机器学习预测正念干预后的抑郁评分

Chowdhury、Salehin和Islam基于多中心纵向临床队列，用可解释机器学习预测正念干预参与后第12周和第24周的BDI-II抑郁评分；Ridge Regression在第12周取得RMSE 5.186、R² 0.474，LightGBM在第24周取得RMSE 5.038、R² 0.525。研究使用人口统计、临床信息、治疗中心、基线BDI-II评分和干预参与度等变量，对缺失随访结果进行模型随机插补，并在五种回归模型中比较预测效果。 基线严重度是总体最强预测因子；分析显示，短期结局更多与临床及医院背景相关，长期结局更多与行为依从性和人口统计因素相关。这些结果属于临床队列中的预测分析，尚未证明模型能改善干预效果或建立因果关系。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。