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자료유형
학술저널
저자정보
최우리 (서울대학교) 황우정 (서울대학교 자연과학대학 뇌인지과학과) 김현식 (서강대학교) 김민아 (서울대학교 의과대학 정신과학교실) 권준수 (서울대학교 의과대학 정신과학교실)
저널정보
대한신경정신의학회 신경정신의학 신경정신의학 제61권 제4호
발행연도
2022.11
수록면
297 - 307 (11page)

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Objectives Mental health is not only closely related to daily functioning but also affects adapt ability to issues in life. To date, however, there have been no simple and widely available screen ing tools that assess general mental health. Therefore, we sought to conduct a preliminary study for the development of a general mental health screening tool that can easily detect mental health problems at home. Methods We administered nine self-report questionnaires and the Global Assessment of Func tioning (GAF) scale to 143 patients with psychosis, a typical mental illness, 125 subjects with a clinical high-risk for psychosis, a representative group with non-specific psychiatric symptoms such as depression or anxiety, and 118 healthy subjects as controls. A machine learning ap proach was used to identify a set of items that optimally predicted the GAF scores. A model was trained using the random forest algorithm, and the set limit was measured through ABC analysis to select the final set of questionnaire items. Results The results showed that 12 items from four questionnaires were included in the function prediction model; the Positive and Negative Affect Scale 1, 8, 17, 19, the Beck Depression In ventory 6, 14, the Symptom Checklist 3, 5, 15, 20, and the Affect Intensity Measure 39. The av erage mean squared error, which is representative of model performance, was 879.07. Conclusion These results suggest that these 12 self-report items could comprise a simple and easy mental health screening tool. We propose to conduct a follow-up study on a large general population to validate the clinical usefulness of this preliminary screening tool.
#Mental health #Screening tool #Machine learning #Self-report #Functioning.

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