Fatores de Personalidade que Predizem a Predisposição do Vício em Smartphone: Sistemas de Inibição e Ativação Comportamental, Impulsividade e Autocontrole (2016)

PLoS One. 2016 Aug 17; 11 (8): e0159788. doi: 10.1371 / journal.pone.0159788.

Kim Y1, Jeong JE2, Cho H2, Jung DJ2, Kwak M2, Rho MJ3, Yu H1, Kim DJ2, Choi IY3.

Sumário

O objetivo deste estudo foi identificar preditores associados ao fator de personalidade da predisposição à dependência de smartphones (SAP). Os participantes foram homens 2,573 e mulheres 2,281 (n = 4,854) com idade de 20-49 (média ± SD: 33.47 ± 7.52); os participantes preencheram os seguintes questionários: a Escala de Pronação de Vício em Smartphone Coreano (K-SAPS) para adultos, o Sistema de Inibição Comportamental / Sistema de Ativação Comportamental (BIS / BAS), o Instrumento de Impulsividade Disfuncional de Dickman (DDII) e o Autocontrole Resumido Escala (BSCS). Além disso, os participantes relataram suas informações demográficas e o padrão de uso do smartphone (horário de uso diário ou semanal e uso principal). Analisamos os dados em três etapas: (1) identificando preditores com regressão logística, (2) derivando relações causais entre SAP e seus preditores usando uma rede de crenças bayesiana (BN), e (3) computando pontos de corte ótimos para os identificados preditores usando o índice de Youden.

Os preditores identificados de SAP foram os seguintes: gênero (feminino), horas médias de uso nos finais de semana e pontuações no BAS-Drive, BAS-Reward Responsiveness, DDII e BSCS. O gênero feminino e as pontuações no BAS-Drive e BSCS aumentaram diretamente o SAP. A capacidade de resposta do BAS-Reward e DDII aumentaram indiretamente o SAP. Descobrimos que o SAP foi definido com sensibilidade máxima da seguinte forma: horas médias de uso nos finais de semana> 4.45, BAS-Drive> 10.0, BAS-Reward Responsiveness> 13.8, DDII> 4.5 e BSCS> 37.4. Este estudo levanta a possibilidade de que fatores de personalidade contribuam para SAP. E calculamos pontos de corte para preditores-chave. Esses achados podem auxiliar os médicos na triagem de SAP usando pontos de corte e aumentar a compreensão dos fatores de risco de SA.

PMID: 27533112

DOI: 10.1371 / journal.pone.0159788