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Catalina Quintero López, Víctor Daniel Gil Vera
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.
The governmental strategies adopted worldwide as a preventive measure against the health emergency generated by COVID-19 have been the focus of attention by the scientific community, interested in knowing their effects on mental health. The aim of this paper was to develop a classification model to predict depression in university students due to stress factors associated with the pandemic. A classification model with decision trees (MCAD) was developed based on the results of a perception survey with Likert scale questions. It was applied to a sample of 833 university students from different academic programs in Colombia. The dependent variable of the model was the presence or absence of depression; the responses of 700 students were used for training and 133 for testing. This paper concludes that the MCAD is valid for predicting depression. In fact, it had an accuracy rate of 87% in the test sample. Finally, marital status, sex, age, educational problems, and media information are the factors that most influence the development of depressive mood in the context of the pandemic generated by COVID-19 in university students.
