Identification of depression predictors from standard health surveys using machine learning
Notice bibliographique
Résumé
Depression has profound personal, societal, and economic impacts. Leveraging advances in technology can help identify predictors of depression. In this study, we compared seven machine learning (ML) algorithms to identify depression predictors using publicly available datasets from standard health surveys. We obtained data from the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 2017-2020, including medical, mental, demographic, and lifestyle information from 8965 individuals aged 18 to 80 years. Our study identified strongly correlated features of depression and demonstrated that ML algorithms can accurately identify depression predictors. The performance of the algorithms was evaluated using standard metrics. Among the algorithms tested, the Neural Network algorithm showed the highest overall performance, with an area under the curve of 91.34%, which significantly outperformed results obtained with traditional statistical methods such as logistic regression and nomograms. This study demonstrates how ML can mine standard health surveys and identify depression predictors in a more accurate and nuanced fashion than other approaches. The findings of this study further suggest that incorporating heterogeneous data can enhance the performance of ML algorithms. These algorithms can be a valuable complementary tool for clinicians, particularly in remote settings, facilitating data analysis, and accelerating knowledge discovery in mental health studies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».