J Psykiatr 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.
Forfatterinformasjon
- 1Institutt for psykiatri, University of Cambridge, UK; Cambridge og Peterborough NHS Foundation Trust, Cambridge, Storbritannia.
- 2Behavioral and Clinical Neuroscience Institute, University of Cambridge, UK.
- 3University College London, Institutt for statistisk vitenskap, London, Storbritannia.
- 4Institutt for psykiatri og atferdsnervoscience, University of Chicago, Chicago, IL, USA.
- 5US / UCT MRC Unit on Angst & Stress Disorders, Department of Psychiatry, University of Stellenbosch, Sør-Afrika.
- 6Institutt for psykiatri og atferdsnervoscience, University of Chicago, Chicago, IL, USA. Elektronisk adresse: [e-postbeskyttet].
Abstrakt
Problematisk internettbruk er vanlig, funksjonshemmende og trenger videre studier. Dens forhold til tvangslidelser og impulsive lidelser er uklart. Målet vårt var å evaluere om problematisk internettbruk kan forutsies fra anerkjente former for impulsive og kompulsive egenskaper og symptomatologi. Vi rekrutterte frivillige på 18 år og eldre ved å bruke mediareklame på to nettsteder (Chicago USA og Stellenbosch, Sør-Afrika) for å fullføre en omfattende online undersøkelse. Det ble brukt topp moderne evaluering av prediktive modeller for maskinlæring, som inkluderte Logistisk regresjon, Tilfeldige skoger og Naïve Bayes. Problematisk internettbruk ble identifisert ved hjelp av Internet Addiction Test (IAT). 2006-komplette tilfeller ble analysert, hvorav 181 (9.0%) hadde moderat / alvorlig problematisk internettbruk. Ved å bruke Logistic Regression og Naïve Bayes produserte vi en klassifiseringsforutsigelse med en mottaker som opererer karakteristisk område under kurven (ROC-AUC) på 0.83 (SD 0.03), mens bruk av en Random Forests algoritme var prediksjonen ROC-AUC 0.84 (SD 0.03) [alle tre modeller bedre enn basismodeller p <0.0001]. Modellene viste robust overføring mellom undersøkelsesstedene i alle valideringssett [p <0.0001]. Forutsigelse av problematisk internettbruk var mulig ved bruk av spesifikke tiltak for impulsivitet og kompulsivitet i en befolkning av frivillige. Videre tilbyr denne studien proof-of-concept til støtte for bruk av maskinlæring i psykiatri for å demonstrere replikerbarhet av resultater på tvers av geografisk og kulturelt forskjellige omgivelser.
Nøkkelord:
ADHD; compulsivity; impulsivitet; Internett-bruk; Maskinlæring; OCD
PMID:27580487
DOI:10.1016 / j.jpsychires.2016.08.010
;