自然言語処理を用いた、農村部および都市部のヒスパニック系退役軍人を対象とした自殺予測モデルの改善

科学分野:

• 退役軍人省（VA）医療
• 自殺学
• 健康格差研究

背景:

• 農村部のヒスパニック系退役軍人は、都市部の同僚よりも自殺率が高い。
• これらの格差に寄与する特定の要因を理解することは、標的を絞った介入のために極めて重要である。
• 既存の自殺リスク予測モデルは、農村部に特有のニュアンスを十分に捉えられていない可能性がある。

研究 の 目的:

• 農村部と都市部のヒスパニック系退役軍人における自殺の危険因子の違いを調査すること。
• 構造化されていない電子カルテ（EHR）データを活用して、自殺リスク予測指標を洗練させること。
• 地域ごとの分析を層別化し、集団固有のリスクをより深く理解すること。

主な方法:

• 自殺死亡者（症例）と、2015年から2018年までの適合させた生存対照者を含む、ヒスパニック系退役軍人省（VA）患者のデータセットを利用した。
• 意味解析のために、構造化されていないEHRテキストデータを抽出し、前処理した。
• 最小絶対値収縮演算子（LASSO）およびロジスティック回帰を用いて予測モデルを開発し、受信者操作特性曲線下面積（AUC）で精度を評価した。

主要な成果:

• モデルは、農村部のヒスパニック系退役軍人に対して高い予測精度（AUC = 0.86）、都市部のヒスパニック系退役軍人に対しては中程度の精度（AUC = 0.67）を示した。
• 農村部モデルでは、地域社会やリソースからの疎外というテーマが強調された。
• 都市部モデルでは、疎外感やアイデンティティに関する課題が強調された。

結論:

• 本研究は、自殺で死亡した農村部および都市部のヒスパニック系退役軍人の distinct なリスクプロファイルを理解する上で、重要な洞察を提供する。
• 本研究の結果は、異なる地理的設定に合わせて調整された、より正確な自殺予測ツールの開発に役立つ可能性がある。
• 理解を深めることで、多様な退役軍人集団に対する効果的な自殺予防戦略の実施を導くことができる。