Autor/autores:
Xing- Xuan Donga,Dan- Lin Lia,Yi...(et.al)
Estudios anteriores informaron que la prevalencia de depresión y síntomas depresivos era significativamente más alta que antes de la pandemia de COVID-19. Este estudio tuvo como objetivo explorar la prevalencia de los síntomas depresivos y evaluar la importancia de los factores que influyen a través de Back Propagation Neural Network (BPNN). Métodos L...
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Estudios anteriores informaron que la prevalencia de depresión y síntomas depresivos era significativamente más alta que antes de la pandemia de COVID-19.
Este estudio tuvo como objetivo explorar la prevalencia de los síntomas depresivos y evaluar la importancia de los factores que influyen a través de Back Propagation Neural Network (BPNN).
Los datos se obtuvieron de la investigación de psicología y comportamiento de los residentes chinos (PBICR). En el estudio actual se incluyeron un total de 21. 916 personas en China. Se aplicó la regresión logística múltiple para identificar preliminarmente los factores de riesgo potenciales para los síntomas depresivos. BPNN se utilizó para explorar el orden de los factores contribuyentes de los síntomas depresivos.
La prevalencia de síntomas depresivos entre la población general durante la pandemia de COVID-19 fue del 57, 57 %. Las cinco principales variables importantes se determinaron en función del rango de importancia de BPNN: calidad subjetiva del sueño (100, 00 %), soledad (77, 30 %), bienestar subjetivo (67, 90 %), estrés (65, 00 %), uso problemático de Internet (51, 20 % ) . ).
La prevalencia de síntomas depresivos en la población general fue alta durante la pandemia de COVID-19. El modelo BPNN establecido tiene un importante significado preventivo y clínico para identificar los síntomas depresivos y sentar las bases teóricas para una intervención psicológica individualizada y dirigida en el futuro.
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