Impatto del Covid-19 sulla salute mentale degli studenti universitari

La Salute Mentale riguarda come pensiamo, ci sentiamo e agiamo. È il nostro benessere emotivo e psicologico, che influenza come gestiamo lo stress e ci relazioniamo con gli altri. Avere una buona salute mentale è fondamentale per ogni persona. Gli studi dimostrano che la salute mentale è strettamente legata alla salute fisica e che una cattiva salute mentale può portare a problemi seri come la depressione. Anche le relazioni sociali giocano un ruolo importante nel nostro benessere mentale. Molte persone hanno affrontato sfide per la loro salute mentale, soprattutto durante periodi difficili come una pandemia.

#L'impatto del COVID-19 sulla salute mentale

Nel 2019, il mondo è stato colpito dal Covid-19, causato dal virus SARS-CoV-2. Questo virus provoca seri problemi respiratori e può portare alla morte. L'Organizzazione Mondiale della Sanità lo ha dichiarato una pandemia globale l'11 marzo 2020. In molti paesi sono stati attuati lockdown per fermare la diffusione del virus. Anche il Bangladesh è stato colpito, portando a lockdown in tutto il paese a causa dell'alta densità di popolazione.

Durante i lockdown, molte persone si sono trovate isolate a casa, rendendo difficile connettersi con amici e familiari. Questa isolamento sociale è stato collegato a sensazioni di solitudine e a un peggioramento della salute mentale, in particolare per chi già affrontava sfide di salute mentale. Molti giovani adulti, in particolare Studenti universitari, sono stati colpiti significativamente. Spesso hanno avuto difficoltà con sentimenti di solitudine, preoccupazioni per il futuro e stress legato a problemi finanziari. Questa situazione ha portato a livelli aumentati di ansia e depressione tra gli studenti.

#Gli effetti sugli studenti universitari

Gli studenti universitari sono come gli altri giovani adulti; sanno che la salute mentale è importante. Tuttavia, la crisi del Covid-19 ha avuto un grande impatto sui loro studi e sulla vita sociale. Gli studenti hanno trascorso molto tempo a casa, rendendo difficile incontrare amici e familiari. Molti hanno vissuto sentimenti di solitudine e pensieri negativi, portando a tassi più elevati di depressione e ansia tra di loro. Le ricerche hanno indicato che molti studenti hanno passato periodi di stress significativo e anche pensieri suicidi durante questo periodo.

I problemi di salute mentale stanno diventando sempre più riconosciuti a livello mondiale, e la pandemia di Covid-19 ha peggiorato la situazione per molti studenti. Sono stati condotti diversi studi a livello globale per trovare modi efficaci di identificare studenti che stanno lottando con la salute mentale, in particolare ansia e depressione. Mentre alcune ricerche hanno esaminato vari fattori come genere e livello di istruzione, non è stata data abbastanza attenzione alle tecnologie moderne come l'intelligenza artificiale (IA) per analizzare le condizioni di salute mentale tra gli studenti universitari.

#Il bisogno di IA nella ricerca sulla salute mentale

I metodi tradizionali per comprendere la salute mentale spesso si basano su sondaggi e questionari. Tuttavia, metodi avanzati come l'IA possono aiutare a scoprire schemi e prevedere problemi di salute mentale in modo più efficace. L'IA può analizzare grandi quantità di dati, consentendo migliori intuizioni sui fattori che influenzano il benessere mentale. Anche se gli studi sulla salute mentale usando l'IA stanno aumentando in vari campi, manca ancora ricerca focalizzata specificamente sulla salute mentale degli studenti universitari durante crisi come il Covid-19.

In Bangladesh, dove la ricerca sulla salute mentale è limitata, c'è bisogno di studi più approfonditi per capire come la pandemia ha colpito la salute mentale degli studenti. L'obiettivo qui è costruire un sistema che utilizzi l'IA per analizzare il feedback reale degli studenti su come il Covid-19 li ha impattati mentalmente. Raccolti dati da sondaggi, possiamo addestrare modelli di IA per prevedere le condizioni di salute mentale.

#Obiettivi della ricerca

L'obiettivo principale è creare un sistema guidato dall'IA per valutare lo stato di salute mentale degli studenti universitari bangladesi durante la pandemia. Per raggiungere questo obiettivo, abbiamo raccolto dati attraverso questionari online da diverse università. Vari modelli di machine learning (ML) e deep learning (DL) sono stati testati per vedere quanto accuratamente potessero prevedere lo stato di salute mentale degli studenti. Volevamo identificare i fattori che influenzano maggiormente la salute mentale durante questa crisi.

#Raccolta del dataset

Per questa ricerca, i dati sono stati raccolti da studenti universitari di età compresa tra 19 e 30 anni. È stato condotto un sondaggio online tra 400 studenti provenienti da 16 università in Bangladesh. Di questi, 253 studenti hanno risposto, dando un tasso di risposta del 63%. Il dataset includeva varie domande mirate a comprendere i fattori che influenzano la salute mentale, come la stabilità del reddito familiare, le interruzioni della vita quotidiana, le preoccupazioni accademiche e altro.

#Analisi dei dati

Una volta raccolti i dati, è stata eseguita un'analisi descrittiva per comprendere i fattori chiave che influenzano la salute mentale. Grafici statistici hanno aiutato a visualizzare come diversi attributi si relazionano allo stato di salute mentale degli studenti. Per esempio, coloro che hanno segnalato un cattivo sonno durante la pandemia tendevano ad avere una salute mentale peggiore. Allo stesso modo, l'uso di internet ha mostrato schemi in cui ore di navigazione eccessive erano collegate a una salute mentale più scadente.

Gli studenti che vivevano con i genitori generalmente riportavano una salute mentale migliore rispetto a quelli che vivevano da soli. Fattori come la stabilità del reddito familiare e le preoccupazioni per il supporto sociale sono stati analizzati per il loro impatto sul benessere mentale.

#Preprocessing dei dati

Prima di utilizzare i dati nei modelli di machine learning, sono stati eseguiti diversi passaggi di preprocessing. Non è stato necessario gestire valori mancanti poiché non ce n'erano. La maggior parte delle caratteristiche sono state convertite da tipi categoriali a tipi numerici, che sono più facili da gestire per le macchine.

Dopo la conversione dei tipi di dati, un processo di selezione delle caratteristiche ha aiutato a identificare quali caratteristiche erano più importanti nella previsione della salute mentale. Questo è stato fatto utilizzando metodi che confrontano statisticamente le caratteristiche per vedere quanto bene si relazionano allo stato di salute mentale degli studenti.

#Modelli di machine learning

Sono stati utilizzati diversi modelli di machine learning per prevedere lo stato di salute mentale. I modelli includevano Random Forest, Support Vector Machine, Decision Tree e altri. Ogni modello è stato addestrato utilizzando il dataset elaborato. Vari metriche di performance come accuratezza, precisione, richiamo e F1-score sono state successivamente utilizzate per valutare quanto bene ogni modello ha performato.

Il modello Random Forest si è rivelato il più accurato, raggiungendo un'impressionante percentuale di accuratezza. CatBoost e altri modelli hanno anche performato bene, ma Random Forest ha costantemente superato gli altri.

#Modelli di deep learning

Nello studio sono stati utilizzati anche quattro modelli di deep learning. Questi includevano Reti Neurali Convoluzionali, Reti Neurali Ricorrenti, Reti Neurali Ibride e Reti Neurali Siamese. Simile ai modelli di ML, questi modelli di deep learning sono stati addestrati sul dataset con l'obiettivo di prevedere lo stato di salute mentale degli studenti.

La Rete Neurale Siamese ha fornito i migliori risultati tra i modelli di deep learning. Ha gestito efficacemente le somiglianze nei dati e ha richiesto meno campioni per classe per l'addestramento.

#Risultati e scoperte

L'analisi ha rivelato diversi fattori che influenzano significativamente la salute mentale durante la pandemia. Il test del Chi-quadro ha evidenziato cinque caratteristiche chiave: reddito familiare stabile, interruzione della vita quotidiana, reddito personale, stato del sonno e paura di infezione.

Questi fattori sono stati trovati collegati allo stato di salute mentale degli studenti. Per esempio, gli studenti con redditi familiari stabili riportavano una salute mentale migliore. Allo stesso modo, le paure di contrarre l'infezione hanno peggiorato la salute mentale in molti casi.

La ricerca ha anche mostrato che gli studenti delle aree rurali generalmente riportavano una salute mentale migliore rispetto a quelli delle città. Molti studenti erano preoccupati di rimanere indietro negli studi, il che impattava il loro stato mentale.

#Punti di forza e limitazioni dello studio

Questa ricerca aveva diversi punti di forza. Prima di tutto, si è concentrata sugli studenti universitari in Bangladesh durante un periodo critico, dove sono stati fatti pochi studi. Il dataset raccolto da diverse università ha permesso di avere prospettive diverse. Lo studio ha raggiunto una buona accuratezza con vari modelli di classificazione.

Tuttavia, alcune limitazioni erano presenti. Non tutti gli studenti universitari potevano essere inclusi nella ricerca, il che potrebbe influenzare la generalizzabilità dei risultati. Poiché i dati sono stati auto-riportati tramite un sondaggio online, potrebbero esserci stati dei bias. Inoltre, la dimensione limitata del dataset significava che più dati potrebbero migliorare l'accuratezza delle previsioni.

#Conclusione

In generale, la pandemia di Covid-19 ha avuto un impatto negativo significativo sulla salute mentale, in particolare tra gli studenti universitari in Bangladesh. Questo studio ha utilizzato tecniche guidate dall'IA per analizzare dati reali, fornendo intuizioni sullo stato di salute mentale degli studenti durante questa crisi.

I risultati suggeriscono che un reddito familiare stabile e la capacità di adattarsi alle circostanze mutevoli sono cruciali per mantenere una buona salute mentale. La ricerca futura dovrebbe continuare a esplorare queste questioni e includere dataset più diversificati per comprendere meglio gli effetti a lungo termine delle pandemie sulla salute mentale.

Migliorando la nostra comprensione di questi fattori, le istituzioni educative e i fornitori di assistenza sanitaria possono sviluppare risorse e sistemi di supporto migliori per aiutare gli studenti a mantenere il loro benessere mentale durante i momenti difficili.