論文の概要: Machine Learning Applications in Studying Mental Health Among Immigrants and Racial and Ethnic Minorities: A Systematic Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09233v1
• Date: Tue, 18 Apr 2023 18:48:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 16:23:39.538328
• Title: Machine Learning Applications in Studying Mental Health Among Immigrants and Racial and Ethnic Minorities: A Systematic Review
• Title（参考訳）: 移民・民族・少数民族のメンタルヘルス研究における機械学習応用--体系的考察
• Authors: Khushbu Khatri Park, Abdulaziz Ahmed, and Mohammed Ali Al-Garadi
• Abstract要約: メンタルヘルス(MH)研究における機械学習(ML)の利用が増加している。 このレビューは、移民、難民、移民、人種的および民族的マイノリティの脆弱な集団におけるMHを研究するために、MLが現在使われている際の潜在的なギャップを明らかにすることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0108936184913295
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Background: The use of machine learning (ML) in mental health (MH) research is increasing, especially as new, more complex data types become available to analyze. By systematically examining the published literature, this review aims to uncover potential gaps in the current use of ML to study MH in vulnerable populations of immigrants, refugees, migrants, and racial and ethnic minorities. Methods: In this systematic review, we queried Google Scholar for ML-related terms, MH-related terms, and a population of a focus search term strung together with Boolean operators. Backward reference searching was also conducted. Included peer-reviewed studies reported using a method or application of ML in an MH context and focused on the populations of interest. We did not have date cutoffs. Publications were excluded if they were narrative or did not exclusively focus on a minority population from the respective country. Data including study context, the focus of mental healthcare, sample, data type, type of ML algorithm used, and algorithm performance was extracted from each. Results: Our search strategies resulted in 67,410 listed articles from Google Scholar. Ultimately, 12 were included. All the articles were published within the last 6 years, and half of them studied populations within the US. Most reviewed studies used supervised learning to explain or predict MH outcomes. Some publications used up to 16 models to determine the best predictive power. Almost half of the included publications did not discuss their cross-validation method. Conclusions: The included studies provide proof-of-concept for the potential use of ML algorithms to address MH concerns in these special populations, few as they may be. Our systematic review finds that the clinical application of these models for classifying and predicting MH disorders is still under development.
• Abstract（参考訳）: 背景: メンタルヘルス(MH)研究における機械学習(ML)の利用が増加している。 論文を体系的に検討することにより、移民、難民、移民、人種的・民族的マイノリティの脆弱な集団におけるMLのMH研究における現在の使用の潜在的なギャップを明らかにすることを目的としている。 方法: この体系的なレビューでは,Google ScholarをML関連用語,MH関連用語,およびBoolean演算子と集結した集中検索項の人口について調査した。 後方参照探索も行われた。 MH文脈におけるMLの手法や応用を応用し、関心の人口に着目したピアレビュー研究をまとめた。 日付の切り離しはありませんでした。 出版物が物語である場合や、各国の少数民族のみに焦点を当てていない場合、除外された。 研究状況,メンタルヘルスの焦点,サンプル,データ型,使用するMLアルゴリズムの種類,アルゴリズムのパフォーマンスなどを含むデータを抽出した。 結果: 検索戦略の結果、google scholarの記事は67,410件だった。 最終的に12機が投入された。 過去6年間に全記事が出版され、その半数はアメリカ国内での人口調査を行った。 ほとんどのレビューでは、教師あり学習を用いてMHの結果の説明や予測を行った。 いくつかの出版物は最高の予測力を決定するために16のモデルを使用した。 掲載された出版物のほぼ半数は、それらの相互評価方法を議論しなかった。 結論: 含まれた研究は、これらの特殊な集団のMH問題に対処するためのMLアルゴリズムの潜在的な使用に関する概念実証を提供する。 本研究は,MH障害の分類・予測におけるこれらのモデルの臨床応用について検討する。

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