機械学習が学校でのマインドフルネスを個別化するうえで若年期うつ病予防に及ぼす影響の限界：MYRIAD試験の洞察

ハイライト

MYRIAD試験の二次解析では、機械学習アプローチは技術的に可能であるものの、若者の学校でのマインドフルネス訓練の個別化において臨床的には些細な予測しか得られなかった。基線での症状の軽度から中等度の重症度が介入効果の最も一貫した予測因子となったが、識別されたサブグループでも結果の差は最小限だった。これらの知見は、包括的な学校でのメンタルヘルスプログラムにおける個別化予防アプローチの実現可能性に挑戦している。

背景：若年期うつ病の負担