Predicting the Effectiveness of a Mindfulness Virtual Community Intervention for University Students: Machine Learning Model
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Students' mental health crisis was recognized before the COVID-19 pandemic. Mindfulness virtual community (MVC), an 8-week web-based mindfulness and cognitive behavioral therapy program, has proven to be an effective web-based program to reduce symptoms of depression, anxiety, and stress. Predicting the success of MVC before a student enrolls in the program is essential to advise students accordingly. OBJECTIVE: The objectives of this study were to investigate (1) whether we can predict MVC's effectiveness using sociodemographic and self-reported features and (2) whether exposure to mindfulness videos is highly predictive of the intervention's success. METHODS: Machine learning models were developed to predict MVC's effectiveness, defined as success in reducing symptoms of depression, anxiety, and stress as measured using the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9), the Beck Anxiety Inventory (BAI), and the Perceived Stress Scale (PSS), to at least the minimal clinically important difference. A data set representing a sample of undergraduate students (N=209) who took the MVC intervention between fall 2017 and fall 2018 was used for this secondary analysis. Random forest was used to measure the features' importance. RESULTS: Gradient boosting achieved the best performance both in terms of area under the curve (AUC) and accuracy for predicting PHQ-9 (AUC=0.85 and accuracy=0.83) and PSS (AUC=1 and accuracy=1), and random forest had the best performance for predicting BAI (AUC=0.93 and accuracy=0.93). Exposure to online mindfulness videos was the most important predictor for the intervention's effectiveness for PHQ-9, BAI, and PSS, followed by the number of working hours per week. CONCLUSIONS: The performance of the models to predict MVC intervention effectiveness for depression, anxiety, and stress is high. These models might be helpful for professionals to advise students early enough on taking the intervention or choosing other alternatives. The students' exposure to online mindfulness videos is the most important predictor for the effectiveness of the MVC intervention. TRIAL REGISTRATION: ISRCTN Registry ISRCTN12249616; https://www.isrctn.com/ISRCTN12249616.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».