J Psychiatr Res. 2016 Aug 15;83:94-102, doi: 10.1016 / j.jpsychires.2016.08.010.
Ioannidis K1, Чембърлейн СР1, Тредер MS2, Kiraly F3, Leppink EW4, Redden SA4, Stein DJ5, Lochner C5, Грант JE6.
Автор информация
- 1Катедра по психиатрия, Университет в Кеймбридж, Великобритания; Кеймбридж и Питърбъро НХС Фондация Тръст, Кеймбридж, Великобритания.
- 2Институт по поведенческа и клинична неврология, Университет в Кеймбридж, Великобритания.
- 3University College London, Департамент по статистически науки, Лондон, Великобритания.
- 4Катедра по психиатрия и поведенческа неврология, Университет на Чикаго, Чикаго, Илинойс, САЩ.
- 5US / UCT MRC Отдел за тревожност и стресови разстройства, Отдел по психиатрия, Университет в Стеленбош, Южна Африка.
- 6Катедра по психиатрия и поведенческа неврология, Университет на Чикаго, Чикаго, Илинойс, САЩ. Електронен адрес: [имейл защитен].
абстрактен
Проблемното използване на интернет е често срещано, функционално увреждащо и се нуждае от допълнително проучване. Връзката му с обсесивно-компулсивните и импулсивни разстройства е неясна. Нашата цел беше да оценим дали проблематичното използване на интернет може да се предскаже от признати форми на импулсивни и компулсивни черти и симптоматика. Набрахме доброволци на възраст 18 и повече години, използвайки медийни реклами на два сайта (Чикаго, САЩ и Стеленбош, Южна Африка), за да попълним обширно онлайн проучване. Използвана е най-съвременна оценка на извадка от модели за машинно обучение, които включват логистична регресия, случайни гори и наивни байеси. Проблемното използване на интернет беше установено с помощта на теста за пристрастяване към интернет (IAT). Бяха анализирани 2006 пълни случая, от които 181 (9.0%) са имали умерена / тежка проблемна употреба на интернет. Използвайки Logistic Regression и Naive Bayes, ние създадохме прогноза за класификация с работна характеристика на приемника под кривата (ROC-AUC) от 0.83 (SD 0.03), докато с помощта на алгоритъм Random Forests прогнозата ROC-AUC беше 0.84 (SD 0.03) [всички три модела, превъзхождащи базовите модели p <0.0001]. Моделите показаха стабилен трансфер между местата за изследване във всички набори за валидиране [p <0.0001]. Прогнозата за проблематично използване на интернет беше възможна, използвайки специфични мерки за импулсивност и компулсивност в популация доброволци. Освен това, това проучване предлага доказателство за концепция в подкрепа на използването на машинно обучение в психиатрията, за да се демонстрира възпроизводимост на резултатите в различни географски и културно различни условия.
Ключови думи:
ADHD; натрапчивост; Импулсивност; Използване на интернет; Машинно обучение; OCD
PMID:27580487
DOI:10.1016 / j.jpsychires.2016.08.010
;