Predicción del riesgo inminente de suicidio en un chat de línea de ayuda de crisis utilizando aprendizaje automático

Área de la Ciencia:

• Psicología; Ciencias de la Computación; Salud Pública

Sus antecedentes:

• La identificación en tiempo real del riesgo de suicidio es crucial para la prevención.
• Comprender los procesos mentales dinámicos durante las crisis suicidas agudas es un desafío.
• Las teorías existentes proponen predictores de riesgo inminente de suicidio (IMSR), pero falta validación en tiempo real.

Objetivo del estudio:

• Investigar el potencial del aprendizaje automático para predecir el IMSR en chats de líneas de ayuda de crisis basadas en Internet.
• Analizar los patrones de lenguaje asociados con factores psicológicos de las teorías de crisis suicidas.
• Examinar el valor predictivo y la estabilidad temporal de estos factores durante las interacciones de crisis.

Principales métodos:

• Análisis de 3309 sesiones de chat de crisis anónimas (312 identificadas como IMSR).
• Compilación de un léxico psicológico basado en teorías de crisis suicidas.
• Extracción de patrones de lenguaje y aplicación de un modelo de regresión logística para el análisis de predictores.
• Análisis temporal para evaluar la estabilidad de los predictores durante la duración del chat.

Principales resultados:

• La ideación suicida con un plan e intención específicos fue el predictor más fuerte de IMSR.
• La tolerancia al dolor, la autolesión deliberada, la rigidez cognitiva y la impulsividad fueron predictores significativos.
• La carga percibida, los síntomas depresivos y el dolor emocional mostraron asociaciones negativas con el IMSR.
• La mayoría de los predictores identificados se mantuvieron estables durante las sesiones de chat.

Conclusiones:

• El IMSR se comprende mejor a través de un enfoque integrado que combina factores cognitivos, afectivos y conductuales.
• La identificación de factores de riesgo indirectos es crucial para la detección del riesgo de suicidio en tiempo real, especialmente cuando las intenciones no son explícitas.
• El análisis de aprendizaje automático de los chats de crisis avanza la comprensión teórica y las herramientas prácticas para la intervención en tiempo real.