摘要
背景：焦虑、压力和抑郁是青少年中日益普遍的心理健康问题，多项研究报告了这些状况与游戏成瘾之间存在显著关联。因此，本研究旨在开发并内部验证基于游戏相关因素和人口统计学因素的多变量预测模型，以识别同时伴有中度至极度严重抑郁、焦虑和压力症状的沙特青少年游戏玩家。方法：对青少年开展了一项基于学校的横断面研究。采用多阶段随机抽样技术选取了466名参与者。数据通过结构化问卷收集，问卷包含阿拉伯语版的抑郁焦虑压力量表（DASS-21）和经过验证的阿拉伯语版21项游戏成瘾量表（GAS）。中度至极度严重抑郁症状的患病率为29.2%，中度至极度严重焦虑症状和压力症状的患病率分别为47.6%和27.5%。采用多变量logistic回归分析来识别与三项心理健康结局相关的因素，并推导预测模型和并发风险评分。通过区分度和校准度评估模型性能，并使用自助重采样法对已开发的风险评分进行内部验证。结果：女性性别、较长的游戏时长（>4小时/天）以及玩暴力视频游戏与三项心理健康结局（即中度至极度严重抑郁、焦虑和压力症状）均显著相关，而额外因素则与每一项单独结局独立相关。总体而言，三个内部验证的模型表现出可接受至良好的区分度和总体上令人满意的校准度。结论：经内部验证的模型显示出作为筛查工具的潜力，可根据人口统计学特征和游戏相关特征的组合来识别同时伴有中度至极度严重抑郁、焦虑和压力症状的青少年游戏玩家。然而，在应用于临床或公共卫生实践之前，需要进行外部验证和前瞻性评估。
