换一批自陈式量表结合眼动数据对某部青年抑郁状态的客观评价
Objective evaluation of depressive state of the youth by self-report scale combined with eye movement data
摘要目的 探讨自陈式量表结合眼动数据对某部青年抑郁状态的客观评价,为实施心理干预措施提供参考.方法 2023-04 至 2024-04 采用症状自评量表(SCL-90)、抑郁自评量表(SDS)和抑郁症状群量表(PHQ-9)对某部 200 名青年进行心理测评.根据得分进行抑郁状态分组,并采集抑郁状态和正常组受试对象的眼动数据,提取数据集中的眼动特征,采用机器学习算法工具建立抑郁状态分类模型,并验证该模型对某部青年抑郁状态筛查的分类准确率.结果 发放问卷200 份,有效问卷 169 份,有效率 84.5%.将某部青年SCL-90 测评结果与军人及地方常模比较,结果显示测试人群SCL-90 得分低于军人及地方常模,差异具有统计学意义(P<0.01).通过眼动数据建立人群分类模型,对某部青年抑郁状态人群的分类准确率为 79.29%.结论 基于被试眼动数据建立的机器学习算法分类模型,能够初步实现抑郁状态高危人群的客观化识别,辅助传统心理测评量表对抑郁状态的甄别.
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分类号
R749（精神病学）B841
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1004-3594.2025.02.014
发布时间
2025-03-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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