开发并验证一种用于预测中国青少年手机成瘾风险的图表

《BMC Psychology》：Development and validation of a nomogram to predict mobile phone addiction risk among Chinese adolescents

　　

摘要

目的

研究青少年手机成瘾的风险因素，并构建和验证青少年手机成瘾的诺模图模型。

方法

2023年1月至12月期间，在河南省某市选取了中学生进行方便抽样，共获得6878份有效样本，按7:3的比例分为训练集（4814例）和测试集（2064例），收集了研究对象的个人信息和问卷。问卷主要包括自尊量表（SES）、自我控制量表（SCS）、青少年简化社交焦虑量表（SAS-A）和手机成瘾指数（MPAI）。通过LASSO回归筛选特征变量，然后使用多因素逻辑回归构建回归模型，并绘制相应的诺模图。通过受试者工作特征曲线（ROC曲线）、校准曲线和临床决策曲线（DCA）分别评估诺模图模型的区分度、校准度和临床有效性。为进一步验证模型的稳定性和泛化能力，使用了一个与主样本在人口统计学上一致的外部独立验证数据集（包含200名中学生），重复相同的评估指标。

结果

通过LASSO回归筛选出7个特征变量，即性别、学业表现、情感虐待、自我控制、感知、躯体化症状和抑郁，多因素逻辑回归证实这7个变量均与青少年手机成瘾显著相关（P < 0.05）；训练集的ROC曲线下面积（AUC）为0.764[95% CI (0.75, 0.777)]；测试集的AUC为0.756[95% CI (0.735, 0.777)]，模型表现出良好的预测能力；训练集和测试集的拟合优度检验以及净收益值在学校准确性和临床有效性方面表现良好。使用独立样本进行的外部验证也获得了一致的结果，AUC为0.752 [95% CI (0.676, 0.829)]。

结论

由性别、学业表现、情感虐待、自我控制、感知、躯体化症状和抑郁这7个变量构建的诺模图模型，具有作为初步筛查工具的潜在效用，可用于识别青少年手机成瘾的风险。