Predictive modeling of anxiety and depression DALYs in Indonesia before and after the COVID-19 pandemic: Insights from the Global Burden of Disease 2021 study

Mohamad Anis Fahmi; Santi S. Martini; Arief Hargono

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Predictive modeling of anxiety and depression DALYs in Indonesia before and after the COVID-19 pandemic: Insights from the Global Burden of Disease 2021 study

Mohamad Anis Fahmi ^[1] ; Santi S. Martini ^[2] ; Arief Hargono ^[2]
1. [1] Airlangga University
  
  Airlangga University
  
  Indonesia
2. [2] Universitas AirlanggaThe institution will open in a new tab, Surabaya, Indonesia
Localización: Semergen: revista española de medicina de familia, ISSN 1138-3593, Nº. 3, 2026
Idioma: inglés
Títulos paralelos:
- Modelado predictivo de los DALYs por ansiedad y depresión en Indonesia antes y después de la pandemia de COVID-19:: Perspectivas del estudio Global Burden of Disease 2021
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Resumen
- español
  Objetivo Este estudio tiene como objetivo desarrollar un modelo predictivo para estimar la carga de ansiedad y depresión, medida mediante los Disability-Adjusted Life Years (DALYs) perdidos, en Indonesia antes y después de la pandemia de COVID-19.
  
  Material y métodos Se aplicó un diseño predictivo cuantitativo para examinar los factores asociados con los DALYs perdidos por ansiedad y depresión en Indonesia antes (2019) y después (2021) de la pandemia de COVID-19. Los datos se recopilaron del Global Burden of Disease (GBD) 2021, Statistics Indonesia (BPS), Índice de Desarrollo Humano (IDH), Perfil de Salud de Indonesia y otros indicadores estadísticos nacionales. Se empleó el Structural Equation Modeling–Partial Least Squares (SEM-PLS) para construir el modelo predictivo. Las variables predictoras incluyeron recursos de infraestructura, tasa de desempleo, nivel de ingresos, crecimiento del Producto Interior Bruto (PIB) regional, índice de desarrollo humano, índice sociodemográfico, entorno social, acceso a la salud, entorno físico, inseguridad alimentaria y prevalencia de enfermedades crónicas.
  
  Resultados Los modelos predictivos explicaron el 65,3% (2019) y el 68,1% (2021) de la varianza en los DALYs perdidos por ansiedad y depresión. En 2019, la inseguridad alimentaria, las enfermedades crónicas y el entorno físico tuvieron efectos directos negativos, mientras que el índice sociodemográfico y el crecimiento del PIB regional influyeron indirectamente en los DALYs perdidos a través de la inseguridad alimentaria y el acceso a la salud. En 2021, la inseguridad alimentaria y las enfermedades crónicas siguieron siendo predictores negativos significativos, y el Índice de Desarrollo Humano (IDH) emergió como un determinante indirecto a través de su efecto sobre la inseguridad alimentaria, formando una vía predictiva IDH → Inseguridad alimentaria DALYs perdidos. Estos hallazgos indican un cambio pospandemia hacia influencias socioeconómicas más fuertes en los resultados de salud mental en Indonesia.
  
  Conclusiones Antes de la pandemia, los DALYs perdidos relacionados con la depresión fueron influenciados principalmente por la inseguridad alimentaria y las enfermedades crónicas, mientras que después de la pandemia, el Índice de Desarrollo Humano afectó indirectamente los DALYs perdidos a través de la inseguridad alimentaria.
- English
  Objective This study aims to develop a predictive model to estimate the burden of anxiety and depression, measured by Disability-Adjusted Life Years (DALYs) lost, in Indonesia before and after the COVID-19 pandemic.
  
  Material and methods A quantitative predictive design was applied to examine factors associated with anxiety and depression DALYs lost in Indonesia before (2019) and after (2021) the COVID-19 pandemic. Data were compiled from the Global Burden of Disease (GBD) 2021, Statistics Indonesia (BPS), Human Development Index (HDI), Indonesia Health Profile, and other national statistical indicators. Structural Equation Modeling-Partial Least Squares (SEM-PLS) was employed to construct a predictive model. Predictor variables included infrastructure resources, unemployment rate, income level, Gross Regional Domestic Product (GRDP) growth, human development index, sociodemographic index, social environment, health access, physical environment, food insecurity, and chronic disease prevalence.
  
  Results The predictive models explained 65.3% (2019) and 68.1% (2021) of the variance in DALYs lost due to anxiety and depression. In 2019, food insecurity, chronic disease, and physical environment had negative direct effects, while sociodemographic index and GRDP growth indirectly influenced DALYs lost through food insecurity and health access. In 2021, food insecurity and chronic disease remained significant negative predictors, with the Human Development Index (HDI) emerging as an indirect determinant through its effect on food insecurity, forming a predictive pathway HDI Food Insecurity DALYs lost. These findings indicate a post-pandemic shift toward stronger socioeconomic influences on mental health outcomes in Indonesia.
  
  Conclusions Before the pandemic, depression-related DALYs lost were mainly influenced by food insecurity and chronic disease, whereas after the pandemic, the Human Development Index indirectly affected DALYs lost through food insecurity.