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, Suteikti JE6.
Autoriaus informacija
- 1Kembridžo universiteto Psichiatrijos katedra; Cambridge ir Peterborough NHS Foundation Trust, Kembridžas, Jungtinė Karalystė.
- 2Elgesio ir klinikinės neurologijos institutas, Kembridžo universitetas, Jungtinė Karalystė.
- 3Londono universiteto Kolegijos statistikos mokslų katedra, Londonas.
- 4Psichiatrijos ir elgesio neurologijos katedra, Čikagos universitetas, Čikaga, IL, JAV.
- 5JAV / UCT MRC nerimo ir streso sutrikimų skyrius, Stellenboscho universiteto Psichiatrijos departamentas, Pietų Afrika.
- 6Psichiatrijos ir elgesio neurologijos katedra, Čikagos universitetas, Čikaga, IL, JAV. Elektroninis adresas: [apsaugotas el. paštu].
Abstraktus
Probleminis interneto naudojimas yra įprastas, funkciškai sutrikdantis ir reikalaujantis tolesnių tyrimų. Jo santykis su obsesiniais-kompulsiniais ir impulsiniais sutrikimais nėra aiškus. Mūsų tikslas buvo įvertinti, ar probleminį interneto naudojimą galima nuspėti remiantis pripažintomis impulsinių ir kompulsinių savybių bei simptomų formomis. Mes užverbavome 18 metų ir vyresnius savanorius, naudodamiesi žiniasklaidos reklama dviejose svetainėse (JAV Čikagoje ir Stellenbosche, Pietų Afrikoje), kad atliktume išsamią internetinę apklausą. Buvo naudojamas pažangiausias mašininio mokymosi nuspėjamųjų modelių įvertinimas be atrankos, kuris apėmė logistinę regresiją, atsitiktinius miškus ir naiviuosius Bayesus. Probleminis interneto naudojimas buvo nustatytas naudojant interneto priklausomybės testą (IAT). Buvo išanalizuoti visi 2006 m. Atvejai, iš kurių 181 (9.0%) turėjo vidutinio sunkumo ar sunkų probleminį interneto naudojimą. Naudodami logistinę regresiją ir naiviuosius Bayes'us, mes sukūrėme klasifikacijos prognozę, kai imtuvo veikimo charakteristikos plotas po kreive (ROC-AUC) buvo 0.83 (SD 0.03), o naudojant atsitiktinių miškų algoritmą ROC-AUC buvo 0.84 (SD 0.03) trys modeliai pranašesni už pradinius modelius p <0.0001]. Modeliai parodė tvirtą perkėlimą tarp tyrimo vietų visose patvirtinimo rinkiniuose [p <0.0001]. Prognozuoti probleminį interneto naudojimą buvo įmanoma naudojant specialias impulsyvumo ir kompulsyvumo savanorių populiacijos priemones. Be to, šiame tyrime siūloma įrodyti, kad mašininis mokymasis naudojamas psichiatrijoje, siekiant parodyti rezultatų pakartojamumą geografiškai ir kultūriškai atskirai.
ŽODŽIAI:
ADHD; Kompulsyvumas; Impulsyvumas; Interneto naudojimas; Mašinų mokymas; OCD
PMID:27580487
DOI:10.1016 / j.jpsychires.2016.08.010
;
