若年者のメンタルヘルス問題の機械学習予測に情報を提供するリスク要因フレームワークの開発：デルファイ調査

科学分野:

• 精神医学とメンタルヘルス
• 発達心理学
• 公衆衛生

背景:

• 若者のメンタルヘルスは増大する懸念事項です。
• 早期介入のためには正確な予測モデルが必要です。
• 既存のフレームワークは、包括性や発達的視点が欠けている可能性があります。

研究 の 目的:

• メンタルヘルスリスク要因の理論的フレームワークを開発すること。
• 若者のメンタルヘルス問題の予測モデルの作成に情報を提供すること。
• ライフコース全体にわたるリスク要因の包括的なリストを確立すること。

主な方法:

• 25人の専門家による3ラウンドのデルファイ調査が実施されました。
• 文献検索と利害関係者との議論が初期フレームワークの情報源となりました。
• リスク要因は、ライフステージ全体にわたる予測的重要性によってランク付けされました。

主要な成果:

• 8つのドメインと5つのライフステージにわたる287のリスク要因を持つコンセンサスフレームワークが確立されました。
• 社会的、環境的、心理的、メンタルヘルスのドメインが最も高くランク付けされました。
• ヒートマップは、異なるライフステージにおけるリスク要因の影響を例示しています。

結論:

• このフレームワークは、より正確なメンタルヘルス予測モデルを構築するためのロードマップとして機能します。
• 発達的リスク要因の標的を絞った包含を容易にします。
• 堅牢なモデル開発のために、健康の公平性と学際的な視点を優先します。