Máquina de vetores de suporte para predição de ansiedade em dependentes químicos em reabilitação
DOI:
https://doi.org/10.59681/2175-4411.v16.iEspecial.2024.1333Palavras-chave:
Ansiedade, Dependência Química, Aprendizado de MáquinaResumo
Objetivo: Relacionar variáveis clínicas de internos em reabilitação química com a ansiedade, através do método de aprendizado de máquina. Método: Estudo em campo, realizado em uma Comunidade Terapêutica, onde considerou-se dados de 25 internos. Dentre os parâmetros, têm-se as substâncias psicoativas de dependência, tempo de uso e abstinência, idade e o questionário GAD-7. O algoritmo utilizado foi a Máquina de Vetores de Suporte (MVS). As métricas de análise de desempenho foram matriz de confusão e AUC. Resultados: A prevalência de reabilitação em cocaína ou crack foi de 92% dos internos seguida de álcool em 76%. As maiores métricas foram acurácia de 68%, sensibilidade 89%, especificidade 88%, F1 score 59% e AUC de 0,91. Conclusão: O algoritmo MVS se mostrou promissor para ser utilizado na predição de ansiedade em internos em processo recuperação por substâncias psicoativas.
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