J Clin Psychiatry. 2017 Jan 31. doi: 10.4088 / JCP.15m10310.
Lin YH1, Lin PH2, Chiang CL3,4, Lee YH5, Yang CC6,7, Kuo TB6,7,8, Lin SH9,10.
Astratto
OBBIETTIVO:
L'espansione dello smartphone ha portato a comportamenti di dipendenza senza precedenti. L'attuale diagnosi di dipendenza da smartphone si basa esclusivamente sulle informazioni del colloquio clinico. Questo studio mirava a incorporare i dati registrati da un'applicazione (app) in criteri psichiatrici per la diagnosi della dipendenza da smartphone e ad esaminare la capacità predittiva dei dati registrati in app per la diagnosi della dipendenza da smartphone.
METODI:
I dati sull'utilizzo dello smartphone degli studenti del college 79 sono stati registrati da un'app di nuova concezione per il mese 1 tra dicembre 1, 2013 e maggio 31, 2014. Per ogni partecipante, gli psichiatri hanno fatto una diagnosi per la dipendenza da smartphone basata su approcci 2: (1) solo colloquio diagnostico (diagnosi standard) e (2) sia colloquio diagnostico che dati app-registrati (diagnosi incorporata nell'app). La diagnosi incorporata nell'app è stata ulteriormente utilizzata per costruire criteri diagnostici integrati nell'app. Inoltre, i dati registrati in app sono stati raggruppati come punteggio per prevedere la diagnosi di dipendenza da smartphone.
RISULTATI:
Quando la diagnosi incorporata nell'app è stata utilizzata come gold standard per 12 criteri candidati, 7 criteri hanno mostrato un'accuratezza significativa (area sotto la curva caratteristica operativa del ricevitore [AUC]> 0.7) e sono stati costruiti come criteri diagnostici incorporati nell'app, che hanno dimostrato una precisione notevole (92.4 %) per la diagnosi incorporata nell'app. Inoltre, sia la frequenza che la durata dell'uso quotidiano dello smartphone hanno predetto in modo significativo la diagnosi incorporata nell'app (AUC = 0.70 per la frequenza; AUC = 0.72 per la durata). La combinazione di durata, frequenza e trend di frequenza per 1 mese può prevedere con precisione la diagnosi di dipendenza da smartphone (AUC = 0.79 per diagnosi incorporata nell'app; AUC = 0.71 per diagnosi standard).
CONCLUSIONI:
La diagnosi incorporata nell'app, combinando sia l'intervista psichiatrica che i dati app-registrati, ha dimostrato una sostanziale accuratezza per la diagnosi della dipendenza da smartphone. Inoltre, i dati registrati dall'app si sono comportati come uno strumento di screening accurato per la diagnosi incorporata nell'app.
PMID: 28146615
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