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研究生心理创伤后应激障碍预测模型与应用
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作者 谢小良 何曼莉 +2 位作者 张淑君 卫国 张为 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2023年第1期90-94,共5页
目的使用贝叶斯网络建立新冠肺炎疫情下研究生创伤后应激障碍预测模型,为心理援助工作提供干预评估的辅助诊断。方法在国内新冠肺炎疫情背景下,面向研究生群体,构建研究生创伤后应激障碍易感因素指标体系,通过问卷调查收集数据,建立贝... 目的使用贝叶斯网络建立新冠肺炎疫情下研究生创伤后应激障碍预测模型,为心理援助工作提供干预评估的辅助诊断。方法在国内新冠肺炎疫情背景下,面向研究生群体,构建研究生创伤后应激障碍易感因素指标体系,通过问卷调查收集数据,建立贝叶斯网络推理模型,进行机器学习预测以及贝叶斯网络正逆推理演示。结果模型预测准确率可达86.0%,训练所得的DAG图可以清晰地展现出各个指标之间的因果关系,可以进行有效的因果推理与诊断推理。结论贝叶斯网络在临床心理干预与预测上有重要的实践价值,预测性研究工具应该更广泛地应用于心理学领域,对提高心理评估效率,保障全民心理健康水平有重要意义。 展开更多
关键词 预测 贝叶斯网络 创伤后应激障碍 心理评估 概率推理
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