Predicting adolescent psychopathology from early life factors: A machine learning tutorial
Notice bibliographique
Résumé
Objective: The successful implementation and interpretation of machine learning (ML) models in epidemiological studies can be challenging without an extensive programming background. We provide a didactic example of machine learning for risk prediction in this study by determining whether early life factors could be useful for predicting adolescent psychopathology. Methods: In total, 9643 adolescents ages 9-10 from the Adolescent Brain and Cognitive Development (ABCD) Study were included in ML analysis to predict high Child Behavior Checklist (CBCL) scores (i.e., t-scores ≥ 60). ML models were constructed using a series of predictor combinations (prenatal, family history, sociodemographic) across 5 different algorithms. We assessed ML performance through sensitivity, specificity, F1-score, and area under the curve (AUC) metrics. Results: Across all 5 ML algorithms, family history factors (e.g., either parent had nervous breakdowns, trouble holding jobs/fights/police encounters, and counseling for mental issues) and sociodemographic covariates (e.g., maternal age, child's sex, caregiver income and caregiver education) tended to be better predictors of adolescent psychopathology. The most important prenatal predictors were unplanned pregnancy, birth complications, and pregnancy complications. Conclusion: Our results suggest that inclusion of prenatal, family history, and sociodemographic factors in ML models can generate moderately accurate predictions of adolescent psychopathology. Issues associated with model overfitting, hyperparameter tuning, and system seed setting should be considered throughout model training, testing, and validation. Future early risk predictions models may improve with the inclusion of additional relevant covariates.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,003 |
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 ».