Unsupervised Clustering of Depression Profiles in University Students Using Behavioral and Sociodemographic Features
Notice bibliographique
Résumé
Depressive symptoms in different populations emerge from factors that relate to the lifestyle and background of individuals. For the university student populations, it is important to understand how sociodemographic and lifestyle characteristics influence their mental health and contribute to the development of depressive symptoms in order to come up with effective support and targeted interventions. In this study, we apply unsupervised Machine Learning (ML) to identify depression-related patterns in university students using a set of behavioral and demographic features collected from wearable devices and questionnaires. Using a selected set of features that includes parental education, income, academic activity, and daily behavioral and physiological measures, we clustered student profiles and assessed how these structural factors relate to depressive symptoms measured through the Patient Health Questionnaire-9 (PHQ-9) outcome. Feature importance and ANOVA analyses were used to evaluate cluster formation and interpretability. Our findings suggest that behavioral features, such as walking activity levels and exercise patterns, have a major role in producing depression-related clusters. Moreover, we observed meaningful variability and associations between demographic factors, like parental education and study time, with the depression outcomes. This work contributes to the growing field of fair and explainable ML in mental health and emphasizes the potential of data-driven tools for personalized decision-making for mental health screening in students and younger populations.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».