The first genome-wide association study of internet addiction; Revealed substantial shared risk factors with neurodevelopmental psychiatric disorders
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Internet addiction disorder (IAD) is listed as a disorder requiring further studies in the diagnostic and statistical manual of mental disorders (DSM-V). Psychological studies showed significant co-morbidity of IAD with depression, alcohol abuse, and anxiety disorder. Etiology and genetic bases of IAD are unclear. AIMS: Present study aimed to investigate the genetic, psychological, and cognitive bases of a tendency to internet addiction. METHODS AND PROCEDURES: DNA was extracted from blood samples of IADs (N = 16,520) and 18,000 matched non-psychiatric subjects. Genotyping for the subjects was performed using SNP Array. Psychological, neuropsychological, and neurological characteristics were conducted. OUTCOMES AND RESULTS: Seventy-two SNPs in 24 genes have been detected significantly associated with IAD. Most of these SNPs were risk factors for psychiatric disorders. Most similarity detected with autism spectrum disorder, bipolar disorder and schizophrenia. Higher anxiety, stress, and neuroticism and deficits in working memory, attention, planning, and processing speed were detected in IADs. CONCLUSIONS: This study is the first genome-wide association study of IAD that showed strong shared genetic bases with neurodevelopmental disabilities and psychiatric disorders. IMPLICATIONS: Genetic risk factors in IADs may cause several cognitive and neurodevelopmental brain function abnormalities, which lead to excessive Internet usage. It may suggest that IAD could be a marker for vulnerability to developmental psychiatric disorders.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».