江蘇省の子供と青年の精神健康に影響を与える要因の機械学習ベースの分析と予測

科学分野:

• 子ども と 青少年 の 精神 的 な 健康
• 心理的流行病学
• 医療における機械学習

背景:

• 江蘇の子供や青少年における現在の精神的健康状態 (うつ病,不安,ストレス) を調査する.
• 分析のために標準化された心理学的スケールと機械学習を使用します.
• 心理的幸福度の迅速な評価の枠組みを確立することを目的としています.

研究 の 目的:

• 精神疾患と関連するリスク要因を 江蘇省の多数の学生で評価する.
• マシン・ラーニングを用いて メンタル・ヘルス・アウトカムの 重要な予測要因を特定する.
• 性別,地域,教育レベルでの 精神衛生の格差を理解する

主な方法:

• 江蘇の98の郡で141,725人の学生を対象に横断調査を行いました.
• 57の社会人口学的および行動的要因を分析するために,5つの監督された機械学習モデル (意思決定ツリー,ナイヴ・ベイズ,ランダム・フォレスト,KNN,XGBoost) を採用した.
• 精度,精度,リコール,F1スコア,AUCを用いてモデルの性能を評価し,特性の重要性分析を行った.

主要な成果:

• 罹患率:うつ病 (14.9%),不安 (25.5%),ストレス (10.9%),女性と都市部ではより高い.
• 精神的健康は,教育レベルが上がるにつれて悪化した (例えば,シニア・ハイスと初等).
• XGBoostモデルは最適の予測を示した (AUCは0. 762から0. 799);いじめの持続時間,年齢,および飲酒歴が主なリスク要因として特定された.

結論:

• 青年の精神的健康に重大な危険因子として 嫌がらせ,年齢,アルコール摂取歴を特定します
• 学校でのいじめ防止プログラム,年齢別カウンセリング,健康的なライフスタイル教育の必要性を強調しています.
• 教育段階やライフスタイル要因に基づいた都市部における少女の標的型支援と早期予防戦略を強調する.