J Psychiatr Res. 2016 Aug 15;83:94-102. doi: 10.1016 / j.jpsychires.2016.08.010.
Ioannidis K1, Chamberlain SR1, Pogon MS2, Kiraly F3, Leppink EW4, Redden SA4, Stein DJ5, Lochner C5, Grant JE6.
Podatki o avtorju
- 1Oddelek za psihiatrijo, Univerza v Cambridgeu, Velika Britanija; Cambridge in Peterborough NHS Foundation Trust, Cambridge, Združeno kraljestvo.
- 2Vedenjski in klinični nevroznanstveni inštitut, Univerza v Cambridgeu, Velika Britanija.
- 3University College London, Oddelek za statistične znanosti, London, Velika Britanija.
- 4Oddelek za psihiatrijo in vedenjsko nevroznanost, Univerza v Chicagu, Chicago, IL, ZDA.
- 5US / UCT MRC enota za anksioznost in stresne motnje, Oddelek za psihiatrijo, Univerza v Stellenboschu, Južna Afrika.
- 6Oddelek za psihiatrijo in vedenjsko nevroznanost, Univerza v Chicagu, Chicago, IL, ZDA. Elektronski naslov: [e-pošta zaščitena].
Minimalizem
Problematična uporaba interneta je pogosta, funkcionalno ovirana in jo je treba dodatno preučiti. Njegova povezava z obsesivno-kompulzivnimi in impulzivnimi motnjami ni jasna. Naš cilj je bil oceniti, ali je problematično uporabo interneta mogoče napovedati na podlagi priznanih oblik impulzivnih in kompulzivnih lastnosti ter simptomatologije. Za izpolnjevanje obsežne spletne ankete smo zaposlili prostovoljce, stare 18 let in več, z uporabo medijskih oglasov na dveh lokacijah (Chicago USA in Stellenbosch, Južna Afrika). Uporabljeno je bilo najsodobnejše ocenjevanje vzorcev strojnega učenja, ki je vključevalo Logistično regresijo, Naključne gozdove in Naive Bayes. Težavna uporaba interneta je bila ugotovljena s preskusom odvisnosti od interneta (IAT). Analizirano je bilo 2006 celotnih primerov, od katerih jih je imelo 181 (9.0%) zmerno / hudo problematično uporabo interneta. Z uporabo logistične regresije in naivnega Bayesa smo izdelali klasifikacijsko napoved z značilnim območjem sprejemnika pod krivuljo (ROC-AUC) 0.83 (SD 0.03), medtem ko je bil z algoritmom Random Forests napoved ROC-AUC 0.84 (SD 0.03) [vse trije modeli nadrejeni osnovnim modelom p <0.0001]. Modeli so pokazali močan prenos med mesti študije v vseh validacijskih sklopih [p <0.0001]. Napovedovanje problematične uporabe interneta je bilo mogoče z uporabo posebnih ukrepov impulzivnosti in kompulzivnosti pri populaciji prostovoljcev. Poleg tega ta študija ponuja dokaz koncepta v podporo uporabi strojnega učenja v psihiatriji, da dokaže ponovljivost rezultatov v geografsko in kulturno različnih okoljih.
KLJUČNE BESEDE:
ADHD; Kompulzivnost; Impulzivnost; Uporaba interneta; Strojno učenje; OCD
PMID:27580487
DOI:10.1016 / j.jpsychires.2016.08.010
;
