複数のスクリーン依存症と青少年における神経学的苦情:機械学習ベースの分類モデル
Seda Göger1, Elif Sarica Darol2, Süleyman Uzun3
1Sakarya University, Vocational School of Health Services, Sakarya, Türkiye.
Acta psychologica
|February 22, 2026
まとめ
マルチプルスクリーン依存症は,神経学的問題と関連しています. 機械学習は,この関連性を効果的に特定し,この増大する公衆衛生上の懸念の早期発見とパーソナライズされたケアを支援しました.
科学分野:
- 神経学 神経学とは
- 公衆衛生は公衆衛生である.
- 機械学習 (Machine Learning) とは,機械学習 (Machine Learning) について学ぶことです.
背景:
- マルチスクリーン依存症は重要な公衆衛生問題であり,特に若い人に影響を及ぼします.
- スクリーン依存症の早期発見と分類は,神経学的合併症の予防に不可欠です.
研究 の 目的:
- 機械学習を用いて複数の画面への依存を評価する.
- 複数のスクリーン依存症と神経学的苦情の間の相関を調査する.
主な方法:
- 406人の参加者を対象に横断的な研究が行われました.
- 機械学習アルゴリズム (KNN,Ensemble,SVM,Decision Tree) が分類に使用されました.
- データは2023年11月から2024年3月の間に神経外科診療所から収集されました.
主要な成果:
- K-Nearest Neighbors (KNN) アルゴリズムは,最も高い分類パフォーマンスを示しました.
- 意思決定ツリーアルゴリズムは,最も低い分類パフォーマンスを示しました.
- マルチスクリーン依存症と神経学的苦情との間に有意な関係が見られ,機械学習によって分類に成功しました.
結論:
- マルチプルスクリーン依存症は,様々な神経学的苦情と強く関連しています.
- 機械学習は,この関連を分析するための効果的なツールを提供します.
- この研究は,依存症のスコア付け,モニタリング,およびパーソナライズされた介入のための医療従事者による機械学習の使用をサポートしています.
