論文の概要: Predicting Depression and Anxiety: A Multi-Layer Perceptron for
Analyzing the Mental Health Impact of COVID-19
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06033v1
- Date: Sat, 9 Mar 2024 22:49:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-13 09:13:32.932302
- Title: Predicting Depression and Anxiety: A Multi-Layer Perceptron for
Analyzing the Mental Health Impact of COVID-19
- Title（参考訳）: 抑うつと不安の予測--covid-19の精神健康影響分析のための多層パーセプトロン
- Authors: David Fong and Tianshu Chu and Matthew Heflin and Xiaosi Gu and Oshani
Seneviratne
- Abstract要約: 新型コロナウイルスのパンデミックに伴うメンタルヘルスの傾向を予測するため,多層パーセプトロン(MLP)であるCoDAPを導入した。
本手法は、米国成人の多様なコホートにおいて、最初の新型コロナウイルス波(2020年4月から6月)の間に、週10週間にわたってメンタルヘルスの症状を追跡した包括的データセットを用いている。
このモデルは、パンデミック中の不安や抑うつのパターンを予測するだけでなく、人口統計要因、行動の変化、および精神健康の社会的決定要因の相互作用に関する重要な洞察も明らかにしている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9809980686152868
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We introduce a multi-layer perceptron (MLP) called the COVID-19 Depression
and Anxiety Predictor (CoDAP) to predict mental health trends, particularly
anxiety and depression, during the COVID-19 pandemic. Our method utilizes a
comprehensive dataset, which tracked mental health symptoms weekly over ten
weeks during the initial COVID-19 wave (April to June 2020) in a diverse cohort
of U.S. adults. This period, characterized by a surge in mental health symptoms
and conditions, offers a critical context for our analysis. Our focus was to
extract and analyze patterns of anxiety and depression through a unique lens of
qualitative individual attributes using CoDAP. This model not only predicts
patterns of anxiety and depression during the pandemic but also unveils key
insights into the interplay of demographic factors, behavioral changes, and
social determinants of mental health. These findings contribute to a more
nuanced understanding of the complexity of mental health issues in times of
global health crises, potentially guiding future early interventions.
- Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルスのパンデミック(COVID-19 Depression and Anxiety Predictor(CoDAP)と呼ばれる多層パーセプトロン(MLP)を導入し、特に不安やうつ病などのメンタルヘルスの傾向を予測する。
2020年4月から6月まで)最初の新型コロナウイルス(covid-19)の波の間、米国成人の多様なコホートにおいて、毎週10週間にわたってメンタルヘルス症状を追跡する包括的データセットを用いている。
この期間はメンタルヘルスの症状や症状の急増によって特徴づけられ、我々の分析にとって重要な文脈を提供する。
codapを用いた質的個人属性のユニークなレンズを通して不安と抑うつのパターンを抽出・分析することに注力した。
このモデルは、パンデミック中の不安や抑うつのパターンを予測するだけでなく、人口統計要因、行動の変化、および精神健康の社会的決定要因の相互作用に関する重要な洞察も明らかにしている。
これらの発見は、世界的健康危機時のメンタルヘルス問題の複雑さをより微妙な理解に役立ち、将来の早期介入を導く可能性がある。
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