Autor/autores:
Hueniken K , Somé NH , Abdelhack M...(et.al)
Fondo La pandemia mundial COVID-19 ha aumentado la carga de enfermedades mentales en los adultos canadienses. Sin embargo, no se ha explorado la compleja combinación de factores demográficos, económicos y de estilo de vida y los riesgos de salud percibidos que contribuyen a los patrones de ansiedad y depresión. Objetivo El objetivo de este estudio es aprovechar los m...
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La pandemia mundial COVID-19 ha aumentado la carga de enfermedades mentales en los adultos canadienses. Sin embargo, no se ha explorado la compleja combinación de factores demográficos, económicos y de estilo de vida y los riesgos de salud percibidos que contribuyen a los patrones de ansiedad y depresión.
El objetivo de este estudio es aprovechar los métodos flexibles de aprendizaje automático para identificar constelaciones de factores relacionados con los síntomas de la enfermedad mental y comprender sus cambios a lo largo del tiempo durante la pandemia de COVID-19.
Muestras transversales de adultos canadienses (≥18 años) completaron encuestas en línea en 6 oleadas de mayo a diciembre de 2020 (N = 6021), y se utilizaron estrategias de muestreo por cuotas para igualar la población canadiense de habla inglesa en edad y género. y región. Las encuestas midieron los síntomas de ansiedad y depresión, las características sociodemográficas, el uso de sustancias y los riesgos y preocupaciones percibidos por el COVID-19.
En primer lugar, se utilizó el análisis de componentes principales para condensar síntomas de ansiedad y depresión altamente comórbidos en una única medida de angustia emocional basada en datos. En segundo lugar, se utilizó eXtreme Gradient Boosting (XGBoost), un algoritmo de aprendizaje automático que puede modelar relaciones interactivas y no lineales, para hacer una regresión de esta medida en todas las variables explicativas incluidas.
El análisis de componentes principales de las respuestas a 9 preguntas de ansiedad y depresión en una escala ordinal reveló un factor latente primario, denominado "angustia emocional", que explicaba el 76% de la variación en las 9 medidas. Nuestro modelo XGBoost explicó una proporción sustancial de variación en la angustia emocional ( r 2 = 0, 39).
Los 3 elementos más importantes que predicen una angustia emocional elevada fueron el aumento de las preocupaciones sobre las finanzas (SHAP = 0, 17), las preocupaciones sobre contraer COVID-19 (SHAP = 0, 17) y la edad más joven (SHAP = 0, 13). La esperanza se asoció con la angustia emocional y moderó los impactos de varios otros factores. La angustia emocional pronosticada exhibió un patrón no lineal a lo largo del tiempo, con los síntomas pronosticados más altos en mayo y noviembre y los más bajos en junio.
Nuestros resultados destacan factores que pueden exacerbar la angustia emocional durante la pandemia actual y posibles pandemias futuras, incluido el papel de la esperanza en la moderación de los efectos angustiantes de otros factores. La pandemia afectó de manera desproporcionada la angustia emocional entre los adultos más jóvenes y los afectados económicamente.
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