Depresión en estudiantes universitarios derivada del Covid-19: un modelo de clasificación
DOI:
https://doi.org/10.18270/chps..v21i1.3712Palabras clave:
Árboles de decisión, COVID-19, Depresión, Estudiantes, Machine LearninResumen
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.
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