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, Dotācija JE6.
Autora informācija
- 1Kembridžas Universitātes Psihiatrijas katedra; Cambridge un Peterborough NHS Foundation Trust, Kembridža, Apvienotā Karaliste.
- 2Uzvedības un klīniskās neiroloģijas institūts, Kembridžas Universitāte, Apvienotā Karaliste.
- 3Londonas universitātes koledža, Londonas Statistikas zinātnes katedra.
- 4Psihiatrijas un uzvedības neiroloģijas katedra, Čikāgas Universitāte, Čikāga, IL, ASV.
- 5ASV / UCT MRC Trauksmes un stresa traucējumu nodaļa, Stellenbošas universitātes Psihiatrijas nodaļa, Dienvidāfrika.
- 6Psihiatrijas un uzvedības neiroloģijas katedra, Čikāgas Universitāte, Čikāga, IL, ASV. Elektroniskā adrese: [e-pasts aizsargāts].
Anotācija
Problemātiska interneta lietošana ir izplatīta, funkcionāli traucējoša un nepieciešama turpmāka izpēte. Tās saistība ar obsesīvi-kompulsīviem un impulsīviem traucējumiem nav skaidra. Mūsu mērķis bija novērtēt, vai problemātisku interneta lietošanu var paredzēt pēc atzītām impulsīvu un kompulsīvu pazīmju formām un simptomatoloģijas. Mēs aizpildījām brīvprātīgos vecumā no 18 gadiem, izmantojot mediju reklāmas divās vietnēs (Čikāgā, ASV un Stellenbosā, Dienvidāfrikā), lai aizpildītu plašu tiešsaistes aptauju. Tika izmantots vismodernākais mašīnmācīšanās prognozēšanas modeļu ārpus izlases novērtējums, kas ietvēra loģistisko regresiju, izlases mežus un Naivs Beju. Izmantojot interneta atkarības testu (IAT), tika identificēta problemātiska interneta izmantošana. Tika analizēti 2006. gada pilnīgi gadījumi, no kuriem 181 (9.0%) bija mērena / smaga problemātiska interneta lietošana. Izmantojot loģistisko regresiju un Naivi Bayes, mēs izveidojām klasifikācijas prognozi ar uztvērēja darbības raksturīgo laukumu zem līknes (ROC-AUC) 0.83 (SD 0.03), turpretim, izmantojot Random Forests algoritmu, prognoze ROC-AUC bija 0.84 (SD 0.03) [visi trīs modeļi, kas ir pārāki par bāzes modeļiem p <0.0001]. Modeļi parādīja stabilu pārnesi starp pētījuma vietām visās validācijas kopās [p <0.0001]. Prognozēt problemātisku interneta lietošanu bija iespējams, izmantojot īpašus impulsivitātes un kompulsivitātes rādītājus brīvprātīgo populācijā. Turklāt šis pētījums piedāvā koncepcijas pierādījumu mašīnmācīšanās izmantošanai psihiatrijā, lai parādītu rezultātu atkārtojamību ģeogrāfiski un kulturāli atšķirīgos apstākļos.
Atslēgas vārdi:
ADHD; Kompulsivitāte; Impulsivitāte; Interneta izmantošana; Mašīnmācība; OCD
PMID:27580487
DOI:10.1016 / j.jpsychires.2016.08.010
;
