ, , እና ዲኤንኤ (R & ትራክ-ተኮር የጽሑፍ ስታቲስቲክስን (TBSS) (14) በ FSL 5.0 የተተገበረ ሲሆን, የማሰራጫው ሰንጠረዥ ስንስሰን-ስሪንስ (ግስጋሴዎች) በማጣቀሻ ቦታ ላይ በማጣቀሻ ቦታ ላይ በማጣቀሻ ቦታ ላይ ይመዘገባል. ከዚያም ወደ WM ትራክ አጽም ይሰራጫሉ.
ገፅታ ትውውቅ
የምደባ ሞዴልን ለመልመድ ሁለት ዋና ዋና እርምጃዎች የባህሪ ማመንጫ እና ምርጫ ናቸው. ከኒውራኖማቲም በተለይም የጂኤም ክልሎች ስብስቦች መጠንና ውፍረት እንዲሁም የ W M ትራክዎች ቅንጅት እና ብሩህነትን የመፍጠር ችሎታን አዳመረብን. የቫይረክን እና የቢ.ኤስ.ግ / VMM / የተገኘውን የጂ ኤም ክፍፍል እና የስትሮሜትር ውፍረት ከግምት ውስጥ ካስገቡ በኋላ ለእያንዳንዱ የ 60 GM ዞኖች መለኪያዎቹ ይገመገማሉ (ሠንጠረዥ S1), በ Hammers ላስቲክስ ውስጥ የተካለለ (15), በመላው በዋካዎች ውስጥ በድምጽ ወጭዎች አማካይነት. ከቲ.ሲ.ኤስ የተገኘው WM ትራክ አሠራር በተለቀቀበት ጊዜ ከኤፍኤም, ኤምኤፒ, ኤኤንአር እና ዲኤን (RAD) የተሰበሰቡ ግምታዊ ስዕላዊ መግለጫዎች በያንዳንዱ የ 48 WM ትራክቶች (ሰንጠረዥ) S2), በ ICBM DTI-81 ላስቲክ ላይ ተቆርጠዋል (16), በመላው በዋካዎች ውስጥ በድምጽ ወጭዎች አማካይነት. በአጠቃላይ የጂ ኤም ኤ እና የ 4 ማወላወያ መለኪያ ግኝቶችን ያካተተ ሲሆን ይህም ስምንት ጥቃቅን የጂ ኤም ኤ እና ኤም ደብልዩኤም መመዘኛዎችን ያመጣል. ለያንዳንዱ የ GM እና WM መለኪያዎች, የ 60 GM ክልሎች እና የ 48 WM ትራክቶች መለኪያ ዋጋዎች በጠቅላላው የ 108 ኒውሮአንተቲካል ባህሪያት ያካተተ ነው.
በመደበኛነት አማካይ ተዛምዶ ምርጫን ለይተው ያሳዩ
ብዙ የባህሪያት ገፅታዎች እና ውስን ቁጥሮች ለያዙ ውሂቦች ብዛት መቀነስ አስፈላጊ ነው. ከተጠቂዎቹ ብዛት አንጻር የተገደቡ ምልከታዎች ብዛት ለድምጽ አለመጣጣም ሊያጋልጡ ይችላሉ, እናም መደበኛ አሰራር በአነስተኛ ሞዴል ላይ ተጨማሪ መረጃዎችን ወይም ገደቦችን በማስተዋወቅ ለመቀነስ የሚረዳ ዘዴ ነው. ሁሉም የ 108 ባህሪያት ለመደባህ ጠቃሚ እና አስፈላጊ መረጃን አያካትቱም, መደበኛ የቁጥር ሁኔታን በመተግበር የተጠማጋዎች ስብስብ እንመርጣለን. በተለይም ላስሶ (17) እና የተቆራረጠ መረብ (18) ለተለመዱ የሎጂስቲክስ ቅነሳ ጥቅም ላይ ይውሉ ነበር. ላስሶው የሎጂስቲክ ግምት (ሎጂስቲክስ) ውድርን የሚገድብ የቅጣት ፍርግም, ወይም መደበኛ የማሳያ ግቤት, λ, ያካትታል. የ λ መጨመር ወደ ብዙ ዜሮ-ዋጋ ያላቸው ተባባሪዎች ስለሚያስከትል ላስሶ ያነሰ የቅድመ መጓጓዣ ሞዴል ብዛት ያለው ትንበያዎች ያቀርባል. የኤሌክትሮኒክ መረብ በተጨማሪም ዜሮሽ ዘመናዊነት (ፔትሮሊየም) እና የድንጋጭ ሽግግግግስ (ፔደቴሽን) መለኪያዎችን በማካተት በጣም የተገናኙ የመረጃ ትንበያዎችን (ማነጻጸሪያ)19).
በሶስቱ ቡድኖቹ ጥንድ መካከል ያለውን ምጣኔ ለመጥቀስ ላሴሶችን እና ዘለላ መረብን አስፈላጊ የሆኑትን መለኪያዎች በ 108 neuroanatomic ባህሪያት ላይ በመተንተን በሎጂስቲክስ ማነፃፀሪያ ሞዴል ውስጥ ተግባራዊ አደረግን. በእያንዳንዱ ጥንድ በሶስት ቡድኖች ውስጥ ያሉ የሁሉም ግለሰቦች የ 108 ባህሪያት የውሂብ ማትሪክስ ለመፃፍ ደረጃውን የጠበቀ ነበር, A፣ እያንዳንዱ ረድፍ አንድ ምልከታን የሚያመለክት ሲሆን እያንዳንዱ አምድ ደግሞ አንድ ትንበያ ያሳያል ፡፡ በጂኤም እና በ WM መለኪያዎች ላይ የግለሰቦች ዕድሜ እና ጾታ ለሚያስከትላቸው ውጤቶች ለማስተካከል ፣ ቀሪ ቅርፅ ያለው ማትሪክስ ፣ R, የተገኘ: R = I-C(CTC)-1C የት I የማንነት መለያ ማትሪክስ እና C የእርጅና እና የጾታ መጨባበጥ የሚፈጥሩ ማትሪክስ ናቸው. ከዚያ በኋላ ተፈፃሚ ነበር A ግራ መጋባታቸው ከተፈጠረ በኋላ የተረፈውን ለማግኘት: X = RA.
የተስተካከለ የውሂብ ሰንጠረዥ ከተሰጠ, X, እና መልሱ, Y, ሁለት ደረጃዎችን የያዙት, የ 10-fold-ተደጋግሞ ማረጋገጥ (ሲቪ) የኦፕሬሽንስ መስፈርት ለመፈለግ ጥቅም ላይ ውሏል, λMinErr, ይህም ለሞከረበት ሞዴል በአፈፃፀም እጥፋቶች አማካይነት የአፈፃፀም አቋም አሉታዊ ትርኢት ተብሎ የሚገለጸው ዝቅተኛውን የስህተት ውስንነት ነው. በሌላ መልኩ, አንድ የሲ.ሲ. ኮረን በእያንዳንዱ የኤች ቲ ኤም ኤስ ስሕተት ስህተቶች አለው, የዘካኝ ቁጥጥር, λ1SE, ይህም ከኤች.ጅ. (መደበኛ) መለኪያ ጋር ለመደመር ወደ አንድ መደበኛ ስህተት የ <CV> ስህተት ነውMinErr በተጨማሪም ግምት ውስጥ ገብቷል. ማለትም, የሻርታ ባህርያት በ λ. ላይ ተመርጠዋል1SE, የተጠጋ ባህርያት ግን በ λMinErr. ይህ ዘይቤን ለዲሲኤም እና ለኤምኤም ማጣቀሻዎች ያካተተ የ 108 ኒውሮራቶቲካል ባህሪዎችን ያካትታል.
የተመረጡ ባህሪያት አፈፃፀም
የተንሰራፋው እና የተጣቃሚ ባህሪዎችን ጠቃሚነት ለመገምገም በአምሳያው መካከለኛ አሠራር ውስጥ አነስተኛ ስራዎች እና ሞዴሎች በቫይሮክ ማሽኖች (SVMs) ውስጥ ተቀባዩ የአሠራር ባህሪይ (ROC) ጥምርን በመለካት በአርሶአደሩ ማወዳደር ተነጻጽሯል. በካሬል ሒደት እና በተመጣጣኝ አምስት የፕሮግራም አሠራር የተገጣጠሙ ግብረ-ብልሃተ-ምህረትን በመጠቀም ቀጥ ያለ ጥሬ ዕቃዎችን በመጠቀም አንድ SVM በሁሉም ሦስት ቡድኖች ውስጥ በእያንዳንዱ ጥንድ ለሠለጠኑ ሁሉ ይሰለጥላቸዋል. በ ROC ኩርባ (AUC) ስር ያለው አካባቢ ለእያንዳንዱ ሞዴል እንደ አፈፃፀም መጠነ-መጠን ነው. DeLong ፈተናዎች (20) በእያንዲንደ ጥንዴ ይኖች (AUC) ሇማነፃፀር የተቀየሱ ናቸው. AUC ሲበዛ በ pየ 0.05 መጠን, አፈፃፀሙ ከሁለት ሞዴሎች ጋር ሊወዳደር አይችልም ተብሎ አይገመትም.
የምደባ ትክክለኛነት
በምድብ ሞዴሎች ውስጥ ከሚታዩ እና ከሚመረቱ ስዕላዊ የአሠራር ቅደም ተከተሎች ውስጥ ስዕላዊ መግለጫዎች ቀርበዋል ምስል 1.1. ለእያንዳንዱ ሶስት ቡድኖች ጥንድ የ SVM መደብ ሞዴሎች እንደ ትንበያዎች የተመረጡ ባህርያት በመጠቀም የመነጩ ናቸው. ከመደበኛው የሂሳብ መርሃግብር ጋር በመተባበር የማሳያ ሞዴሎች ትክክለኝነት ገምግመናል, ይህም ከእያንዳንዳቸው በግራ የተሰራ ግለሰብ ከመነጣሪያ-ውጭ ናሙና ሲሰጡ እና ከሁሉም ግለሰቦች መካከል በአማካኝ ነበር. ትክክለኝነት የስታቲስቲክስ አስፈላጊነት የተገመተው የመለወጫ ፈተናዎችን በመሥራት ነው. በእያንዲንደ ሦስቱ ቡዴኖች ጥንድነት ሇእያንዲንደ ጥንቃቄ የተሞሊ አሰራር የተሇየ ነው. ላልተመዘገቡት ስያሜዎች ትክክለኛነት ሲለኩ ከ a n በመስመር ላይ ካለ ጥልቀት በላይ ወይም እኩል ነበር pየ 0.05 እሴት ከሂሳብ ደረጃ (በትክክል = 50%) በእጅጉ የተለየ እንዲሆን ተደርጎ የተቀመጠ. በተጨማሪም በእያንዲንደ እያንዲንደ ሦስት ቡዴኖች ውስጥ ስሇሚገኙ ጥቃቅን ጉዲዮች የዴንገተኛነት እና ሌዩነትን ሇመግሇጽ የተጋሇጠ ማትሪክስ ታይቶ ነበር.
በአለመታዘዝ የተጫወቱ ተጫዋቾች (ጂጂ) እና ጤናማ ያልሆኑ ጨዋታዎች (ኤችኤንኤ), በተለመዱ ተጫዋቾች (NG) እና HN መካከል እና በ DG እና NG መካከል ያሉ የአርሶ አሮጌቲካል (Gravitational) የአሠራር እና የምርምር ቅደም ተከተሎች (የዘመናዊ አሠራሮች) GM, ግራጫ ነገር; WM, ነጭ ጉዳይ.
ውጤቶች
የተመረጡ ምርጫ
ቁጥር ምስል 22 በ 108 ባህሪያት በጠቅላላው የሒሳብ ግኝቶች እና ሠንጠረዦች የተመረጡ ባህሪያትን ያሳያል ሠንጠረዥ 11 በተለመደው የሶስት ቡድኖች ጥንድ መካከል ያለውን መደብ የተስተካከለው ሎጅስቲክ ሪሶርስ ሞዴል የተዛመደ መረጃን ይገልፃል. በተጨማሪም, ምስል S1 የትኛው λ ዝቅተኛውን የ CV ስህተት እና በ λ ምን ያህል ተክሎች እንደተመረጡ ያሳያል1SE እንዲሁም በ λMinErr. አነስተኛውን የ CV ስህተት በጤናማ ያልሆኑ ተጫዋቾች እና በተለምዶ ተጫዋቾች መካከል እና በሌላው ጫፍ (ላስሶ ክብደት = 1) መካከል ባለው ልዩነት በ lasso (lasso weight = 0.5) በተመረጠው ምርጫ ተገኝቷል.
በእያንዳንዱ ሶስት ቡድን መካከል ለመመደብ በተስተካከለ የሎጂስቲክ አፈፃፀም ውስጥ የተመረጡ ኒውሮአናቶሚካዊ ባህሪዎች ፡፡ የተዘበራረቁ ተጫዋቾች (ዲጂ) ጤናማ ባልሆኑ ተጫዋቾች (ኤችኤን) እና ዲጂ ፣ መደበኛ ተጫዋቾች (ኤን.ጂ.) መካከል በኤች ኤን ኤ እና ኤንጂ መካከል ባለው ምድብ ውስጥ 1 እና በዲጂ እና በ ‹ዲጂ› ምደባ ውስጥ እንደ 1 ተመድበዋል ፡፡ የአንድ አሞሌ መጠን የሚመለከታቸውትን የባህሪ መጠን መጠንን ይወክላል ፣ እንደዚህ ያሉ ዜሮ ያልሆኑ የአቅጣጫዎች ባህሪዎች የተመረጡ ናቸው። የተሰጠው አንጎል ከከፍተኛ እይታ ከተመረጡት ባህሪዎች ጋር የሚዛመዱ ግራጫ እና የነጭ ንጥረ ነገሮችን አካላት ያሳያል። በቀይ ወይም በሰማያዊ ውስጥ ያሉ ባህሪዎች በ determined በተወሰኑ የመለዋወጫ ባህሪዎች ውስጥ የተካተቱትን ያመለክታሉ1SE እንዲሁም በ λ መወሰድ በተለመደ የቋንቋ መለያዎችMinErrበጥቁር ወይም ብርቱጋን ያሉት ደግሞ በቃጠሎዎቹ ላይ ብቻ የተካተቱ ናቸው. የአዕምሮ ስብስቦች መለያዎች በቅደም ተከተል ውስጥ ተቀምጠዋል S1 ና S2. ኤል, ግራ; አር, ቀኝ.
ማውጫ 1
በእያንዲንደ ሦስት ቡዴኖች በእያንዲንደ ጥንቅር የቋሚነት ቁጥጥር መቆጣጠሪያ አማካይነት መረጃ መስጠት.
| HN vs. DG | HN vs. NG | NG vs. DG | ||
|---|---|---|---|---|
| የልኬት | GM | ወፍራምነት | ወፍራምነት | ድምጽ |
| WM | FA | RD | MD | |
| የጫፍ ክብደት | 0.5 | 1 | 0.5 | |
| በ λ የተመረጡ ልዩ ልዩ ባህሪያትMinErr | CV ስህተት | 37.3681 | 41.7876 | 133.3857 |
| የቁጥር ብዛት | 43 | 21 | 11 | |
| Λ ላይ የተመረጡ የስህተት ባህሪያት1SE | CV ስህተት | 46.5681 | 50.0435 | 141.2622 |
| የቁጥር ብዛት | 34 | 12 | 1 | |
ላሳው ክብደት ሎልሶ (ኮምፖስ) (ሎሶሶ ክብደት = 1) ወይም ዘመናዊ መረብ (lasso weight = 0.5).
HN, ጤናማ ያልሆኑ ተጫዋቾች; DG, ያልተለመዱ ተጫዋቾች, NG, አማካኝ ተጫዋቾች, GM, ግራጫ ነገር; WM, ነጭ ጉዳይ; ኤፍ.ቲ., ከፊልፋዊ አኒዮተሮፒ; RD, ራዲያል ማሰራጫ; MD, የመነሻ ድግግሞሽ; CV, ባለ -ፉነት ማረጋገጫ.
ጤናማ ያልሆኑ ጨዋታ የሌላቸው ተጫዋቾች መድልዎ በሚደረግበት ጊዜ, 43 በ λ የተመረጡ ገፅታዎችMinErr የ 24 GM ክልሎች ውፍረት እና የ 19 WM ትራክቶች FA እና የ 34 ባህሪያት በ λ የተመረጡ ናቸው1SE የ 15 GM ክልሎች ውስንነት እና የ 19 WM ትራክቶች ማህበርን ያጠቃልላል. በመደበኛ ተጫዋቾች ውስጥ ካሉ ጤናማ ያልሆኑ ተጫዋቾች መለየት ውስጥ, 21 በ λ የተመረጡ ገፅታዎችMinErr የ 12 GM ክልሎች ውፍረት እና የ 9 WM ትራክ RD ዲዛይን እና የ 12 ባህሪያት በ λ የተመረጡ1SE የ 6 GM ክልሎች ውስንነት እና የ 6 WM ትራክ ዳይሬክተሮችን አካትቷል. በተዛባቹ እና በተፈቀደላቸው ተጫዋቾች መካከል ባለው ልዩነት, 11 በ λ የተመረጡ ባህሪዎችMinErr የ 7 GM ክልሎች እና የ 4 WM ትራክዎች MD, እና አንድ λ በመምረጥ የተመረጠ ነው1SE ከአንድ የ GM ክልል ጋር ተመሳሳይ ነው.
የተመረጡ ባህሪያት አፈፃፀም
ከዋናው ሞዴል ብዛት እና ከ 108 ባህሪያት ጋር ሞዴሉ በአፈፃፀም መካከል በድርጅታዊው የአሠራር ስርዓቶች መካከል ያለው ልዩነት በቫይረሶቹ መካከል ያለው ልዩነት እና በጤናማ ላልሆኑ ተጫዋቾች መካከል ያለውን ልዩነት በ SVMs (ምስል (ምስል 3) .3). በተዛባቹ እና በተለመደው ተጫዋቾች መካከል ባለው ክፍል መካከል ሞዴሉ በ λ ላይ የተመረጡ ባህሪያት ጋርMinErr (AUC = 0.83, p = 0.006) ወይም በ λ1SE (AUC = 0.72, p ከሁሉም የ 0.001 ባህሪዎች (AUC = 108) ጋር ከአምሳያው የበለጠ ደካማ አፈፃፀም አሳይቷል ፡፡
በመለኪያ ሞዴል ስርዓት (AUC) በአፈጻጸም ስርዓተ-ፆታ መካከል ካለው አፈጻጸም ጋር ማወዳደር እና በእያንዳንዱ የሶስት ቡድን ስብስብ በቪኬቲን ማሽኖች መካከል በመመደብ በምርጫ ምርጫ መካከል ያለው ጥምር ምርጫ. የ 108 ባህሪያት (በጠቋሚው የተጠቆመ) ሞዴል ያለ ባህሪ ምርጫ ከተመዘገበው ጋር ተመጣጣኝ ሲሆን የተቀነጣጠሉ ቁጥሮችን ሞዴሎች በ λ የተመረጡ አነሥጋ እና የሸራተን ባህሪያት ጋር ተመሳሳይ ናቸውMinErr (በግራፍ መስመር የተጠቆመ) እና λ1SE (በትየሌ-ነጥብ መስመር የተደገፈ) ናቸው. HN, ጤናማ ያልሆኑ ተጫዋቾች; DG, ያልተለመዱ ተጫዋቾች, NG, አማካኝ ተጫዋቾች.
የምደባ ትክክለኛነት
በ λ ውስጥ የተመረጡትን ባህሪያት በመጠቀም በ SVMs መደብMinErr, ትክክለኛነት ከ 98% የበለጠ ነበር, ከአቻኙ ደረጃ (21%p <0.001) ፣ በእያንዳንዱ ዓይነት የተጫዋቾች ልዩነት ጤናማ ከሆኑት ተጫዋቾች (ምስል) (ምስል 4A) .4A). ትክክለኛነት አሁንም ቢሆን በአጋጣሚ ከመጠን በላይ ከፍ ያለ ነው (p = 0.002) ግን በተለመደው እና በተለመደው ተጫዋቾች መካከል በተከፋፈለ ክርክር ውስጥ (69.8%) ያህል ዝቅተኛ, በተለይም ያልተለመዱ ተጫዋቾችን በትክክል ለመለየት ዝቅተኛ አነቃቂ (47.4%) በማሳየት. የሻርካይ ባህሪያት በ λ1SE ተመሳሳይ አፈፃፀም አሳይቷል (ምስል (ምስል 4B) 4B) ግን ከተለመደው ተጫዋቾች ትክክለኛ ያልሆነ ተዋናዮች ትክክለኛ ስውነት ውስጥ በጣም ዝቅተኛ አነቃቂ (2.6%) አሳይቷል.
በተጠቀሙበት ጊዜ በእያንዳንዱ ተያያዥ ሶስት ቡድኖች መካከል የስንዴር ማሽኖች (ሀ) እጥፋት እና (ለ) በ λ መወሰድ የተሻሉ ባህሪያትMinErr እና በ λ1SEበመጠባበቅ ላይ ባሉ የድሮፕላኖች ማሽኖች ውስጥ. የታችኛው ቀኝ ሴል የልዩነት ትክክለኛነት (ACC), የታችኛው ግራ ህዋስ እውነተኛ አማካይ አሉታዊ ተፅዕኖ (TNR) ወይም የተወሰነነት, መካከለኛ-ሴል እውነተኛ ትክክለኛ አወያይ (TNR) ወይም የስሜት ህዋስ, የላይኛው-ቀኝ ሕዋስ አሉታዊ ትንበያ ዋጋ (NPV ), እና መካከለኛ-ወደ ቀኝ cell positive predictive value (PPV). ቲ. TN, እውነተኛ አሉታዊ; FP, ሐሰተኛ አዎንታዊ; FN, አሉታዊ አሉታዊ.
ዉይይት
በዚህ ጥናት ውስጥ በ DSM-5 ውስጥ በተሰጠው IGDS ውስጥ የተካተቱት IGDS ተብለው የተሰየሙት የስኳር በሽታ እና ተጓዳኝ ያልሆኑ ተጫዋቾች በችግሩ የተጋለጡ ኒውሮማቲሞቲካል ባህሪያት ሊወከሉ ይችሉ እንደሆን ለመመርመር እንሞክራለን. ጤናማ ያልሆኑ ተጫዋቾች ጋር በተገናኘ መልኩ የተዛመዱ እና የተለመዱ ተጫዋቾቹ በ 43 እና 21 ባህሪያት ውስጥ ይወከላሉ. በተጨማሪም, የተለመዱ ተጫዋቾች ከተጫዋቹ ተጫዋቾች ጋር በተዛመደ በ 11 ባህሪያት ተመስለው ነበር. ያልተለመዱ እና ጤናማ ያልሆኑ ተጫዋቾችን ቫይረሶች ጤናማ ባልሆኑ ሰዎች ላይ በተሳካ ሁኔታ መድልዎ ሊደረግባቸው ይችላል, ነገር ግን ያልተለመዱ እና ጤናማ ያልሆኑ ተጫዋቾች መመደብ በአንጻራዊነት ተፈታታኝ ነበር.
በዲኤምሲ-5 ውስጥ በተሰጠው IGDS ውስጥ IGD ን በስፕሎይድ ላይ የተመሰረተ ገላጭ ምደባ በሰፊው ተቀባይነት አግኝቷል. ምንም እንኳን የ IGDS ተጨባጭነት በተወሰኑ ሀገሮች የተረጋገጠ ቢሆንም3, 21, 22), አምስት ወይም ከዚያ በላይ የ IGDS ዓይነቶችን ለመለማመድ ገደብ ላይሆን ይችላል, እና ሌሎች በይነመረብ ላይ የተመሰረቱ ጨዋታዎች ያላቸውን ግለሰቦች መመደብ ይችላሉ12). እንደ የአዕምሮ ምስሎች ውሂብ እንዲሁም እንደ የስነ ሕዝብ አወቃቀሮች, የባህርይ እና የስነ ወጤቶች የመሳሰሉ በርካታ ዓይነት ክሊኒካዊ መረጃዎች, ይበልጥ እየጨመሩ ስለሚሄዱ, የአእምሮ ሕመምን ለመመርመር ተጨማሪ መረጃዎችን መጠቀም ይመረጣል. በተለይም, መጠነ-ሰፊ መረጃን በማከማቸት, የአንጎል ምስሎች መረጃ ለክሊኒካዊ አቀራረቦች ምቹ እና ለትንበሚነት ጠቃሚ ናቸው. በእርግጥም, የአንጎል አዕምሯዊ ውሂብ ከሂሳብ ጋር ተያያዥነት ባለው ችግር ለመፍታት ከሚገመቱ ሌሎች ክሊኒካል መረጃዎች ጋር ሲነፃፀር የተሻሉ እሴቶች እንዳላቸው ታይቷል (23).
ML-based የተመረጠ የምርመራ መለኪያ በቅርቡ ለተጨማሪ ሱስ እና ስነምግባር24-28), በምልክት ላይ የተመሠረተ IGD ምደባ እንዲሁ በሂሳብ ላይ የተመሠረተ ምደባ ላይ ችግር ያጋጥመዋል. ቀደም ሲል በተደረጉ ጥናቶች ላይ በተደጋጋሚ ሪፖርት የተደረጉ የአካል ጉዳተኝነት (አንጎል) የተጋለጡ የአዕምሮ ስሕተቶች5-7, 9), የዚህ ዓይነቱ የነርቭ ናሙና መረጃ የአንጎል ምስል መረጃን ለኢትዮጵያ ዳይሬክተሮች ለመመርመር ሊታወቁ የሚችሉትን የሕይወት አነሳሽነት አመጣጥ መረጃዎች አድርገን ነበር. በዚህ ጥናት ውስጥ ግባችን በግለሰቦች መካከል የኑሮ-ናታንቶል ልዩነቶችን ከመግለፅ ባሻገር በቂ ምልከታዎችን ማሳየት የሚቻል በጣም ጠቃሚ የሆኑ የነርቭ ናቲካልቲካል ባህሪያትን መለየት ነበር.
በጣም አስፈላጊ የሆኑትን, ከ 108 ኒውሮማቲሞቲክ ባህሪያት መካከል, የተጣራ መደበኛ የተመጣጠነ ማሻሻያ አድርገን. ስምንት ጥቃቅን የጂ ኤም እና የጂኤምኤ መለኪያ ማጣቀሻዎችን ስንመለከት የተለያየ የቁጥጥር ጥምር ሙከራዎች የተመረጡ ሲሆን እያንዳንዱን ጥንድ ሦስት ቡድኖች ለመለየት ተመርጠዋል. የጂኤም ክልሎች ውፍረት እና የ WM ትራክቶች ቅንጅት የቲዮሎጂ ተጫዋቾቹን ከጤናማ ያልሆኑ ተጫዋቾች መለየት የተሻለው ሲሆን የጂኤምኤ ክልሎች መጠን እና የ WM ትራክዎች ጥራታቸው የተዛባ በሽታ አምጪ ተዋሲያን ለመለየት የተሻለ ነበር. በሽታ አምጪ ከሆኑት ተጫዋቾች ከዚህም በላይ ብዙ የአንጎል ክፍሎች ለተለምዶ ጤናማ ያልሆኑ ተጫዋቾች እና የስነ-ህዋው ነክ ዝርያዎችን ለመለየት አስፈላጊ የሆኑ ኒዮራኖቲሞክ ባህሪያትን ያበረከቱ ቢሆንም, አንዳንድ የጂ ኤም ኤ ክልሎች እና የ WM ትራክዎች በሽታ አምጪ ተውኔቶችን ያካተቱ ናቸው, ነገር ግን ተላላፊ ተዋናዮች አይደሉም . እነዚህ ግኝቶች እንደሚያመለክቱት የጂ ኤም ኤ እና የ WM መለኪያዎች እንደ ኒውራኖቲሞቲካል ባዮግራሬስ (ጂኦሜትር) ባዮግራሬስ (ጂኦሜትር) መለዋወጥ የማይቻል መሆኑን ነው. ስለዚህም የተወሰኑ የጂ ኤም ኤ እና የ WM መለኪያዎች ጥምረት እንዲመደቡ ይመረጣል.
ከተዛመዱ ጤናማ ያልሆኑ ተጫዋቾች ጋር ሲነፃፀር ከትላልቅ በሽታ አምጪ አካላት ልዩነት ጋር ሲነፃፀር የተዛባው እጅግ አነስተኛ ቁጥር ያላቸው ተጨባጭ ቁሳቁሶች ተጨባጭ ያልሆኑ ተጫዋቾች በሽተኞሎጂስቶች እና ጤናማ መካከል በሚተላለፉበት የሽግግር ደረጃ ላይ ናቸው. ያልሆኑ-ተጫዋቾች. በተጨማሪም, በእያንዳንዱ ዓይነት ተጫዋቾች እና ጤናማ ያልሆኑ ተጫዋቾች መካከል ያለው ልዩነት የጨዋታዎቹ ልዩነት በትንንሽ ተጫዋቾች መካከል ያለውን ክፍተት ያነሷቸው እንደዚሁም የስነአለም እና ተውሳካዊ ያልሆኑ ተጫዋቾቹ እርስበርስ ዝቅተኛነት የኒያኖማቲሞም (የኒውሮማቶሚ) ችግር ከነርሱ ከሚጠበቀው ጤናማ ያልሆኑ ተጫዋቾች ጋር ሲነፃፀር. በዚህ መሠረት በአሳታፊዎቹ (ጄኔራሎች) እና በጤናማ ያልሆኑ ተጫዋቾች መካከል ያለው መድልዎ በ 98% ከትክክለኛዎቹ ባህሪያት ጋር ተመጣጣኝ የሆነ የመተዋወቂያ ሞዴሎች በሁለቱም ተዋናዮች መካከል በሁለት አይነቶች መካከል በመከፋፈል ላይ ናቸው. ማለትም, ተጓዳኝ ያልሆኑ ተጫዋቾቹ ከጤናማ ያልሆኑ ተጫዋቾች እና ተያያዥ ተዋናዮች የተለይካቸው ናቸው, ግን ከሥነ-ጾታ እና ታክሲ-ያልሆኑ አካላት መካከል ያለውን ልዩነት ለመለየት ውሱንነት ነበራቸው.
በሁለቱም ተዋናዮች መካከል በአንጻራዊ ሁኔታ ዝቅተኛነት ያለው ልዩነት ጥቂት ጠቋሚዎችን ይጠቁማል. በመጀመሪያ, በምልክት መምርያ እና በሂሳብ ላይ የተመሠረተ ምደባ መካከል አለመዛመድ ሊታሰብ ይችላል. ምንም እንኳን በ IGDS ውስጥ አምስት ወይም ከዚያ በላይ መስፈርቶች ያቀረበው የመመረጫው መጠነ-ሁኔታ ከ IGD በላይ ምርመራን (ጂ ዲ)12), የጨዋታ ተጫዋቾች በአይነ-ኔታቶሚ ውስጥ ከፍተኛ የስሜት መቃወስ ሲገጥማቸው የ IGD ጣራውን አያሟላም ሊባል ይችላል. በተለይ የ IGDS እቃዎችን ከ IGD መጠነ-ገደብ ይልቅ መደበኛ ተጫዋቾችን ብቻ የጨመሩ ተጫዋቾች ብቻ ነው የምንማረው, በዚህ ጥናት ውስጥ ከሚታየው ከማይጫኑ ጤናማ ግለሰቦች መካከል IGD እንደሌላቸው የተፈራላቸው ተጫዋቾች ሊሆኑ ይችላሉ. በሁለተኛ ደረጃ, በኒዮራኖቲሞታዊ ባዮግራጊዎች ላይ ብቻ ተመስርተው ተመስርተው የመመደብ ችግር አለባቸው. የአካል ብቃት እንቅስቃሴው በስሜታዊ እና ታክሲ ባልሆኑ ተውሳካዮች መካከል የበለጠ ያልተዛባ መጣይትን ጨምሮ ሌሎች ሌሎች ባዮአዘሮችን በማካተት ሊሻሻል ይችላል. በተለይ በአዕምሮ ውስጥ የተደረጉ ለውጦች በ IGD29-33), የአዕምሮ ቅልጥፍና እንዲሁም የአእምሮ ስብስብ (brain biomy) ሊታወቅ ይችላል. በተጨማሪም, በአዕምሮ ውስጥ ያሉት ለውጦች በኢንተርኔት ጨዋታዎች ጨዋታዎች ሱስ (multidimensional facets) ውስጥ አካል ብቻ መሆናቸው እና ሌሎችም በኢንተርኔት ጨዋታዎች ላይ ሱስን ጨምሮ ሌሎች የተለያዩ ነገሮች (በተለይም የውስጥ እና የውጫዊ አደጋዎች)34), በኦፕሎማሲ እና ስነ-ሁኔታ የሌላቸው ተዋንያኖች መካከል እና በተጫዋቾች ጤናማ ያልሆኑ ግለሰቦች መካከል ያለውን ልዩነት ለመሙላት በበለጠ ሞዴሎች ውስጥ መካተት አለባቸው.
እዚህ ላይ እንደ ላስሶ እና የእርሻ መረብ የመሳሰሉ የሽሙጥ ማሻሻያ ገጸ-ባህሪዎችን በመጠቀም ለትምድራዊ ሞዴሎች አስፈላጊ ባህሪያትን ለይተን ለመለየት መደበኛ የቀይ ግስጋሴዎችን ሰርተናል. በባህሪው ምርጫ ወይም በምጣኔ-ደረጃ መቀነሻ ዘዴ ዘዴዎች መካከል የአፈፃፀም ልዩነቶች አሉ, እና የተለያዩ አቀራረቦች በ "ሞዴል ግንባታ" የተመረጡ ባህሪያትን ለመጠቀም ጥቅም ላይ ሊውሉ ይችላሉ (35). ቋሚ ቁጥሩን በመተካት የምናቀርበው አቀራረብ በኒዮራነ-ጎዛቲ ባህሪያት ላይ ያለውን ልዩነት በተመለከተ የቅድሚያ ግምት ነው. በዚህ ጥናት የምናምነው እንዲህ ዓይነቱ ግምት ተቀባይነት ያለው ሆኖ ሲገኝ, ቋሚ ተገላቢጦሽ (regression) ተቀባይነት ያለው አቀራረብ ሊሆን ይችላል, እናም የተመረጡ የተጣራ ባህሪያት በቂ የአፈፃፀም ደረጃዎችን እንዲያዋህዱ ይጠበቅባቸዋል. ነገር ግን በአነስተኛ ትንተና ላይ የተመሠረቱ ቀላል የአዳዲስ ሞዴሎች ሁልጊዜ ተመጣጣኝ ወይም የተሻሻለ አፈፃፀም ላይኖራቸው ይችላል. በርግጥ በተለዋዋጭነት መስመሮች ውስጥ በመደበኛነት መለኪያ መስፈርት የተለያዩ አማራጮች መካከል የተሻለ የስሌት መስፈርት በአስቸጋሪና በተደነገጉ የአከፋፈል ሁኔታዎች ለምሳሌ እንደ የስነ-አዕምሮ በሽታ እና ተውካሽ-ያልሆኑ የአጫዋች መጫወቻዎች መለየት የመሳሰሉትን የተሻሉ ስኬቶች ማሳየት አልቻሉም.
በተጨማሪ, SVMs የልምድ ሞዴሎችን ለመገንባት እንደ ML ቴክኖሎጂ እንጠቀምባቸዋለን, ምክንያቱም በጣም ተወዳጅ ከሆኑት ውስጥ ነው. ሌሎች የዘመኑ አሰራር ዘዴዎች የዘር ሥራ አፈፃፀምን ለማሻሻል ጥቅም ላይ ሊውሉ ይችላሉ. ምንም እንኳን በተለዩ ዘዴዎች መካከል ያለው ተመጣጣኝ አፈፃፀም በአካላዊ ሙከራዎች ላይ በመሞከር ምክንያት ሊከናወን አይችልም.19). በሌላ በኩል በተለመዱ የስታቲስቲክስ ዘዴዎች እና በማርኬቲንግ ቴክኒኮች (ML) ዘዴዎች መካከል ካለው የተወዳጅ አሠራር ጋር በማወዳደር በምዝግራዊ ተመጣጣኝ ቁጥጥር (ሎጅስቲክ ኮታ) በመተንተን, ሁለቱ ዘዴዎች (ለምሳሌ ሎጀስቲክ ሪሶርስ እና SVMs) ከደረጃ አሰጣጥ አሠራር ጋር ተመሳሳይነት አሳይተዋል (ምስል S2). በክላሲካል አፈፃፀም ውስጥ ጥንታዊ የስታቲስቲክስ ዘዴዎች ሁልጊዜ ከ ML ቴክኒኮች ጥልቀት የላቸውም.36).
በአሁኑ ጥናቱ ውስጥ የ IGD ምደባ በምዝነ-ስርዓተ-ምድራዊ ምደባ ስርዓተ-ምህዳራዊ ሞዴሎችን ያካተተ የችጋር ናይትራቶቲሞታዊ ባዮግራጊዎችን በመወከል ይወክላል. ከዚህም በላይ ስነ-ህክምና የሌለባቸው ተጫዋቾች ከህመምተኛ ያልሆኑ ግለሰቦች ይልቅ እንደ ኒውራኖማቲሞትን የመሳሰሉ ከቲዎሎጂካዊ ተጫዋቾች ያነሱ ሊሆኑ እንደሚችሉ አሳይተዋል. ስለሆነም የአሁኑን የምርመራ ዘዴዎች እንደ DSM-5 እንደ ወርቅ መመዘኛዎች, እንደ ስዕላዊ ተጓዳኝ ያልሆኑ ተጫዋቾችን እንደ ኔሮማቶቲክ ማስተካከያዎች ጋር ተያያዥነት ያላቸውን ተጨባጭ ባዮግራጊዎች በማስተናገዱ የበለጠ ጥንቃቄ ማድረግ እንደሚኖርበት እንመክራለን. የአጠቃላይ ቀመር አቀራረብ በሳይካትሪነት የማይመለስ አዝማሚያ ይመስላል, ግን እነዚያን ወደ ክሊኒካዊ አካባቢዎችን ተግባራዊ ለማድረግ የሚሄድ ረጅም መንገድ ሊኖር ይችላል. በቀጣይ ጥናቶች ውስጥ ከአዕምሮ ምስል እና ከሌሎች ክሊኒካዊ የመረጃ ፍላጎቶች አኳያ የተሻሉ የምርጫ ባህሪያት ምርጫን ይፈልጉ እና በረጅም ጊዜ እነዚህ ጥረቶች በ IGD ላይ ሒሳብ-ተኮር ምርመራውን ያራምዳሉ.
የደራሲ አስተዋጽኦዎች
D-JK እና J-WC የጥናቱ ጽንሰ-ሐሳብ እና ንድፍ ሃላፊነት ነበራቸው. ኤች.አይ.ቪ ተሳታፊዎቹ የክልኒክ ባለሙያዎችን በመምረጥና በመምረጥ ላይ ነበሩ. ፒሲ ውሂብን ይመረምረው እና የፀሐፊውን ቅጂ ያርፍ ነበር. ሁሉም ደራሲዎች ይዘትን እና የመጨረሻው ስሪት ለህትመት በከፍተኛ ደረጃ ገምግመዋል.
የፍላጎት መግለጫ ግጭት
ደራሲዎቹ ያደረጉት ጥናት የተካሄደው ምንም ዓይነት የንግድና ገንዘብ ነክ ያልሆኑ ግንኙነቶች ሳይኖር ሲቀር ነው.
የግርጌ ማስታወሻዎች
የገንዘብ ድጋፍ. ይህ ምርምር በሳይንስና ኢቴኮ ኮሪያን ኮሪያ (NRF-2014M3C7A1062893) በገንዘብ የሚደግፈው በኮሪያ ብሔራዊ የምርምር ፋውንዴሽን (NRF) አማካይነት በ Brain Science Research Program በኩል ድጋፍ የተደረገበት ነበር.
ተጨማሪ ይዘት
የዚህ ጽሑፍ ተጨማሪ ጽሑፍ በመስመር ላይ በዚህ ላይ ይገኛል: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyt.2018.00291/full#supplementary-material
ማጣቀሻዎች
;