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Desarrollo de un índice de salud mental utilizando un enfoque de aprendizaje automático: Evaluación del impacto de la movilidad y el confinamiento durante la pandemia de COVID-19

Año: 2022 | Colección: Investigación | Categoría: ,
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Los gobiernos de todo el mundo han implementado restricciones estrictas para reducir la propagación de la pandemia del COVID-19. Aunque beneficiosas para la salud física, estas medidas preventivas podrían tener un profundo efecto perjudicial en la salud mental de la población.

Este estudio se centró en el impacto de los bloqueos y las restricciones de movilidad en la salud mental durante la pandemia de COVID-19. Primero se desarrolló un índice de salud mental novedoso basado en el análisis de datos de más de tres millones de tweets globales, utilizando el enfoque de aprendizaje automático de Microsoft Azure. Las puntuaciones calculadas del índice de salud mental se someten a una regresión con el índice de rigurosidad del confinamiento y el índice de movilidad de Google, utilizando la regresión de mínimos cuadrados ordinarios (OLS) de efectos fijos.

Los resultados revelaron que la reducción de la movilidad laboral, la reducción de la movilidad comercial y recreativa y el aumento de la movilidad residencial (confinamiento en la residencia) han perjudicado la salud mental. Sin embargo, se encontró que las restricciones a la movilidad a parques, supermercados y farmacias no tuvieron un impacto significativo.

El índice de salud mental propuesto proporciona un camino para los estudios de salud mental teóricos y empíricos utilizando las redes sociales.

Título Original:

"Developing a mental health index using a machine learning approach: Assessing the impact of mobility and lockdown during the COVID-19 pandemic"

Autor/es:

Krishnadas Nanath, Sreejith Balasubramanian, Vinaya Shukla, Nazrul Islam, Supriya Kaitheri
Este recurso está relacionado con las siguientes temas de salud:
COVID-19, Salud mental

Tipo de Documento:

|=|  En Web

Idioma:

Inglés

Año de publicación:

2022

Tamaño del recurso:

0.00 KB

Accesos al recurso:

10

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