干预模型
以 56 名个体量表、脑电和 HRV 基线数据预测 PSQI 改善。三线表和文献提取表只用于背景与外部证据，不作为伪造个体样本。
- 量表模型 5 折 CV RMSE：1.566
- 多模态模型 5 折 CV RMSE：1.725
- 小样本结果需进一步外部验证
- 高级指标超出训练范围时自动回退量表模型，避免线性外推
模块一
放松功干预效果预测
预测放松功相对对照的 PSQI 变化。默认使用量表模型；只有全部 EEG/HRV 字段均填写且处于训练数据范围内时，才启用多模态模型。
个体样本 n=56
预测结果
填写数据并提交后，结果将在这里显示。
模块二
中国大学生未来高抑郁症状风险预测
基于青年人群纵向数据建立，提供约 1 年风险模型与青年长期趋势模型。
纵向风险筛查
重要：模型使用 CES-D 条目，不可把 SDS、SAS 或 PSQI 分数直接填入 CES-D 输入框。结果不代表临床抑郁症诊断。
风险结果
选择模型并填写基线数据后，结果将在这里显示。
模型说明
数据、性能与应用说明
约 1 年风险模型
青年人群纵向基线预测约 1 年后的新发高抑郁症状风险；排除基线已达到高症状阈值的人。
- 建模样本：4,472
- 新发事件：225
- 3 折 CV AUC：约 0.748
青年长期模型
青年阶段基线预测长期高抑郁症状趋势，采用共同 9 项症状指标和探索性阈值。
- 建模样本：3,594
- 事件：495
- 3 折 CV AUC：约 0.661
中国大学生应用说明
- 平台面向中国大学生科研筛查与健康管理辅助场景
- 风险结果表示量表高症状概率，不等同于临床诊断
- 后续新增中国大学生前瞻性数据后可持续更新与校准模型
- 不收集姓名、学号、手机号等无关身份信息