Fondo
Los estilos de vida modernos pueden provocar altos niveles de estrés, frecuentemente asociados con trastornos del estado de ánimo (p. ej. , estado de ánimo depresivo) y trastornos del sueño. El objetivo de este estudio fue desarrollar un modelo de aprendizaje automático destinado a identificar los factores de riesgo para desarrollar una mala calidad del sueño en adultos jóvenes.
Material y métodos
La muestra estuvo compuesta por 383 estudiantes en edad universitaria (edad media ± SD: 21 ± 1 años; 61% hombres). Se midió la calidad del sueño, el estado de ánimo, la actividad física, el número de horas sentadas y el uso de teléfonos inteligentes.
Resultados
Un algoritmo de árbol de decisión distinguió la calidad del sueño de los participantes con un 74 % de precisión utilizando una combinación de cuatro características: estado de ánimo deprimido, actividad física, tiempo sentado y vigor.
Junto con el estado de ánimo depresivo, tanto la actividad física (>6432 tareas metabólicas equivalentes -METs- por semana) como el comportamiento sedentario (tiempo sentado mayor de 7 h/día) fueron las principales características que pudieron diferenciar a aquellos con mala calidad de sueño de aquellos con buen sueño.
Conclusiones
Proporcionamos un modelo de árbol de decisión con una sensibilidad del 90, 7 % y una especificidad del 54, 3 %, con un AUC de 0, 725. Estos hallazgos podrían promover mejoras en las estrategias de prevención y contribuir al desarrollo de programas de intervención significativos y basados en evidencia.
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