Impacto da Covid-19 na Saúde Mental dos Estudantes Universitários

A Saúde Mental é sobre como a gente pensa, sente e age. É o nosso bem-estar emocional e psicológico, que influencia como lidamos com o estresse e nos relacionamos com os outros. Ter uma boa saúde mental é super importante pra todo mundo. Estudos mostram que a saúde mental tá bem ligada à saúde física, e um problema mental pode levar a questões sérias, como depressão. As relações sociais também têm um papel grande no nosso bem-estar mental. Muita gente enfrentou desafios na saúde mental, especialmente em tempos difíceis, como durante uma pandemia.

#O Impacto da COVID-19 na Saúde Mental

Em 2019, o mundo foi atingido pela Covid-19, causada pelo vírus SARS-CoV-2. Esse vírus causa problemas respiratórios graves e pode levar à morte. A Organização Mundial da Saúde declarou isso como uma pandemia global em 11 de março de 2020. Muitos países impuseram lockdowns pra ajudar a parar a propagação do vírus. Bangladesh também foi afetado, resultando em lockdowns em todo o país por causa da alta densidade populacional.

Durante os lockdowns, muita gente se viu isolada em casa, o que dificultou a conexão com amigos e familiares. Esse isolamento social tá ligado a sentimentos de solidão e piora na saúde mental, especialmente pra quem já enfrentava problemas. Muitos jovens adultos, principalmente Estudantes Universitários, foram muito afetados. Eles geralmente lidavam com a solidão, preocupações sobre o futuro e estresse por questões financeiras. Essa situação resultou em níveis altos de ansiedade e depressão entre os estudantes.

#Os Efeitos nos Estudantes Universitários

Os estudantes universitários são como outros jovens adultos; eles sabem que a saúde mental é importante. Porém, a crise da Covid-19 impactou bastante seus estudos e vidas sociais. Eles passaram muito tempo em casa, o que dificultou encontrar amigos e familiares. Muitos enfrentaram sentimentos de solidão e pensamentos negativos, levando a taxas maiores de depressão e ansiedade. Pesquisas indicaram que muitos estudantes sentiram estresse significativo e até pensamentos suicidas durante esse período.

Os problemas de saúde mental estão sendo mais reconhecidos mundialmente, e a pandemia de Covid-19 piorou a situação pra muitos alunos. Vários estudos foram feitos globalmente pra encontrar maneiras eficazes de identificar os estudantes que estão lutando com a saúde mental, especialmente ansiedade e depressão. Enquanto algumas pesquisas consideraram fatores como gênero e nível de educação, não se deu foco suficiente às tecnologias modernas, como inteligência artificial (IA), para analisar as condições de saúde mental entre estudantes universitários.

#A Necessidade de IA na Pesquisa sobre Saúde Mental

Os métodos tradicionais de entender a saúde mental muitas vezes dependem de questionários e pesquisas. No entanto, métodos avançados como IA podem ajudar a descobrir padrões e prever problemas de saúde mental de forma mais eficaz. A IA pode analisar grandes quantidades de dados, permitindo melhores insights sobre os fatores que influenciam o bem-estar mental. Enquanto os estudos de saúde mental usando IA estão crescendo em diversas áreas, ainda falta pesquisa focada especificamente na saúde mental de estudantes universitários durante crises como a Covid-19.

Em Bangladesh, onde a pesquisa sobre saúde mental é limitada, há uma necessidade de estudos mais profundos pra entender como a pandemia afetou a saúde mental dos estudantes. O objetivo aqui é construir um sistema que utiliza IA para analisar o feedback real dos estudantes sobre como a Covid-19 impactou eles mentalmente. Coletando dados de pesquisas, podemos treinar modelos de IA pra prever condições de saúde mental.

#Objetivos da Pesquisa

O principal objetivo é criar um sistema movido por IA pra avaliar a saúde mental dos estudantes universitários de Bangladesh durante a pandemia. Pra isso, coletamos dados através de questionários online de várias universidades. Vários modelos de aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo (DL) foram testados pra ver quão precisamente podiam prever o estado da saúde mental dos estudantes. Queríamos identificar os fatores que mais influenciam a saúde mental durante essa crise.

#Coleta de Dados

Pra essa pesquisa, os dados foram coletados de estudantes universitários com idades entre 19 e 30 anos. Uma pesquisa online foi realizada com 400 estudantes de 16 universidades em Bangladesh. Desses, 253 estudantes responderam, resultando em uma taxa de resposta de 63%. O conjunto de dados incluiu várias perguntas voltadas a entender fatores que afetam a saúde mental, como a estabilidade da renda familiar, interrupção da vida diária, preocupações acadêmicas, e mais.

#Análise de Dados

Depois que os dados foram coletados, uma análise descritiva foi realizada pra entender os principais fatores que afetam a saúde mental. Gráficos estatísticos ajudaram a visualizar como diferentes atributos se relacionam com o estado da saúde mental dos estudantes. Por exemplo, aqueles que relataram má qualidade de sono durante a pandemia tendem a ter saúde mental pior. Da mesma forma, o uso da internet também mostrou padrões, onde horas excessivas de navegação estavam ligadas a uma saúde mental pior.

Estudantes que moravam com os pais geralmente relataram uma saúde mental melhor em comparação com aqueles que moravam sozinhos. Fatores como a estabilidade da renda familiar e preocupações sobre apoio social também foram analisados quanto ao seu impacto no bem-estar mental.

#Pré-processamento de Dados

Antes de usar os dados nos modelos de aprendizado de máquina, várias etapas de pré-processamento foram realizadas. Não foi necessário lidar com valores ausentes, já que não havia nenhum. A maioria dos recursos foi convertida de tipos categóricos para tipos numéricos, que são mais fáceis de trabalhar para as máquinas.

Depois de converter os tipos de dados, um processo de seleção de recursos ajudou a identificar quais recursos eram mais importantes na previsão da saúde mental. Isso foi feito usando métodos que comparam estatisticamente os recursos pra ver como eles se relacionam bem com o estado de saúde mental dos estudantes.

#Modelos de Aprendizado de Máquina

Vários modelos de aprendizado de máquina foram usados pra prever o estado da saúde mental. Os modelos incluíram Random Forest, Support Vector Machine, Decision Tree, entre outros. Cada modelo foi treinado usando o conjunto de dados processado. Várias métricas de desempenho, como acurácia, precisão, recall e F1-score, foram usadas posteriormente pra avaliar o quão bem cada modelo funcionou.

O modelo Random Forest se mostrou o mais preciso, alcançando uma taxa de acurácia impressionante. CatBoost e outros modelos também tiveram um bom desempenho, mas o Random Forest superou eles consistentemente.

#Modelos de Aprendizado Profundo

Quatro modelos de aprendizado profundo também foram usados no estudo. Esses incluíram Redes Neurais Convolucionais, Redes Neurais Recorrentes, Redes Neurais Híbridas e Redes Neurais Siamês. Assim como os modelos de ML, esses modelos de aprendizado profundo foram treinados no conjunto de dados com o objetivo de prever o estado da saúde mental dos estudantes.

A Rede Neural Siamês apresentou os melhores resultados entre os modelos de aprendizado profundo. Ela lidou bem com as semelhanças nos dados e exigiu menos amostras por classe pra treinamento.

#Resultados e Descobertas

A análise revelou vários fatores que afetam significativamente a saúde mental durante a pandemia. O teste do Qui-Quadrado destacou cinco características principais: estabilidade da renda familiar, interrupção da vida diária, renda pessoal, estado do sono e medo de infecção.

Esses fatores foram encontrados conectados ao estado da saúde mental dos estudantes. Por exemplo, estudantes com rendas familiares estáveis relataram uma saúde mental melhor. Da mesma forma, os medos sobre infecção pioraram a saúde mental em muitos casos.

A pesquisa também mostrou que os estudantes em áreas rurais geralmente relataram uma saúde mental melhor do que aqueles em cidades. Muitos alunos se preocupavam em ficar pra trás nos estudos, o que impactava seu estado mental.

#Forças e Limitações do Estudo

Essa pesquisa teve várias forças. Primeiro, focou nos estudantes universitários de Bangladesh durante um momento crítico, onde pouca pesquisa foi feita. O conjunto de dados coletados de várias universidades permitiu perspectivas diversas. O estudo alcançou boa precisão com vários modelos de classificação.

No entanto, algumas limitações estavam presentes. Nem todos os estudantes universitários puderam ser incluídos na pesquisa, o que pode afetar a generalização dos resultados. Como os dados foram auto-relatados através de uma pesquisa online, pode haver viés. Além disso, o tamanho limitado do conjunto de dados significa que mais dados poderiam melhorar a precisão das previsões.

#Conclusão

No geral, a pandemia de Covid-19 teve um impacto negativo significativo na saúde mental, especialmente entre os estudantes universitários em Bangladesh. Este estudo utilizou técnicas movidas por IA pra analisar dados do mundo real, fornecendo insights sobre o estado da saúde mental dos alunos durante essa crise.

Os achados sugerem que a estabilidade da renda familiar e a capacidade de se adaptar a circunstâncias em mudança são cruciais pra manter uma boa saúde mental. Pesquisas futuras devem continuar a explorar essas questões e incluir conjuntos de dados mais diversos pra entender melhor os efeitos a longo prazo das pandemias na saúde mental.

Ao melhorar nossa compreensão desses fatores, instituições educacionais e provedores de saúde podem desenvolver melhores recursos e sistemas de apoio pra ajudar os estudantes a manter seu bem-estar mental durante tempos desafiadores.