فکر بنیانبانک مقالات روان‌شناسی
دسترسی آزاد پژوهشی داوری‌شده انگلیسی

SYNERGY-VAE: An explainable generative deep learning framework for discovering depression subgroups from multimodal population health data

SYNERGY-VAE: چارچوب یادگیری عمیق مولد و قابل تبیین برای کشف زیرگروه‌های افسردگی از داده‌های سلامت جمعیتی چندوجهی

Divya Sharma, Alice Rueda, Qiaowei Lin, Shakila Meshkat, Argyrios Perivolaris, Venkat Bhat

PLOS Digital Health 2026 Vol. 5(9), pp. e0001719
https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0001719

ورود برای خواندن متن کاملبرای خواندن متن کامل وارد حساب فکر بنیان شوید.

چکیده

Depression represents a complex, multifactorial disorder influenced by the interplay of biological, behavioral, and social determinants. While extensive health surveys, including the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES), gather comprehensive multidomain data, existing studies tend to analyze these domains independently, overlooking the potential to identify integrated, data-driven patterns of depression risk. We have developed SYNERGY-VAE, an interpretable and multimodal deep learning framework that is designed to identify latent health subgroups and facilitate the transparent prediction of depression risk, utilizing NHANES-derived multimodal data from a large analytic cohort that spans five distinct domains from 2005 to 2018. SYNERGY-VAE utilizes a variational autoencoder to learn a shared latent representation derived from five modalities of NHANES, specifically demographic, dietary, examination, laboratory, and questionnaire data. Clustering within this latent space revealed subpopulations exhibiting distinct health signatures. To enhance interpretability, we triangulated insights utilizing encoder weights, standardized mean differences, and permutation feature importance (PFI). Machine learning classifiers were trained within each cluster employing the top 30 PFI-ranked features, with performance evaluated through the receiver operating characteristic area under the curve (AUC) in a 70/30 train-test split. Three latent clusters emerged, each demonstrating markedly different observed prevalence rates of depression within the analytic sample, ranging from 6.8% to 10.9%. Cluster-specific models consistently surpassed pooled models in performance, with the highest predictive accuracy identified in Cluster 2 utilizing XGBoost (AUC = 0.839, 95% CI:0.804–0.874). The importance of features varied across clusters, indicating unique depression risk profiles specific to each subgroup. SYNERGY-VAE demonstrates the power of generative, explainable deep learning for the identification of latent health phenotypes, thereby furthering the objectives of precision mental health. By integrating high-dimensional, multimodal data and facilitating transparent subgroup discovery, our model may inform future stratified and context-aware screening research and contribute to precision psychiatry-oriented research in large health survey datasets.

چکیده به فارسی

افسردگی یک اختلال پیچیده و چندعاملی است که تحت تأثیر تعامل عوامل زیستی، رفتاری و اجتماعی قرار دارد. اگرچه پیمایش‌های گسترده سلامت، از جمله پیمایش ملی سلامت و تغذیه (NHANES)، داده‌های جامع چندحوزه‌ای را گردآوری می‌کنند، مطالعات موجود تمایل دارند این حوزه‌ها را به طور مستقل تحلیل کنند و از شناسایی الگوهای یکپارچه و مبتنی بر داده‌های ریسک افسردگی غافل می‌شوند. ما SYNERGY-VAE را توسعه داده‌ایم؛ یک چارچوب یادگیری عمیق چندوجهی و قابل تبیین که برای شناسایی زیرگروه‌های پنهان سلامت و تسهیل پیش‌بینی شفاف ریسک افسردگی طراحی شده است و از داده‌های چندوجهی استخراج‌شده از NHANES در یک نمونه تحلیلی بزرگ که پنج حوزه متمایز را از سال ۲۰۰۵ تا ۲۰۱۸ دربرمی‌گیرد، بهره می‌برد. SYNERGY-VAE از یک واریاسیونال اتوانکودر برای یادگیری نمایش پنهان مشترک مشتق‌شده از پنج وجه NHANES، به طور خاص داده‌های جمعیت‌شناختی، رژیمی، معاینه، آزمایشگاهی و پرسشنامه‌ای استفاده می‌کند. خوشه‌بندی در این فضای پنهان، زیرجمعیت‌هایی با امضاهای سلامت متمایز را آشکار ساخت. برای افزایش قابلیت تبیین، بینش‌ها با استفاده از وزن‌های انکودر، تفاوت میانگین استانداردشده و اهمیت ویژگی مبتنی بر جایگشت (PFI) مثلث‌بندی شدند. طبقه‌بندهای یادگیری ماشین در هر خوشه با استفاده از ۳۰ ویژگی برتر رتبه‌بندی‌شده بر اساس PFI آموزش داده شدند و عملکرد آن‌ها از طریق مساحت زیر منحنی مشخصه عملکرد گیرنده (AUC) در تقسیم ۷۰/۳۰ آموزش-آزمون ارزیابی شد. سه خوشه پنهان شناسایی شد که هر یک نرخ‌های شیوع مشاهده‌شده افسردگی به طور قابل توجهی متفاوتی را در نمونه تحلیلی نشان دادند، که از ۶.۸٪ تا ۱۰.۹٪ متغیر بود. مدل‌های اختصاصی خوشه به طور پیوسته عملکرد بهتری نسبت به مدل‌های تجمیعی داشتند و بالاترین دقت پیش‌بینی در خوشه ۲ با استفاده از XGBoost (AUC = 0.839, 95% CI:0.804–0.874) مشاهده شد. اهمیت ویژگی‌ها در خوشه‌های مختلف متفاوت بود و نشان‌دهنده پروفایل‌های ریسک افسردگی منحصر به فرد برای هر زیرگروه بود. SYNERGY-VAE قدرت یادگیری عمیق مولد و قابل تبیین را برای شناسایی فنوتیپ‌های پنهان سلامت نشان می‌دهد و بدین ترتیب اهداف سلامت روان دقیق را پیش می‌برد. با یکپارچه‌سازی داده‌های چندوجهی با ابعاد بالا و تسهیل کشف شفاف زیرگروه‌ها، مدل ما می‌تواند پژوهش‌های آینده غربالگری لایه‌بندی‌شده و زمینه‌محور را اطلاع‌رسانی کند و به پژوهش‌های روان‌پزشکی دقیق در داده‌های بزرگ پیمایش سلامت کمک نماید.

ترجمه‌ی خودکار برای آشنایی سریع؛ برای نقل و ارجاع، متن اصلی ملاک است.

موضوع‌ها و کلیدواژه‌ها

آموزشافسردگیتوجهAutoencoderCluster analysisCohortDeep learningDepression (economics)Discriminative modelFeature (linguistics)Population

ارجاع

Sharma, D., Rueda, A., Lin, Q., Meshkat, S., Perivolaris, A., & Bhat, V. (2026). SYNERGY-VAE: An explainable generative deep learning framework for discovering depression subgroups from multimodal population health data. PLOS Digital Health, 5(9), e0001719. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0001719

(Sharma et al., 2026)

دانلود BibTeX · دانلود RIS

گفت‌وگو

قوانین پرسش و گفتگو
  1. با احترام و بدون توهین، تحقیر، برچسب‌زنی یا حمله‌ی شخصی با دیگران گفتگو کنید.
  2. از نوشتن هرگونه اطلاعات هویتی یا قابل‌شناسایی مراجعان، بیماران یا اشخاص ثالث، از جمله نام، شماره‌ی تماس، تصویر، نشانی، محل کار یا جزئیات منحصربه‌فرد پرونده خودداری کنید.
  3. اگر درباره‌ی یک تجربه‌ی بالینی سؤال می‌کنید، اطلاعات را تا حد ممکن بی‌نام و کلی بیان کنید تا امکان شناسایی فرد وجود نداشته باشد.
  4. این بخش برای یادگیری و گفت‌وگوی علمی است و جایگزین ارزیابی، تشخیص، مشاوره یا روان‌درمانی شخصی نیست.
  5. در شرایط بحران یا خطر آسیب به خود یا دیگران، به این بخش اتکا نکنید و برای دریافت کمک فوری با اورژانس اجتماعی ۱۲۳ یا صدای مشاور بهزیستی ۱۴۸۰ تماس بگیرید.
  6. انتشار تبلیغات، معرفی خدمات شخصی، شماره‌ی تلفن، شناسه‌ی شبکه‌های اجتماعی، پیوند تبلیغاتی یا درخواست جذب مراجع در این بخش مجاز نیست.
  7. در بیان ادعاهای علمی، به‌ویژه درباره‌ی اثربخشی درمان‌ها، تشخیص یا یافته‌های پژوهشی، تا حد امکان نام منبع معتبر، مقاله یا راهنمای علمی را ذکر کنید.
  8. از ارائه‌ی تشخیص قطعی، تجویز درمان یا دارو و توصیه‌های بالینی شخصی به سایر کاربران خودداری کنید.
  9. پاسخ‌هایی که کارشناسان فکر بنیان می‌دهند با برچسب «پاسخ فکر بنیان» یا «کارشناس فکر بنیان» نمایش داده می‌شوند و سایر نوشته‌ها بیانگر نظر کاربران هستند.
  10. گزارش نوشته‌ی نامناسب: اگر نوشته‌ای حاوی نقض محرمانگی، محتوای آسیب‌زا، توهین، تبلیغ یا تخلف از این قوانین است، گزینه‌ی «گزارش» را انتخاب کنید تا تیم سایت بررسی کند.

برای پرسیدن و پاسخ دادن باید مشترک باشید. ورود

هنوز پرسشی منتشر نشده است.

مقاله‌های مرتبط

Impact of cognitive processes on work performance comparative study in teachers of the Cruz del Norte Educational Unit

تأثیر فرایندهای شناختی بر عملکرد شغلی: مطالعه مقایسه‌ای در معلمان واحد آموزشی Cruz del Norte

Erick. J Loor-Domo Journal of Law and Epistemic Studies, 2027, pp. e163 https://doi.org/10.5281/zenodo.18319363

چکیده

This study examines the relationship between cognitive processes and job performance in teachers at the Cruz del Norte Educational Unit, focusing on attention, planning, organization, anxiety, and job stress. A mixed-method design was applied, combining quantitative and qualitative techniques such as psychometric tests, Pearson correlation, multiple regression analysis, Student’s t-test, the Delphi method, and the Ishikawa diagram. The results show that executive functions, particularly planning and organization, have a significant positive impact on job performance. Teachers with higher levels of these skills demonstrate better performance, with strong correlations (r = 0.72, p = 0.001; r = 0.65, p = 0.003). In contrast, anxiety and stress act as limiting factors. Multiple regression analysis indicates that anxiety (β = -0.4946, p < 0.0001) and stress (β = -0.3721, p < 0.001) negatively predict job performance. Additionally, job indiscipline—reflected in absenteeism and lateness—shows a strong negative correlation with performance (r = -0.74, p < 0.000). These findings highlight the importance of time management and organizational commitment, as well as the need to implement training and psychological support strategies to improve teacher performance and educational quality.

این مطالعه به بررسی رابطه بین فرایندهای شناختی و عملکرد شغلی در معلمان واحد آموزشی Cruz del Norte می‌پردازد و بر توجه، برنامه‌ریزی، سازمان‌دهی، اضطراب و استرس شغلی تمرکز دارد. از طرح پژوهشی ترکیبی استفاده شده است که تکنیک‌های کمی و کیفی مانند آزمون‌های روان‌سنجی، همبستگی پیرسون، تحلیل رگرسیون چندگانه، آزمون t استیودنت، روش دلفی و نمودار ایشیکاوا را ترکیب می‌کند. نتایج نشان می‌دهد که کارکردهای اجرایی، به‌ویژه برنامه‌ریزی و سازمان‌دهی، تأثیر مثبت معناداری بر عملکرد شغلی دارند. معلمانی که سطوح بالاتری از این مهارت‌ها را دارا هستند، عملکرد بهتری از خود نشان می‌دهند و همبستگی‌های قوی (r = ۰.۷۲, p = ۰.۰۰۱؛ r = ۰.۶۵, p = ۰.۰۰۳) مشاهده شده است. در مقابل، اضطراب و استرس به‌عنوان عوامل محدودکننده عمل می‌کنند. تحلیل رگرسیون چندگانه نشان می‌دهد که اضطراب (β = -۰.۴۹۴۶, p < ۰.۰۰۰۱) و استرس (β = -۰.۳۷۲۱, p < ۰.۰۰۱) پیش‌بینی‌کننده منفی عملکرد شغلی هستند. همچنین، بی‌انضباطی شغلی—که در غیبت و تأخیر منعکس می‌شود—همبستگی منفی قوی با عملکرد دارد (r = -۰.۷۴, p < ۰.۰۰۰). این یافته‌ها اهمیت مدیریت زمان و تعهد سازمانی و همچنین ضرورت اجرای راهبردهای آموزشی و حمایت روان‌شناختی برای بهبود عملکرد معلمان و کیفیت آموزشی را برجسته می‌کند.

متن کامل دسترسی آزاد

Impact of cognitive processes on work performance comparative study in teachers of the Cruz del Norte Educational Unit

تأثیر فرایندهای شناختی بر عملکرد شغلی: مطالعه مقایسه‌ای در معلمان واحد آموزشی Cruz del Norte

Erick. J Loor-Domo Journal of Law and Epistemic Studies, 2027, pp. e163 https://doi.org/10.5281/zenodo.18319364

چکیده

This study examines the relationship between cognitive processes and job performance in teachers at the Cruz del Norte Educational Unit, focusing on attention, planning, organization, anxiety, and job stress. A mixed-method design was applied, combining quantitative and qualitative techniques such as psychometric tests, Pearson correlation, multiple regression analysis, Student’s t-test, the Delphi method, and the Ishikawa diagram. The results show that executive functions, particularly planning and organization, have a significant positive impact on job performance. Teachers with higher levels of these skills demonstrate better performance, with strong correlations (r = 0.72, p = 0.001; r = 0.65, p = 0.003). In contrast, anxiety and stress act as limiting factors. Multiple regression analysis indicates that anxiety (β = -0.4946, p < 0.0001) and stress (β = -0.3721, p < 0.001) negatively predict job performance. Additionally, job indiscipline—reflected in absenteeism and lateness—shows a strong negative correlation with performance (r = -0.74, p < 0.000). These findings highlight the importance of time management and organizational commitment, as well as the need to implement training and psychological support strategies to improve teacher performance and educational quality.

این مطالعه به بررسی رابطه بین فرایندهای شناختی و عملکرد شغلی در معلمان واحد آموزشی Cruz del Norte می‌پردازد و بر توجه، برنامه‌ریزی، سازمان‌دهی، اضطراب و استرس شغلی تمرکز دارد. از طرح پژوهشی ترکیبی استفاده شده است که تکنیک‌های کمی و کیفی مانند آزمون‌های روان‌سنجی، همبستگی پیرسون، تحلیل رگرسیون چندگانه، آزمون t استیودنت، روش دلفی و نمودار ایشیکاوا را ترکیب می‌کند. نتایج نشان می‌دهد که کارکردهای اجرایی، به‌ویژه برنامه‌ریزی و سازمان‌دهی، تأثیر مثبت معناداری بر عملکرد شغلی دارند. معلمانی که سطوح بالاتری از این مهارت‌ها را دارا هستند، عملکرد بهتری از خود نشان می‌دهند و همبستگی‌های قوی (r = ۰.۷۲, p = ۰.۰۰۱؛ r = ۰.۶۵, p = ۰.۰۰۳) مشاهده شده است. در مقابل، اضطراب و استرس به‌عنوان عوامل محدودکننده عمل می‌کنند. تحلیل رگرسیون چندگانه نشان می‌دهد که اضطراب (β = -۰.۴۹۴۶, p < ۰.۰۰۰۱) و استرس (β = -۰.۳۷۲۱, p < ۰.۰۰۱) پیش‌بینی‌کننده منفی عملکرد شغلی هستند. همچنین، بی‌انضباطی شغلی—که در غیبت و تأخیر منعکس می‌شود—همبستگی منفی قوی با عملکرد دارد (r = -۰.۷۴, p < ۰.۰۰۰). این یافته‌ها اهمیت مدیریت زمان و تعهد سازمانی و همچنین ضرورت اجرای راهبردهای آموزشی و حمایت روان‌شناختی برای بهبود عملکرد معلمان و کیفیت آموزشی را برجسته می‌کند.

متن کامل دسترسی آزاد

Intersectional Barriers to Academic Access and Success for Rural Students in South African Higher Education: A Systematic Review and Social Justice Perspective

Cele Siyanda Mluleki Kenneth International Journal of Learning Teaching and Educational Research, 2026, pp. 626 https://doi.org/10.26803/ijlter.25.10.26

چکیده

Rural-origin students in South African higher education face multiple, overlapping forms of marginalisation that collectively hinder their academic access and success. Despite significant policy reforms aimed at expanding access and addressing historical injustices, the educational paths of these learners are still disproportionately affected by a combination of socio-economic deprivation, linguistic exclusion, gendered vulnerabilities, and technological marginalisation. This systematic review synthesises current empirical evidence to clarify how these intersectional barriers merge to obstruct the educational journeys of rural-origin students in South African higher education. It also critically examines how institutional policies and technological interventions may unintentionally reinforce or potentially alleviate these inequities. The study followed the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) guidelines, conducting a comprehensive search across multiple academic databases for studies published between 2018 and 2026. After a rigorous screening and eligibility process, 52 studies met the inclusion criteria and underwent thematic analysis guided by Nancy Fraser's trivalent social justice framework. Five overarching themes emerged: The multidimensional digital divide; linguistic exclusion and the devaluation of vernacular knowledge; gendered vulnerabilities and the burden of social reproduction; algorithmic bias and the risks associated with technological solutionism; and governance gaps alongside the failure of participatory parity. The findings revealed that existing equity frameworks inadequately address the structural dimensions of rural marginalisation. Achieving educational equity necessitates a fundamental shift towards intersectionality-aware, context-sensitive institutional policies that prioritise resource redistribution, cultural recognition, and the meaningful representation of students from rural backgrounds in decision-making processes.

متن کامل دسترسی آزاد مروری

Changes in Grade X Students’ Informatics Learning Outcomes Following Wordwall-Assisted Instruction: A One-Group Pretest–Posttest Study

Indah Furwati; Fitri Maiziani; Novrianti; Elsa Masriani Journal of Multidisciplinary Science MIKAILALSYS, 2026, Vol. 4, Issue 3, pp. 8830-8843 https://doi.org/10.58578/mikailalsys.v4i3.12485

چکیده

Students’ learning outcomes in Informatics remain a challenge when conventional instructional media offer limited interaction, contributing to passive engagement and difficulties understanding learning materials. This study examined changes in Grade X students’ learning outcomes after the implementation of Wordwall-assisted interactive learning media for the Computer Systems topic at SMAN 1 Sawahlunto, Indonesia. A quantitative approach was employed using a pre-experimental one-group pretest–posttest design involving 30 students from class X E4. Students completed a multiple-choice achievement test before instruction, participated in Computer Systems learning activities supported by Wordwall, and completed a posttest afterward. The intervention incorporated game-based activities to support practice and engagement; however, the research records did not specify its duration. Data were analyzed using descriptive statistics and a paired-samples t-test, with normalized gain (N-Gain) used to assess the level of improvement. The mean score increased from 53.67 on the pretest to 77.67 on the posttest, a difference of 24.00 points. The paired-samples t-test identified a statistically significant difference between scores (t = 8.664, df = 29, p < 0.001). The mean N-Gain was 0.538, indicating moderate improvement. These results show that students’ scores were higher after the Wordwall-assisted learning intervention. Nevertheless, the study did not include a control group, the observed change cannot be attributed to Wordwall alone; instructional or testing-related factors may also have contributed. Wordwall therefore be considered a useful supplementary medium for Informatics instruction, while further studies using control groups, larger samples, and documented intervention durations are needed to strengthen conclusions about its effectiveness.

متن کامل دسترسی آزاد

Designing for More Than Flexibility: Instructional and Institutional Conditions for Online Learning Success in Japanese Universities

Hirano Masahiko TechTrends, 2026 https://doi.org/10.1007/s11528-026-01236-8

چکیده

Abstract Online education in Japanese universities expanded rapidly during the COVID-19 pandemic, exposing both the genuine value of flexible learning formats and the structural conditions required to make them effective. While students consistently appreciated the temporal and spatial autonomy of online study, research has identified persistent challenges including isolation, physical and psychological fatigue, assignment overload, declining motivation, and inequities in digital access and ICT literacy. This paper presents a narrative synthesis of recent empirical studies on online learning in Japanese higher education, arguing that student success is associated with the coordinated integration of three interdependent dimensions. Drawing on national surveys, institutional reports, and case-based research, the paper proposes the Flexibility–Structure–Support (FSS) Model, in which flexibility without adequate pedagogical structure may increase the risk of disengagement, while structure without sufficient institutional support may contribute to uneven and inequitable learning experiences. Effective instructional design—integrating active learning, motivating assignments, meaningful feedback, and blended formats—must be accompanied by investment in infrastructure, systematic faculty development, and explicit support for student self-regulated learning. Implications for course design, program coordination, and institutional policy are discussed, along with limitations and directions for future research.

متن کامل دسترسی آزاد