研究生心理创伤后应激障碍预测模型与应用  

作　　者：谢小良 何曼莉 张淑君[2] 卫国 张为[4] 

机构地区：[1]湖南工商大学理学院统计学习与智能计算湖南省重点实验室,410205 [2]湖南省疾病预防控制中心 [3]北卡罗来纳州立大学数学与计算机科学系 [4]湖南师范大学医学院

出　　处：《中国卫生统计》2023年第1期90-94,共5页Chinese Journal of Health Statistics

基　　金：国家社会科学基金项目(19BTJ011);湖南省教育厅教改重点项目(湘教通〔2019〕293号)。

摘　　要：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。

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 

分 类 号：G442[哲学宗教—心理学]