Academic-related stressors predict depressive symptoms in graduate students: A machine learning study.

Journal: Behavioural brain research
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Abstract

BACKGROUND: Graduate students face higher depression rates worldwide, which were further exacerbated during the COVID-19 pandemic. This study employed a machine learning approach to predict depressive symptoms using academic-related stressors.

Authors

  • Aline F Bastos
    Instituto de Biofísica Carlos Chagas Filho, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ, Brazil. Electronic address: bastosaf@biof.ufrj.br.
  • Orlando Fernandes-Jr
    Instituto Biomédico, Universidade Federal Fluminense, Niterói, RJ, Brazil.
  • Suzana P Liberal
    Instituto de Estudos de Saúde Coletiva, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ, Brazil.
  • Anna Júlia L Pires
    Instituto de Biofísica Carlos Chagas Filho, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ, Brazil.
  • Luisa A Lage
    Instituto de Psiquiatria, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ, Brazil.
  • Olga Grichtchouk
    Instituto de Biofísica Carlos Chagas Filho, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ, Brazil.
  • Aline R Cardoso
    Instituto de Biofísica Carlos Chagas Filho, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ, Brazil.
  • Leticia de Oliveira
    Instituto Biomédico, Universidade Federal Fluminense, Niterói, RJ, Brazil.
  • Mirtes G Pereira
    Instituto Biomédico, Universidade Federal Fluminense, Niterói, RJ, Brazil.
  • Giovanni M Lovisi
    Instituto de Estudos de Saúde Coletiva, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ, Brazil.
  • Raquel B De Boni
    Instituto de Comunicação e Informação Científica e Tecnológica em Saúde, Fundação Oswaldo Cruz, Rio de Janeiro, RJ, Brazil.
  • Eliane Volchan
    Instituto de Biofísica Carlos Chagas Filho, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ, Brazil; Instituto de Psiquiatria, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ, Brazil.
  • Fatima S Erthal
    Instituto de Biofísica Carlos Chagas Filho, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ, Brazil; Instituto de Psiquiatria, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, RJ, Brazil.