Predicting mental health treatment outcomes using machine learning: Insights from a global survey dataset
Notice bibliographique
Résumé
The issue of mental health is still the major public health problem around the world, and it is strong evidence of the necessity of data-driven approaches for early detection and treatment. The current research applies machine-learning techniques to ascertain the treatment-seeking behavior of the patients through a dataset of survey responses that can be accessed publicly and carried out in different countries like the U.S., Canada, and the U.K. The descriptive analyses demonstrated significant differences in the levels of stress reported, indoor confinement issues, and gender differences in treatment-seeking behavior. People experiencing higher stress and longer indoor durations were more likely to seek treatment, whereas females showed higher treatment rates than males. Logistic Regression and Random Forest are two classification models that were built and assessed in order to foretell the treatment results. The Random Forest model was the most accurate one with an accuracy of 0.73, precision ranging from 0.72 to 0.74, and recall from 0.70 to 0.76, better than Logistic Regression (accuracy = 0.70). Feature importance analysis revealed growing stress, days spent indoors, and family history as the most influential factors in the decision to seek mental health treatment. The results indicate that machine learning can thoroughly identify the risk patterns related to behavioral and demographic factors for mental health conditions. The research adds to the group of mental health studies with computer-based methods and shows the possible role of predictive analytics in promoting proactive well-being strategies and helping with focused interventions.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».