Predicting PTSD with machine learning: Forecasting refugees’ trauma and tailored intervention
Notice bibliographique
Résumé
Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD) is a mental health condition triggered by experiencing or witnessing traumatic events. Symptoms of PTSD include intrusive thoughts, avoidance behaviors, negative alterations in cognition and mood, and heightened arousal and reactivity. These symptoms can severely impact an individual's daily functioning and quality of life. Refugees, who often face extreme stress and traumatic experiences, are particularly susceptible to PTSD. The high prevalence of PTSD among refugee populations demands effective screening and early intervention to mitigate long-term mental health consequences. Therefore, the primary objective of this study is to leverage machine learning algorithms to predict PTSD in individuals using data derived from the PTSD Checklist for DSM-5 (PCL-5) and sociodemographic information. By developing a predictive model, in R and using the Python and random forests, we aim to identify individuals at high risk of developing PTSD, according to specific factors interacting in the context, as well allowing for timely and targeted interventions. Sociodemographic variables and symptoms (features) were collected in 77 survivors with refugee status admitted in Portugal, through sociodemographic questionnaire and the PCL-5, respectively. The predictive model based in each set of factors indicated area under the curve (Receiver Operating Characteristics) with moderate to high values (between >50 and <93) for validations trials with pool sensitivity variation between 33% and 70%. Specificity showed unbalanced scoring (false positives approx. 80%) for some clusters from PCL-5 considering certain variables introduced in model as potential predictors. Intrusive memories and cognitive and mood alterations were the clusters with highest predictive value to determine the ML model by integrating the following sociodemographic factors: date of entry in host country, academic background, household and monthly income. This model may inform and discern future interventions in refugees following trauma exposure with different features.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».