自杀风险预测模型在医疗保健提供变化期间的稳定性
Gregory E Simon1, Maricela Cruz1, Susan M Shortreed1
1Washington Health Research Institute, Kaiser Permanente, Seattle (Simon, Cruz, Shortreed); Bernard J. Tyson School of Medicine (Simon, Coleman) and Southern California Department of Research and Evaluation (Coleman), Kaiser Permanente, Pasadena; Department of Biostatistics, University of Washington, Seattle (Cruz, Shortreed); Northern California Division of Research, Kaiser Permanente, Oakland (Sterling); Henry Ford Health Center for Health Services Research, Detroit (Ahmedani); U.S. Food and Drug Administration (FDA), Silver Spring, Maryland (Yaseen, Mosholder).
在2015年之前开发的自我伤害预测模型在以后几年预测自我伤害和自杀事件时保持了准确性. 新模型没有改善预测性能.
科学领域:
- 精神病学是一个精神病学.
- 公共卫生 公共卫生
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 自杀预防计划在2015年至2019年期间在卫生系统中实施.
- 准确预测自我伤害和自杀对于及时干预至关重要.
- 评估随时间推移的预测模型的性能是必不可少的.
研究的目的:
- 检查预测自伤或自杀的统计模型准确度的变化.
- 为了评估模型的性能,自杀预防计划被实施.
- 确定干预期间开发的新模型是否提供了更好的预测.
主要方法:
- 利用来自四个大型卫生系统的健康记录数据.
- 对11岁及以上的患者进行识别的心理健康访问.
- 评估了311个潜在预测因素,并在90天内确定了自我伤害事件.
- 使用LASSO方法开发并验证了后勤回归模型.
主要成果:
- 一个使用2009-2015年数据开发的模型显示了与2015-2019年数据相似的性能 (AUC为0.840-0.849对比0.851).
- 从2015年至2019年每年开发的新模型显示了可比的分类性能 (AUC 0.790-0.853).
- 预测因素的选择保持一致,在后来的几年中,使用抑郁症问卷数据的增加.
结论:
- 之前开发的自我伤害预测模型在应用到2015-2019年的数据时保持了准确性.
- 在研究期间开发的新模型的表现并没有超过现有模型.
- 这项研究表明,即使在不断发展的预防策略下,已建立的预测模型也可以保持有效.
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