研究生心理创伤后应激障碍预测模型与应用

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

所属期刊栏目：40

分类号：G442(教育心理学)

资助基金：国家社会科学基金;湖南省教育厅教改重点项目

在线出版日期：2023-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：90-94