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, Anna JE6.
Tekijän tiedot
- 1Psykiatrian laitos, Cambridgen yliopisto, Yhdistynyt kuningaskunta; Cambridge ja Peterborough NHS Foundation Trust, Cambridge, Iso-Britannia.
- 2Käyttäytymis- ja kliininen neurotieteen laitos, University of Cambridge, Iso-Britannia.
- 3University College London, Tilastotieteen laitos, Lontoo, Iso-Britannia.
- 4Psykiatrian ja käyttäytymisen neurotieteen laitos, Chicagon yliopisto, Chicago, IL, USA.
- 5Yhdysvaltain / UCT: n ahdistuneisuus- ja stressihäiriöyksikkö, psykiatrian osasto, Stellenboschin yliopisto, Etelä-Afrikka.
- 6Psykiatrian ja käyttäytymisen neurotieteen laitos, Chicagon yliopisto, Chicago, IL, USA. Sähköinen osoite: [sähköposti suojattu].
Abstrakti
Internetin ongelmallinen käyttö on yleistä, toiminnallisesti heikentävää ja tarvitsee lisätutkimuksia. Sen suhde pakkomielteisiin ja impulsiivisiin häiriöihin on epäselvä. Tavoitteenamme oli arvioida, voidaanko Internetin ongelmallinen käyttö ennustaa tunnettujen impulsiivisten ja pakonomaisten piirteiden ja oireiden perusteella. Rekrytoimme 18-vuotiaita ja sitä vanhempia vapaaehtoisia käyttämällä mediamainoksia kahdella sivustolla (Chicago USA ja Stellenbosch, Etelä-Afrikka) kattavan verkkokyselyn suorittamiseksi. Koneoppimisen ennakoivien mallien huipputason ulkopuolista arviointia käytettiin, mukaan lukien logistinen regressio, satunnaiset metsät ja Naïve Bayes. Internetin ongelmallinen käyttö tunnistettiin Internet-riippuvuustestillä (IAT). Analysoitiin vuoden 2006 kokonaisia tapauksia, joista 181: llä (9.0%) oli kohtalainen / vaikea ongelmallinen Internetin käyttö. Käyttämällä logistista regressiota ja naiiveja Bayeseja tuotimme luokitusennusteen, jossa vastaanottimen toimintakäyrän alue käyrän alla (ROC-AUC) oli 0.83 (SD 0.03), kun taas Random Forests -algoritmia käyttämällä ennuste ROC-AUC oli 0.84 (SD 0.03) [kaikki kolme perusmalleista parempaa mallia p <0.0001]. Mallit osoittivat vankan siirron tutkimuskohteiden välillä kaikissa validointijoukoissa [p <0.0001]. Internetin ongelmallisen käytön ennustaminen oli mahdollista käyttämällä erityisiä impulsiivisuuden ja kompulsiivisuuden toimenpiteitä vapaaehtoisryhmässä. Lisäksi tämä tutkimus tarjoaa käsitteellistä tukea koneoppimisen käyttämiseen psykiatriassa tulosten toistettavuuden osoittamiseksi maantieteellisesti ja kulttuurisesti erillisissä olosuhteissa.
Avainsanat:
ADHD; pakonomaisen; impulsiivisuus; Internetin käyttö; Koneen oppiminen; OCD
PMID:27580487
DOI:10.1016 / j.jpsychires.2016.08.010
;