ML-Depression

Criação de modelo de Machine Learning que detecta depressão em estudantes.

Fatores e Ações para Redução da Depressão em Estudantes

A depressão é uma das principais causas de incapacidade global, afetando milhões de pessoas. Compreender os fatores de risco e as ações necessárias é fundamental para melhorar a saúde mental na sociedade.

Dados

• Fonte: Dados do Kaggle (https://www.kaggle.com/datasets/adilshamim8/student-depression-dataset)
• Variáveis analisadas: idade, pensamentos suicidas, pressão acadêmica, estresse financeiro, hábitos alimentares, região geográfica

Objetivo

Desenvolver um modelo de Machine Learning capaz de identificar estudantes em risco de depressão, permitindo a implementação de ações preventivas direcionadas para reduzir a incidência da doença.

Resultados principais

• Jovens adultos (19-30 anos) taxa de depressão: 77,29%, implica alta vulnerabilidade, necessidade de ações específicas para esse grupo
• Pensamentos suicidas taxa de depressão: 85,44%, implica forte correlação, reforçando a importância do suporte psicológico para os estudantes
• Pressão acadêmica taxa: 18,53%, implica impacto do estresse na saúde mental estudantil
• Estresse financeiro taxa: 18,86%, implica influência das condições econômicas estudantil
• Hábitos alimentares não saudáveis taxa: 44,67%, implica relação entre nutrição e bem-estar psicológico dos estudantes
• Região (Hyderabad, Kalyan, Vasai-Virar, Srinagar) taxa média de depressão: 10.20%, implica fatores culturais e socioeconômicos locais influenciam os índices

Como reduzir a depressão em estudantes

• Educação e conscientização: programas em escolas e universidades
• Acesso a serviços de saúde mental: ampliar centros de apoio e telemedicina
• Campanhas de combate ao estigma: incentivar a busca por ajuda
• Promoção de hábitos saudáveis: atividade física, alimentação balanceada, técnicas de relaxamento
• Apoio socioeconômico: redução do estresse financeiro através de políticas públicas
• Ações regionais e culturais: adaptar estratégias às realidades locais

Conclusão

A depressão é multifatorial. Políticas integradas, ações comunitárias e conscientização podem reduzir seu impacto, promovendo o bem-estar psicológico dos estudantes.