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.
Author information
- 1Department of Psychiatry, Universiteit fan Cambridge, UK; Cambridge en Peterborough NHS Foundation Trust, Cambridge, UK.
- 2Behavioral en klinysk neurologysk ynstitút, Universiteit fan Cambridge, UK.
- 3Universiteit College London, Department of Statistical Science, Londen, UK.
- 4Department of Psychiatry en Behavioral Neurology, University of Chicago, Chicago, IL, USA.
- 5US / UCT MRC-ienheid oer eangst- en stresssteuringen, ôfdieling psychiatry, Universiteit fan Stellenbosch, Súd-Afrika.
- 6Department of Psychiatry en Behavioral Neurology, University of Chicago, Chicago, IL, USA. Elektronike adres: [e-post beskerme].
Abstract
Problematysk ynternetgebrûk is gewoan, funksjoneel beheind, en ferlet fan fierdere stúdzje. De relaasje mei obsessyf-twangmjittige en ympulsive steuringen is ûndúdlik. Us doel wie om te evaluearjen oft problematysk ynternet gebrûk kin wurde foarsjoen fan erkende foarmen fan ympulsive en twangmjittige trekken en symptomatology. Wy rekrutearden frijwilligers fan 18 en âlder mei media-advertinsjes op twa siden (Chicago USA, en Stellenbosch, Súd-Afrika) om in wiidweidich online enkête te foltôgjen. State-of-the-art out-of-sample evaluaasje fan machine learning prediktive modellen waard brûkt, dy't Logistic Regression, Random Forests en Naïve Bayes omfette. Problematysk ynternetgebrûk waard identifisearre mei de Internet Addiction Test (IAT). 2006-folsleine gefallen waarden analysearre, fan wa't 181 (9.0%) matige / earnstige problematyske ynternet gebrûk hie. Mei logistyk regression en Naïve Bayes produsearden wy in klassifikaasje foarsizzing mei in ûntfanger dat karakteristyk gebiet ûnder de kromme (ROC-AUC) fan 0.83 (SD 0.03) hat, wylst it brûken fan in Random Forests algoritme de foarsizzing ROC-AUC 0.84 (SD 0.03) wie [alles trije modellen superieur oan baseline-modellen p <0.0001]. De modellen lieten robúste oerdracht sjen tusken de ûndersykssites yn alle validaasjestellen [p <0.0001]. Prediksje fan problematysk ynternetgebrûk wie mooglik mei spesifike maatregels fan ympulsiviteit en compulsiviteit yn in befolking fan frijwilligers. Boppedat biedt dizze stúdzje proof-of-concept yn stipe foar it brûken fan masine-learen yn psychiatry om replikberens fan resultaten te demonstrearjen oer geografysk en kultureel ûnderskate ynstellings.
KEYWORDS:
ADHD; Compulsiviteit; Impulsiviteit; Ynternet gebrûk; Machine learen; OCD
PMID:27580487
DOI:10.1016 / j.jpsychires.2016.08.010
;