J Clin Psychiatry。 2017 1月31。 doi：10.4088 / JCP.15m10310
林YH1, リンPH2, チェンCL3,4, イ・YH5, ヤンCC6,7, クオTB6,7,8, 林SH9,10.
抽象
目的：
世界的なスマートフォンの拡大はこれまでにない中毒性の行動をもたらしました。 スマートフォン中毒の現在の診断は、臨床面接からの情報のみに基づいています。 本研究では、アプリケーション（app）に記録されたデータをスマートフォン依存症の診断のための精神医学的基準に取り入れること、およびスマートフォン依存症の診断のためのアプリケーション記録データの予測能力を調べることを目的とした。
方法：
79の大学生のスマートフォン使用データは、12月の1、1と5月の2013、31の間の2014月に新しく開発されたアプリによって記録されました。 各参加者について、精神科医は2アプローチに基づいてスマートフォン中毒の診断を行いました：（1）診断面接のみ（標準診断）および（2）診断面接とアプリ記録データ（アプリ組み込み診断）の両方。 アプリに組み込まれた診断は、アプリに組み込まれた診断基準を構築するためにさらに使用されました。 さらに、アプリで記録されたデータは、スマートフォン中毒診断を予測するためのスコアとしてプールされました。
結果：
アプリを組み込んだ診断を12の候補基準のゴールドスタンダードとして使用した場合、7つの基準が有意な精度を示し（受信者動作特性曲線下面積[AUC]> 0.7）、アプリを組み込んだ診断基準として構築され、顕著な精度を示しました（92.4 ％）アプリに組み込まれた診断用。 さらに、毎日のスマートフォンの使用頻度と期間の両方で、アプリに組み込まれた診断が大幅に予測されました（頻度はAUC = 0.70、期間はAUC = 0.72）。 1か月間の期間、頻度、頻度の傾向を組み合わせることで、スマートフォン依存症の診断を正確に予測できます（アプリを組み込んだ診断の場合はAUC = 0.79、標準の診断の場合はAUC = 0.71）。
結論：
精神医学的インタビューとアプリで記録されたデータの両方を組み合わせた、アプリに組み込まれた診断は、スマートフォン依存症の診断にかなりの精度を示しました。 さらに、アプリで記録されたデータは、アプリに組み込まれた診断のための正確なスクリーニングツールとして機能しました。
PMID：28146615
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