Depresión en estudiantes universitarios derivada del Covid-19: un modelo de clasificación
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COVID-19
Depression
Decision Trees
, Machine Learning
Students Árboles de decisión
COVID-19
Depresión
Estudiantes
Machine Learnin

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Quintero López, C. . (2021). Depresión en estudiantes universitarios derivada del Covid-19: un modelo de clasificación. Cuadernos Hispanoamericanos De Psicología, 21(1), 1–15. https://doi.org/10.18270/chps.v21i1.3712

Resumen

Las estrategias gubernamentales adoptadas a nivel mundial como medida de prevención frente a la emergencia sanitaria generada por el COVID-19, han despertado el interés de la comunidad científica por conocer los efectos de las mismas sobre la salud mental.  El objetivo de esta investigación fue desarrollar un modelo de clasificación para pronosticar depresión en estudiantes universitarios por factores de estrés asociados a la pandemia. Se desarrolló un Modelo de Clasificación con Árboles de Decisión (MCAD) a partir de los resultados de una encuesta de percepción con preguntas tipo escala Likert, la cual fue aplicada a una muestra de 833 estudiantes universitarios de diferentes programas académicos de Colombia. La variable dependiente del modelo fue la presencia o ausencia de depresión, y las respuestas de 700 estudiantes se emplearon para el entrenamiento y 133 para la prueba. Se concluye que el MCAD es válido para pronosticar depresión; tuvo una tasa de precisión del 87% en la muestra de prueba. Finalmente, se halló que los factores que más influyen en el desarrollo de estados depresivos en el contexto de la pandemia generada por el COVID-19 en estudiantes universitarios son: estado civil, sexo, edad, problemas educativos e información proveniente de los medios de comunicación.

https://doi.org/10.18270/chps..v21i1.3712
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Citas

Alarcón, S. (2020). A propósito del COVID-19: ¿Sería recomendable para Chile la mediación familiar en línea? Revista chilena de derecho y tecnología, 9(1), 93-119. http://dx.doi.org/10.5354/0719-2584.2020.57339

American Psychiatric Association. (2013). Diagnostic and statistical manual of mental disorders (5th ed.). https://doi:10.1176/appi.books.978089042559

Apuke, O. D., & Omar, B. (2021). Fake news and COVID-19: modelling the predictors of fake news sharing among social media users. Telematics and Informatics, 56, 101475, https://doi.org/10.1016/j.tele.2020.101475

Aragonés, E. (2020). Determinación de serotonina plasmática y otros neurotransmisores en el diagnóstico de la depresión: evidencia y falsedades. FMC - Formación Médica Continuada En Atención Primaria, 27(3), 131-133. https://doi.org/10.1016/j.fmc.2019.07.009

Barbosa-Camacho, F. J., Romero-Limón, O. M., Ibarrola-Peña, J. C., Almanza-Mena, Y. L., Pintor-Belmontes, K. J., Sánchez-López, V. A., Chejfec-Ciociano, J.M., Guzmán-Ramírez, B. G., Fuentes-Orozco, C., Cortés-Flórez, A.O., Miranda-Ackerman, R.C., Cervantes-Cardona, G, A., & González-Ojeda, A. (2021). dePression, ANxiety, and acaDEMImiC performance in COVID-19: The PANDEMIC study: A cross-sectional survey study. Research Square. doi:10.21203/rs.3.rs-353928/v1

Bendau, A., Petzold, M. B., Pyrkosch, L., Maricic, L. M., Betzler, F., Rogoll, J. Gobe, J., Ströhle, A, & Plag, J. (2021). Associations between COVID-19 related media consumption and symptoms of anxiety, depression and COVID-19 related fear in the general population in Germany. European Archives of Psychiatry and Clinical Neuroscience, 271(2), 283-291. https://doi.org/10.1007/s00406-020-01171-6

Blustein, D. L., & Guarino, P. A. (2020). Work and Unemployment in the Time of COVID-19: The Existential Experience of Loss and Fear. Journal of Humanistic Psychology, 60(5), 702–709. https://doi.org/10.1177/0022167820934229

Brooks, S.K., Webster, R.K., Smith, L.E., Woodland, L., Wessely, S., Greenberg, N. & Rubin, G.J. (2020). El impacto psicológico de la cuarentena y cómo reducirlo: revisión rápida de la evidencia. La lancet, 395(10227), 912-920. https://doi.org/10.1016/s0140-6736(20)30460-8

Campbell, A. M. (2020). An increasing risk of family violence during the Covid-19 pandemic: Strengthening community collaborations to save lives. Forensic Science International: Reports, 2, 100089. https://doi.org/10.1016/j.fsir.2020.100089

Cao, W., Fang, Z., Hou, G., Han, M., Xu, X., Dong, J. & Zheng, J. (2020). El impacto psicológico de la epidemia de COVID-19 en los estudios universitarios. Psychiatry Research, 287, 2 - 13. https://doi.org/10.1016/j.psychres.2020.112934

Cardona, M. L. C., Escobar, I. E., Sánchez, D. S., & Carvajal-Castrillón, J. C. (2019). Caracterización clínica de niños, niñas y adolescentes atendidos en una unidad de neuropsicología de Medellín, Colombia. Revista Chilena de Neuropsicología, 14(2), 40-44. doi: 10.5839/rcnp.2019.14.02.08

Chen, J. J., von Eyben, R., Gutkin, P. M., Hawley, E., Dirbas, F. M., Lee, G. K., & Horst, K. C. (2021). Development of a classification tree to predict implant-based reconstruction failure with or without postmastectomy radiation therapy for breast cancer. Annals of Surgical Oncology, 28(3), 1669-1679. https://doi.org/10.1245/s10434-020-09068-3

Cowen, P. J., & Browning, M. (2015). What has serotonin to do with depression?. World Psychiatry, 14(2), 158. https://doi.org/10.1002/wps.20229

Cullen, W., Gulati, G., & Kelly, B. D. (2020). Mental health in the Covid-19 pandemic. QJM: An International Journal of Medicine, 113(5), 311-312. https://doi.org/10.1093/qjmed/hcaa110

Dagnino, P., Gómez-Barris, E., Gallardo, A. M., Valdes, C., & de la Parra, G. (2017). Dimensiones de la experiencia depresiva y funcionamiento estructural: ¿Qué hay en la base de la heterogeneidad de la depresión?, Revista Argentina de Clínica Psicológica, 26(1), 83-94.

Díaz, V.E., Rivera, J., Toledo, P., Pozo, G., Ortega, A., Rendón, J.; Ocampo, A., Mayorga, S. (2020). Aspectos clínicos de la COVID-19 en pacientes diabéticos. Diabetes Internacional y endocrinología, 12(1), 11-21. http://doi.org/10.5281/zenodo.4379332

Dirección de Impuestos y Aduanas Nacionales (2020a). ABC Mercado laboral. https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/mercado-laboral

Dirección de Impuestos y Aduanas Nacionales (2020b). Cuentas Nacionales. https://www.dane.gov.co/index.php/estadisticas-por-tema/cuentas-nacionales

Fondo de las Naciones Unidas para la Infancia (2020). El impacto del COVID-19 en la salud mental de adolescentes y jóvenes. https://www.unicef.org/lac/el-impacto-del-covid-19-en-la-salud-mental-de-adolescentes-y-j%C3%B3venes

Jaramillo-Toro, C., Martínez, J. W., Gómez-González, J. F., Mesa, T., Otálvaro, S., & Sánchez-Duque, J. A. (2018). Sintomatología depresiva en una población universitaria de Colombia: Prevalencia, factores relacionados y validación de dos instrumentos para tamizaje. Revista chilena de neuro-psiquiatría, 56(1), 18-27. http://dx.doi.org/10.4067/s0717-92272018000100018

Jiménez-Bandala, C. A., Peralta, J. D., Sánchez, E., Olvera, I. M., & Aceves, D. A. (2020). La situación del mercado laboral en México antes y durante la COVID-19. Revista Internacional de Salarios Dignos, 2(2), 1-14.

Jordan, RE, Adab, P. & Cheng, K. K. (2020). Covid-19: factores de riesgo de enfermedad grave y muerte. BMJ (368), 1198. https://doi: 10.1136 / bmj.m1198.

Kessler, R. C., Berglund, P., Demler, O., Jin, R., Koretz, D., Merikangas, K. R., Rush J.... & Wang, P. S. (2003). The epidemiology of major depressive disorder: results from the National Comorbidity Survey Replication (NCS-R). Jama, 289(23), 3095-3105. https://doi:10.1001/jama.289.23.3095

Li, S., Wang, Y., Xue, J., Zhao, N., & Zhu, T. (2020a). The impact of covid-19 epidemic declaration on psychological consequences: A study on active weibo users. International Journal of Environmental Research and Public Health, 17(6). https://doi.org/10.3390/ijerph17062032

Li, Z., Ge, J., Yang, M., Feng, J., Qiao, M., Jiang, R., Bi, J., Zhan, G., Xu, X. Wang, L., Zhou, Q. Zhou, C., Pan, Y., Liu, S. Zhang, H., Yang, J., Zhu, B., Hu., Hashimoto, K., Jia, Y… Yang, C. (2020b). Vicarious traumatization in the general public, members, and non-members of medical teams aiding in COVID-19 control. Brain, Behavior, and Immunity, https://doi:10.1016/j.bbi.2020.03.007

Ministerio de Salud y Protección Social. (2020). Prevenga la depresión y ansiedad durante el aislamiento. https://www.minsalud.gov.co/Paginas/Prevenga-la-depresion-y-ansiedad-durante-el-aislamiento-preventivo.aspx

Organización Mundial de la Salud. (2017a). Depresión. https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/depression

Organización Mundial de la Salud. (2017b). Depression and Other Common Mental Disorders.

https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/254610/WHO-MSD-MER-2017.2-eng.pdf

Organización Mundial de la Salud. (2019). Suicidio. https://www.who.int/es/news-room/fact-sheets/detail/suicide

Ozamiz-Etxebarria, N., Dosil-Santamaria, M., Picaza-Gorrochategui, M., & Idoiaga-Mondragón, N. (2020). Niveles de estrés, ansiedad y depresión en la primera fase del brote del COVID-19 en una muestra recogida en el norte de España. Cadernos De Saúde Pública, 36(4). https://doi.org/10.1590/0102-311x00054020

Ozamiz-Etxebarria, N., & Ortiz-Jauregui, M. A. (2020). Estado psicológico de los estudiantes que asisten a un programa universitario para personas mayores: enfoque en los síntomas de ansiedad y depresión. Cuadernos Hispanoamericanos De Psicología, 18(1). https://doi.org/10.18270/chps.v18i1.2857

Rajkumar, R. P., (2020). COVID-19 and mental health: A review of the existing literature. Asian Journal of Psychiatry, 52, 102066. https://doi.org/10.1016/j.ajp.2020.102066

Ramírez, L., Pérez-Padilla, E., García-Oscos, F., Salgado, H., Atzori, M., & Pineda, J. (2018). Nueva teoría sobre la depresión: un equilibrio del ánimo entre el sistema nervioso y el inmunológico, con regulación de la serotonina-quinurenina y el eje hipotálamo-hipófiso-suprarrenal. Biomédica, 38(3), 437-450. https://doi.org/10.7705/biomedica.v38i3.3688

Roca, M., Vives, M., & Gili, M. (2016). Funciones ejecutivas en la depresión. Psiquiatría Biológica, 23 (1), 23-28. https://doi.org/10.1016/s1134-5934(17)30050-7)

Shah, S. S., Shah, A. A., Memon, F., Kemal, A. A., & Soomro, A. (2021). Online learning during the COVID-19 pandemic: Applying the self-determination theory in the ‘new normal. Revista de Psicodidáctica, 26(2),169-178. https://doi.org/10.1016/j.psicod.2020.12.004.

Somma, A., Krueger, R. F., Markon, K. E., Gialdi, G., Colanino, M., Ferlito, D., Liotta, C., Frau, C. & Fossati, A. (2021). A longitudinal study on clinically relevant self-reported depression, anxiety and acute stress features among Italian community-dwelling adults during the COVID-19 related lockdown: Evidence of a predictive role for baseline dysfunctional personality dimensions. Journal of affective disorders, 282, 364-371. https://doi.org/10.1016/j.jad.2020.12.165.

Tejedor, S., Cervi, L., Tusa, F., & Parola, A. (2020). Educación en tiempos de pandemia: reflexiones de alumnos y profesores sobre la enseñanza virtual universitaria en España, Italia y Ecuador. Revista Latina, 78, 1–21. https://doi.org/10.4185/rlcs-2020-1466

Tsao, S.-F., Chen, H., Tisseverasinghe, T., Yang, Y., Li, L., & Butt, Z. A. (2021). What social media told us in the time of COVID-19: a scoping review. The Lancet Digital Health, 3, 175–194. https://doi.org/10.1016/s2589-7500(20)30315-0

Varma, P., Junge, M., Meaklim, H., & Jackson, M. L. (2021). Younger people are more vulnerable to stress, anxiety and depression during COVID-19 pandemic: A global cross-sectional survey. Progress in Neuro-Psychopharmacology and Biological Psychiatry, 109, 110236. https://doi.org/10.1016/j.pnpbp.2020.110236

Walega, G., & Walega, A. (2021). Over-indebted households in Poland: Classification tree analysis. Social Indicators Research, 153, 561-584. https://doi.org/10.1007/s11205-020-02505-6

Wang, Z., Huang, S., Wang, J., Sulaj, D., Hao, W., & Kuang, A. (2021). Risk factors affecting crash injury severity for different groups of e-bike riders: A classification tree-based logistic regression model. Journal of safety research, 76, 176-183. https://doi.org/10.1016/j.jsr.2020.12.009

Zhong, B., Huang, Y., & Liu, Q. (2021). Mental health toll from the coronavirus: Social media usage reveals Wuhan residents’ depression and secondary trauma in the COVID-19 outbreak. Computers in Human Behavior, 114, 1–10. https://doi.org/10.1016/j.chb.2020.106524

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