Факторы личности Предсказание склонности к наркотикам: предрасположенность к поведению и система активации, импульсивность и самоконтроль (2016)

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

Ким Й1, Jeong JE2, Cho H2, Jung DJ2, Квак М2, Rho MJ3, Yu H1, Kim DJ2, Choi IY3.

Абстрактные

Целью данного исследования было выявление предикторов предрасположенности к смартфонам (SAP), связанных с личностным фактором. Участниками были мужчины 2,573 и женщины 2,281 (n = 4,854) в возрасте 20-49 лет (среднее значение ± SD: 33.47 ± 7.52); участники заполнили следующие вопросники: корейская шкала оценки зависимости от смартфонов (K-SAPS) для взрослых, вопросник для системы поведенческого торможения / системы поведенческого активирования (BIS / BAS), инструмент для выявления дисфункциональной импульсивности Дикмана (DDII) и краткий самоконтроль Шкала (BSCS). Кроме того, участники сообщили о своей демографической информации и структуре использования смартфона (среднее время использования в будние дни или выходные дни и основное использование). Мы проанализировали данные в три этапа: (1) идентифицировали предикторы с логистической регрессией, (2) вывели причинно-следственные связи между SAP и ее предикторами, используя байесовскую сеть убеждений (BN), и (3) вычислили оптимальные точки отсечения для идентифицированных предикторы, использующие индекс Юдена.

Идентифицированные предикторы SAP были следующими: пол (женский), среднее количество часов использования в выходные и баллы по BAS-Drive, BAS-Reward Responsiveness, DDII и BSCS. Женский пол и баллы по BAS-Drive и BSCS напрямую повысили SAP. BAS-Reward Responsiveness и DDII косвенно увеличили SAP. Мы обнаружили, что максимальная чувствительность SAP была определена следующим образом: среднее время использования в выходные дни> 4.45, BAS-Drive> 10.0, BAS-Reward Responsiveness> 13.8, DDII> 4.5 и BSCS> 37.4. Это исследование повышает вероятность того, что личностные факторы влияют на SAP. И мы рассчитали точки отсечения для ключевых предикторов. Эти результаты могут помочь клиницистам провести скрининг на SAP с использованием пороговых значений и способствовать пониманию факторов риска SA.

PMID: 27533112

DOI: 10.1371 / journal.pone.0159788