Modelo de clasificación para predecir la salud mental en estudiantes universitarios en Cali: Un enfoque basado en algoritmos desde el modelo de determinantes sociales de la salud
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Date
2024
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Publisher
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Abstract
Comprender los factores asociados con la salud mental de los estudiantes universitarios es de suma importancia en la sociedad actual. Con la intención de abordar este panorama, se realizó un estudio predictivo para identificar los determinantes sociales de la salud que inciden en la percepción de tres aspectos de salud mental negativa y tres de salud mental positiva de estudiantes de pregrado de una institución educativa en Cali. Para ello, se utilizó un enfoque basado en algoritmos en el cual se emplearon datos de 2.786 estudiantes universitarios, documentándose el desarrollo de cuatro modelos de clasificación y su ejecución para cada una de las variables a predecir
Description
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Understanding the factors associated with the mental health of college students is of utmost importance. importance in today's society. With the intention of addressing this panorama, a study was carried out predictive to identify the social determinants of health that affect the perception of
three aspects of negative mental health and three of positive mental health of undergraduate students from an educational institution in Cali. To do this, an algorithm-based approach was used in which data from 2,786 university students, documenting the development of four classification models and their execution for each of the variables to be predicted
Keywords
Comprender los factores asociados con la salud mental de los estudiantes universitarios es de suma importancia en la sociedad actual. Con la intención de abordar este panorama, Se realizó un estudio predictivo para identificar los determinantes sociales de la salud que inciden en la percepción de tres aspectos de salud mental negativa y tres de salud mental positiva de estudiantes de pregrado de una institución educativa en Cali. Para ello, Se utilizó un enfoque basado en algoritmos en el cual se emplearon datos de 2.786 estudiantes universitarios, Documentándose el desarrollo de cuatro modelos de clasificación y su ejecución para cada una de las variables a predecir, Mental health, Academic performance, Risk factors, Technology, Prediction techniques, Machine learning, Data science.