Referat

Boshpana siyosati, ish joyini yo'qotish, sug'urtani yo'qotish va COVID-19 virusini yuqtirish qo'rquvi tufayli kelib chiqqan izolyatsiya Amerika aholisi orasida tibbiy va ruhiy salomatlik muammolarini kuchaytirishi yoki kuchaytirishi mumkin.

Ushbu tadqiqot Aholini roʻyxatga olish byurosi uy xoʻjaligi pulslarini oʻrganish (HPS) maʼlumotlaridanindividualning irqi, jinsi kabi shaxsiy xususiyatlariga asoslanib, tibbiy yoki ruhiy jihatdan zaif shaxs ekanligini bashorat qilish uchun model yaratish qobiliyatini oʻrganadi. , tibbiy qamrov, o'z-o'zidan bildirilgan tashvish yoki tushkunlik hissi va boshqalar.

Topilmalar shuni ko'rsatadikiLogistik regressiya yordamida 82% aniqlik va 90% eslab qolish bilan shaxsni zaif (1-sinf) sifatida tasniflashni bashorat qilish uchun Amerika HPS ma'lumotlaridan foydalangan holda model yaratish mumkin.

Ushbu tadqiqot maqsadlari uchun zaif shaxs bo'lish ta'rifitibbiy yordamga ham, ruhiy salomatlik yordamiga ham muhtoj bo'lgan, lekin birortasini ham olmagan shaxsdir.

Kirish

HPS AQSh aholini ro'yxatga olish byurosi tomonidan boshqa beshta federal agentlik bilan hamkorlikda ishlab chiqilgan. Bu haftalik, kesma so'rov. HPSning maqsadi - COVID-19 ning Amerika uy xo'jaliklarining bandlik holati, uy-joy holati, ruhiy salomatlik holati va farovonlikning boshqa o'lchovlariga ta'siri haqida ma'lumot to'plash va baholashdir.

HPS ma'lumotlaridan foydalanib, biz quyidagi tadqiqot savolini o'rganishga harakat qildik:

COVID-19 pandemiyasi davrida toʻplangan HPS maʼlumotlaridan foydalanib, shaxsning ruhiy/tibbiy salomatlik nuqtai nazaridan zaif ekanligini bashorat qiladigan bashorat modelini yarata olamizmi?

Agar u quyidagi mezonlarga javob bersa, biz uni himoyasiz deb belgilaymiz:

  1. So'nggi 4 hafta ichida ular koronavirusdan boshqa narsa uchun tibbiy yordamga muhtoj edilar, ammo pandemiya tufayli OLMADI.
  2. Oxirgi 4 hafta ichida ular ruhiy salomatlik bo'yicha mutaxassisdan maslahat yoki terapiyaga muhtoj edilar, ammo hech qanday sababga ko'ra OLMADI.

Biz ushbu tadqiqotni ruhiy va tibbiy salomatlik bilan bog'liq muammolarga olib kelishi mumkin bo'lgan, ammo bu muammolarni hal qilish uchun zarur bo'lgan yordamni olmaydigan shaxsning xususiyatlarini tushunish uchun muhim deb hisoblaymiz. COVID-19 pandemiyasi kabi hissiy jihatdan charchatadigan davrda ushbu tadqiqot ayniqsa o'tkir qiladi. Kimdir kerakli yordamni olmayotganligini bashorat qilish qobiliyati tibbiy va ruhiy salomatlik provayderlariga vaziyatni faol ravishda hal qilish imkonini beradi.

Ma'lumotlar tavsifi

Ushbu tadqiqot uchun biz quyidagi ma'lumotlar to'plamini tahlil qildik:

  1. Anksiyete va depressiyaning NCHS COVID ko'rsatkichlari
  2. NCHS COVID sog'liqni sug'urtasi qoplamasi
  3. NCHS COVID ruhiy salomatlik xizmati

Ushbu ma'lumotlar to'plamlari asl HPS ma'lumotlaridagi o'zgaruvchilar yig'indisi edi (1-rasm), hech qanday namuna o'lchamlari kiritilmagan va barcha ma'lumotlar toifali ma'lumotlar edi.

Biz etishmayotgan ma'lumotlarni o'rganib chiqdik va uni modelimizdan olib tashlash maqsadga muvofiq degan xulosaga keldik, chunki:

  1. Biz EDA jarayonidagi etishmayotgan ma'lumotlarning o'ziga xos tendentsiyasi yo'qligini kuzatdik. Yo'qolgan ma'lumotlarning eng sezilarli xususiyati oq irqiy guruhga tegishli respondentlarning ko'pligidir. Biroq, bu ma'lumotlar to'plamidagi ushbu irqiy guruhning yuqori qismi bilan bog'liq bo'lishi mumkin. (2, 3 va 4-rasmlarda etishmayotgan ma'lumotlar tendentsiyasi yo'qligi ko'rsatilgan.)
  2. Yo'qolgan ma'lumotlarning ulushi butun ma'lumotlar to'plamining 22% ni tashkil qiladi, biz etishmayotgan ma'lumotlarni olib tashlash maqsadga muvofiqligini aniqladik.

Usullar tavsifi

Biz EDA ni uchta NCHS ma'lumotlar to'plamida o'tkazdik, ular orasida:

  1. Ma'lumotlarni tushunish uchun o'zgaruvchilar, ustunlar va qatorlarni o'rganish
  2. Quyidagi tendentsiyalarni vizualizatsiya qilish:

Yosh guruhiga, ta'lim guruhiga va irq/ispan etnik guruhiga ko'ra depressiya va tashvish alomatlari bo'lgan shaxslar nisbati o'zgarishining haftalik tendentsiyasi (7-rasm).

Yosh guruhiga (8-rasm) va tashvish/depressiya belgilarining mavjudligiga qarab, maslahat yoki terapiyaga muhtoj bo'lgan, ammo uni olmagan shaxslar nisbati o'zgarishining haftalik tendentsiyasi (9-rasm).

Ta'lim guruhi va irq/ispan etnik guruhlari bo'yicha tibbiy yordamga muhtoj bo'lgan, ammo uni olmagan shaxslar nisbati o'zgarishining haftalik tendentsiyasi (10-rasm).

Yosh guruhlari bo'yicha tibbiy sug'urtaga ega bo'lmagan shaxslar ulushining haftalik o'zgarishi tendentsiyasi (11-rasm).

Keyin biz haftalik HPS maʼlumotlaridan 2020-yil 25-noyabrdan 7-dekabrgacha boʻlgan maʼlumotlarni tahlil qildik (12-rasm).

Biz bu haftani, xususan, NCHS tadqiqot ma'lumotlarini tahlil qilishda kuzatishimiz mumkin bo'lgan qiziqarli tendentsiya tufayli aniqladik, bu to'satdan pasayishdan oldin tashvish va depressiyaning kuchaygan davri ekanligini ko'rsatadi (9-rasm).

Siyosiy beqarorlik, politsiya otishmalari va norozilik kabi omillar kabi butun tadqiqot davrida vaqti-vaqti bilan sodir bo'lgan notinch tashqi omillarni hisobga olgan holda, har bir qo'shimcha haftada o'zgaruvchilarni chalkashtirib yuborish xavfi yuqori bo'lganligi sababli tahlilga ko'proq haftalarni kiritishdan o'zimizni to'xtatdik.

Xususiyat muhandisligi

  1. So'rovda qatnashgan respondentlarning yoshini hisoblang.

2. Biror kishi tibbiy yordam olmagan va ruhiy salomatlik yordamiga ega bo'lmagan, lekin ikkalasiga ham kerak bo'lgan vaqtni aks ettiruvchi yangi xususiyat yarating (1 = rost, 0 = noto'g'ri). Biz bu yangi xususiyatni UNMET_NEED_GROUP deb nomladik.

3. Bizning bashorat qiluvchi o'zgaruvchilarimiz quyidagilarni o'z ichiga oladi:

  1. "YOSI"
  2. "EEDUC" (ta'lim darajasi)
  3. "RRACE"
  4. "RISPANIC" (ispan tilidan kelib chiqqan)
  5. "Xavotir" (avvalgi 7 kun ichida tashvishlanish chastotasi)
  6. "XAVVANDA" (Oxirgi 7 kun ichida tashvishlanish chastotasi)
  7. "QIZIQISh" (Oxirgi 7 kun ichida biror narsaga unchalik qiziqmaslik chastotasi)
  8. 'PASTGA' (Oxirgi 7 kun ichida tushkunlikni his qilish chastotasi)
  9. 'DELAY' (pandemiya sababli so'nggi 4 hafta ichida kechiktirilgan tibbiy yordam)
  10. Daromad (soliqdan oldingi umumiy uy daromadi).
  11. WRKLOSS (uy xo'jaligi 2020-yil 13-martdan boshlab ish bilan ta'minlangan daromadni yo'qotdi)
  12. EXPCTLOSS (koronavirus pandemiyasi tufayli uy xo'jaligi keyingi 4 hafta ichida ish daromadini yo'qotadi)
  13. Va bizning javob o'zgaruvchimiz biz yaratgan UNMET_NEED_GROUP.

Biz ma'lumotlar to'plamining 70 foizini o'qitish uchun va 30 foizini sinov uchun ishlatdik. Biz maʼlumotlarning atigi 6 foiziUNMET_NEED_GROUP (1 ball)ga toʻgʻri kelishini aniqladik va shuning uchun bizning nomutanosib maʼlumotlarimizni hal qilishimiz kerak edi.

Biz buni ko'pchilik guruhini(UNMET_NEED_GROUP == 0) namunasini olish orqali qildik, bu bizga ozchilik guruhini qayta namunalash orqali tizimli ravishda ma'lumotlarni muvozanatlash imkonini berdi(UNMET_NEED_GROUP ==1). Yakuniy ma'lumotlar ramkasi shunday ko'rinadi (13-rasm)

Modellashtirish

Balanslangan ma'lumotlar bilan biz logistik regressiyani amalga oshiramiz, GridSearchCV yordamida giperparametrlarni aniq sozlaymiz, optimal C 0,1, liblinear hal qiluvchi va L1 Regularization va o'zaro entropiyani yo'qotish funktsiyasi edi. Haddan tashqari moslashishning oldini olish uchun o'zaro tekshirish ham qo'llaniladi.

Bizning yakuniy modelimiz 1-sinf baholarini 0,24 ga, eslab qolish balli 0,90 ga va aniqlikni 0,82 ga bashorat qilish uchun aniqlik ballini taqdim etadi (14-rasm).

Biz eslab qolishni maksimal darajada oshirishni xohladik, chunki bu stsenariyda, qondirilmagan ehtiyojlarga ega bo'lgan shaxslarni yolg'on aniqlashdan ko'ra, qondirilmagan ehtiyojlarga ega deb noto'g'ri aniqlash xavfliroqdir.

Nihoyat, biz logistik regressiya modeli samaradorligini Tasodifiy o'rmon modeli bilan solishtirmoqchi edik, chunki Tasodifiy o'rmon nomutanosib ma'lumotlar bilan samaraliroq bo'lishi kerak. Shuning uchun, biz o'quv ma'lumotlaridan foydalanib, asl modelni qayta o'qidik va Random Forest yordamida javob o'zgaruvchisini taxmin qildik. (15-rasm.)

Bu aniqlikni 0,34 va eslab qolish 0,28 ni baholadi, Random Forest 0,92 ga yuqori aniqlikka olib keldi. Biroq, bu alohida holatda ideal emas, chunki biz eslab qolish ballini maksimal darajada oshirishni xohlaymiz. Shuning uchun biz logistik regressiya ushbu baholash uchun yanada samarali modellashtirish amaliyoti sifatida xizmat qilishini aniqladik.

Natijalar xulosasi

Bizquyidagi populyatsiyalarda tashvish va depressiya belgilari yuqori ekanligini aniqladik:

  1. 18-29 yoshdagi odamlar
  2. O'rta maktab diplomiga ega bo'lmagan odamlar
  3. Ispan bo'lmaganlar, boshqa irqlar va bir nechta irqlar sifatida belgilangan odamlar.

Biz ham shuni aniqladik:

  1. 18 yoshdan 29 yoshgacha bo'lgan shaxslar pandemiya davrida yuqori stavkalarda maslahat yoki terapiyaga muhtojligini va tibbiy sug'urtasiz bo'lish darajasi yuqori ekanligini ko'rsatdi.
  2. Ispan bo'lmagan, boshqa irqlar va bir nechta irqlar deb o'zini namoyon qilgan shaxslar pandemiya davomida qondirilmagan tibbiy ehtiyojlarning eng yuqori darajasiga ega edi.

Biz duch kelgan qiziqarli topilma:

Ba'zi kollej/dotsent darajasiga ega bo'lgan shaxslar qondirilmagan tibbiy ehtiyojlarning eng yuqori darajasini boshdan kechirganlar edi.

Bu intuitiv bo'lib tuyuldi, chunki biz pastroq ta'lim darajalariga ega bo'lganmiz, masalan, o'rta maktab diplomi yoki o'rta maktab diplomi yoki GED kamroq barqaror ish joylariga ega bo'lish ehtimoli tufayli yuqori ko'rsatkichlarga ega bo'lar edi.

Nihoyat, biz Amerika HPS ma'lumotlaridan foydalangan holda, logistik regressiya (zaif shaxs sifatida aniqlash) yordamida 82% aniqlik va 90% eslab qolish bilan shaxsni zaif deb tasniflashni (1-sinf) bashorat qilish uchun model yaratishga muvaffaq bo'ldik. ikkalasi ham tibbiy yordamga, ham ruhiy salomatlik yordamiga muhtoj bo'lgan, lekin ikkalasini ham olmagan shaxs).

Muhokama

Ushbu ish sog'liqni saqlash sohasi mutaxassislari uchun zarur bo'lgan yordamni olmaydiganlarga yordam berishga qaratilgan.

Bizning taxminiy modelimiz asosida bunday shaxslarga ko'proq e'tibor qaratish tibbiy muassasalar va hukumatga foyda keltirishi mumkinligiga ishonamiz, shunday qilib:

  1. Tibbiy yordamga muhtoj odamlar guruhini aniqlash uchun muassasalar katta hajmdagi ma'lumotlar nuqtalaridan o'tishlari shart emas.
  2. O'rtacha aniqlik va eslab qolish balli (taxminan 90%) bilan ma'lum xususiyatlarni (irqiy kelib chiqishi, ta'lim darajasi, daromad darajasi, yosh guruhlari, tashvish darajalari) taqdim etuvchi shaxs zaif shaxs sifatida tasniflanadi.

Keyingi tadqiqotlar zaif odamlarga ta'sir qiladigan siyosatni aniqlashga yordam beradigan boshqa xususiyatlarni o'rganishni o'z ichiga olishi mumkin, masalan, uy-joy insonning sog'lig'i nuqtai nazaridan zaiflik darajasiga qanday ta'sir qilishini o'rganish yoki zaiflikning operatsion ta'rifini yanada kengaytirish.

Cheklovlar

Ushbu tadqiqot yig'ish tartibida cheklangan, chunki u internetga kirish imkoniga ega bo'lgan shaxslarga, bundan tashqari, ish stoli yoki noutbuk kompyuterlariga kirish huquqiga ega bo'lgan shaxslarga qaratilgan, chunki odamlar uyali qurilmalaridan uzoq so'rovnomani to'ldirish ehtimoli kamroq, Agar ular buni qilishga taklif qilingan bo'lsa ham.

Shuningdek, respondentlarning tashvish, tushkunlik, qondirilmagan tibbiy yoki ruhiy salomatlik ehtiyojlari yoki pandemiyadan oldin tibbiy sug'urtasi yo'qligi kabi oldindan mavjud bo'lgan sharoitlarini baholash yo'qligi bilan cheklangan. Bu COVID-19 pandemiyasi bilan har qanday aloqani baholashni qiyinlashtiradi.

Mualliflar: Jeki Xu, Amanda Kochak

Ma'lumotnomalar

Reychel Donnelli, Mateo P. Farina, Davlat siyosati COVID-19 pandemiyasi davrida uy xoʻjaliklarining daromadlari va ruhiy salomatlik holatini qanday shakllantiradi?, Ijtimoiy fanlar va tibbiyot,

269-jild, 2021, 113557, ISSN 0277–9536

https://doi.org/10.1016/j.socscimed.2020.113557

(https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0277953620307760)

Maishiy puls tadqiqoti jamoat foydalanish fayli (PUF), AQSh aholini ro'yxatga olish byurosi

https://www.census.gov/programs-surveys/household-pulse-survey/datasets.html

So'nggi 7 kun ichida xabar qilingan alomatlar chastotasiga asoslangan tashvish yoki depressiya ko'rsatkichlari, Milliy sog'liqni saqlash statistikasi markazi

"https://data.cdc.gov/NCHS/Indicators-of-Anxiety-or-Depression-Based-on-Repor/8pt5-q6wp"

So'nggi 4 haftada ruhiy salomatlik xizmati, Sog'liqni saqlash statistikasi milliy markazi

https://data.cdc.gov/NCHS/Mental-Health-Care-in-the-Last-4-Weeks/yni7-er2q

Suhbat chog'ida tibbiy sug'urta qoplamasi ko'rsatkichlari, Sog'liqni saqlash statistikasi milliy markazi

"https://data.cdc.gov/NCHS/Indicators-of-Health-Insurance-Coverage-at-the-Tim/jb9g-gnvr"