Jongvolwassenen tussen 18 en 24 jaar zijn de meest kwetsbare groep om een psychische aandoening te ontwikkelen. De gevolgen van een psychische aandoening – zoals een depressie of een alcoholverslaving – kunnen voor een student groot zijn, zo schrijft het Belgische Nieuwsblad. Hij (of zij) zet zijn studie stop, de sociale contacten verwateren, het probleem wordt steeds erger. Vóórdat de student de stap naar hulp zet, is er al veel tijd verloren. Reden voor de betrokken onderzoekers aan de KU Leuven willen daarom niet langer wachten tot studenten zelf hulp zoeken.
Zij hebben een wiskundig algoritme ontwikkeld dat op basis van een reeks door studenten zelf aangeleverde gegevens per student nauwkeurig bepaalt hoe groot het risico is dat hij of zij binnen één of twee jaar een depressie ontwikkelt of een suïcidale episode kent. Daarmee wordt het mogelijk om hulp aan te bieden vóór symptomen de kop opsteken.
Volgens Bruffaerts keert de big data-aanpak van de onderzoekers de hele hulpverlening om, door actief op zoek te gaan naar potentiele probleemgevallen voordat ze uit de hand lopen en hen in eerste instantie zonder persoonlijke begeleiding te benaderen met de suggestie om hulp te zoeken.
“Daarin staat dat de universiteit bezorgd is en waar de student hulp kan vinden om erover te praten,” vertelt Bruffaerts. “In die mail zouden we ook een link kunnen toevoegen naar een behandeling. Die kun je zelfstandig aan de computer volgen of onder anonieme begeleiding van een psycholoog aan de andere kant van het scherm.”
Zij hebben een wiskundig algoritme ontwikkeld dat op basis van een reeks door studenten zelf aangeleverde gegevens per student nauwkeurig bepaalt hoe groot het risico is dat hij of zij binnen één of twee jaar een depressie ontwikkelt of een suïcidale episode kent. Daarmee wordt het mogelijk om hulp aan te bieden vóór symptomen de kop opsteken.
Algoritme geeft alarmsignalen
Samen met het Studentengezondheidscentrum van de KU Leuven en twee doctoraatsstudenten heeft professor psychiatrie Ronny Bruffaerts de studievoortgang gemonitord van 12.000 studenten. Zij vulden elk jaar een vragenlijst in over eventuele emotionele problemen en de psychosociale context. Zo was af te leiden welke risicofactoren belangrijk zijn. Op basis van deze gegevens zijn de afgelopen jaren e-mails verstuurd naar enkele honderden eerstejaars in Leuven waarbij het gebruikte algoritme alarmsignalen afgaf.Volgens Bruffaerts keert de big data-aanpak van de onderzoekers de hele hulpverlening om, door actief op zoek te gaan naar potentiele probleemgevallen voordat ze uit de hand lopen en hen in eerste instantie zonder persoonlijke begeleiding te benaderen met de suggestie om hulp te zoeken.
Geautomatiseerde mail voor risicogevallen
Met behulp van de opgebouwde datapool is het nu ook mogelijk om accurate voorspellingen te doen voor nieuwe eerstejaarsstudenten. Zij vullen alleen eenmalig een korte online vragenlijst in. De studenten die meer dan 90 procent risico lopen op een psychische aandoening, ontvangen een geautomatiseerde mail.“Daarin staat dat de universiteit bezorgd is en waar de student hulp kan vinden om erover te praten,” vertelt Bruffaerts. “In die mail zouden we ook een link kunnen toevoegen naar een behandeling. Die kun je zelfstandig aan de computer volgen of onder anonieme begeleiding van een psycholoog aan de andere kant van het scherm.”
