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.
Información del autor
- 1Departamento de Psiquiatría, Universidad de Cambridge, Reino Unido; Cambridge y Peterborough NHS Foundation Trust, Cambridge, Reino Unido.
- 2Instituto de neurociencia conductual y clínica, Universidad de Cambridge, Reino Unido.
- 3University College London, Departamento de Ciencia Estadística, Londres, Reino Unido.
- 4Departamento de Psiquiatría y Neurociencia del Comportamiento, Universidad de Chicago, Chicago, IL, EE. UU.
- 5Unidad de Estados Unidos / UCT MRC sobre trastornos de ansiedad y estrés, Departamento de Psiquiatría, Universidad de Stellenbosch, Sudáfrica.
- 6Departamento de Psiquiatría y Neurociencia del Comportamiento, Universidad de Chicago, Chicago, IL, EE. UU. Dirección electrónica: [email protected].
Resumen
El uso problemático de Internet es común, funcionalmente perjudicial y necesita más estudio. Su relación con los trastornos obsesivo compulsivos e impulsivos no está clara. Nuestro objetivo fue evaluar si el uso problemático de Internet se puede predecir a partir de formas reconocidas de sintomatología y rasgos impulsivos y compulsivos. Reclutamos voluntarios de 18 años o más utilizando anuncios en los medios en dos sitios (Chicago, EE. UU. Y Stellenbosch, Sudáfrica) para completar una extensa encuesta en línea. Se utilizó una evaluación de última generación fuera de la muestra de modelos predictivos de aprendizaje automático, que incluyeron Regresión logística, Bosques aleatorios e Naïve Bayes. El uso problemático de Internet se identificó mediante la prueba de adicción a Internet (IAT). Se analizaron casos completos de 2006, de los cuales 181 (9.0%) tenían un uso de Internet problemático moderado / grave. Utilizando Regresión logística y Naïve Bayes produjimos una predicción de clasificación con un área de características operativas del receptor bajo la curva (ROC-AUC) de 0.83 (DE 0.03) mientras que, utilizando un algoritmo de Random Forests, la predicción ROC-AUC fue de 0.84 (DE 0.03) [todos tres modelos superiores a los modelos basales p <0.0001]. Los modelos mostraron una transferencia sólida entre los sitios de estudio en todos los conjuntos de validación [p <0.0001]. La predicción del uso problemático de Internet fue posible utilizando medidas específicas de impulsividad y compulsividad en una población de voluntarios. Además, este estudio ofrece una prueba de concepto que respalda el uso del aprendizaje automático en psiquiatría para demostrar la replicabilidad de los resultados en entornos geográfica y culturalmente distintos.
PALABRAS CLAVE:
TDAH; Compulsividad; Impulsividad; Uso de internet; Aprendizaje automático; OCD
PMID:27580487
DOI:10.1016 / j.jpsychires.2016.08.010
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