Según el Ministerio de Salud Pública de la República Dominicana, los trastornos mentales representan el 14% de la carga total de enfermedades en América Latina y el Caribe. En el país, se estima que alrededor del 20% de la población padece algún tipo de trastorno mental. Entre los casos más comunes se encuentran la depresión, con una prevalencia estimada del 4,7% de la población general, y la ansiedad, con una prevalencia del 5,7%. En general, los trastornos mentales suponen una carga significativa para la salud pública, representando el 17,3% de la carga total de enfermedad en el país, sin diferencias significativas entre hombres y mujeres.

Asimismo, un estudio de la Pontificia Universidad Católica Madre y Maestra (PUCMM) revela que casi 4 de cada 10 estudiantes experimentan ataques de ansiedad y el 20% presenta síntomas de depresión. Además, el 25% reporta dificultades para relajarse y el 29,9% sufre de preocupaciones recurrentes.

Estudiar el impacto del estrés, la ansiedad y la depresión en universitarios es crucial para comprender sus desafíos en salud mental, rendimiento académico y desarrollo personal. Estas condiciones pueden afectar negativamente la concentración, la motivación y la capacidad de estudio, impactando las calificaciones y la culminación de los estudios. Los resultados de esta investigación pueden guiar planes de acción para mejorar la experiencia educativa y el bienestar emocional de los estudiantes, optimizando la atención en centros de salud.

Predicción de los Niveles de Depresión, Ansiedad y Estrés a través de la Experiencia Semanal del Estudiante

Este proyecto propone un nuevo enfoque para comprender y predecir los niveles de depresión, ansiedad y estrés en estudiantes universitarios, analizando su experiencia semanal, así como datos demográficos y académicos. Utilizando técnicas avanzadas de Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) y aprendizaje automático (machine learning), este proyecto incorpora una perspectiva completa que considera las emociones, pensamientos y actividades que influyen en el bienestar mental de los estudiantes.

Los datos recopilados serán utilizados para entrenar modelos predictivos que puedan identificar patrones en la experiencia semanal de los estudiantes y asociarlos con sus niveles de depresión, ansiedad y estrés. Estos modelos permitirán predecir el riesgo de desarrollar estas condiciones, habilitando a las instituciones educativas a implementar intervenciones tempranas y personalizadas para apoyar a los estudiantes que lo necesiten.