开发和评估预测算法和远程医疗干预,以减少大学生自杀行为
Penelope A Hasking1,2, Kealagh Robinson1,2, Peter McEvoy1,2,3
1School of Population Health, Faculty of Health Sciences, Curtin University, Perth, Australia.
Psychological medicine
|September 21, 2023
概括
一个预测算法确定了有自杀行为风险的大学生. 远程医疗干预显著减少了高风险学生的自杀行为,提供了一个有希望的自杀预防策略.
科学领域:
- 精神病学是一个精神病学.
- 公共卫生 公共卫生
- 数字健康数字健康
背景情况:
- 自杀行为在大学生中是一个重大问题.
- 学生经常犹寻求心理健康支持.
- 为了解决这个问题,开发了一个预测算法和远程医疗干预.
研究的目的:
- 开发和评估一个预测算法,用于识别有自杀行为风险的大学生.
- 评估远程医疗干预在降低高风险学生后续自杀行为方面的有效性.
主要方法:
- 一项针对5454名大学生 (2016-2022) 的前性队列研究,使用阶段性护理方法.
- 实施预测算法来识别高风险学生.
- 对高风险学生的远程医疗干预 (24小时内通过电话联系),重点是安全规划和转诊.
主要成果:
- 该算法在识别具有自杀行为学生时实现了高特异性 (97.46%) 和高达0.966的AUC.
- 接受远程医疗干预的高风险学生在12个月的随访后,与对照人群相比,自杀行为概率降低了41.7%.
- 算法确定了77%的学生随后的自杀行为在预测概率的前15%内.
结论:
- 将预测风险算法与普遍查和远程医疗干预相结合,显示了学生自杀预防的潜力.
- 这种方法可以有效地识别有风险的学生,并及时提供支持.
- 远程医疗为在大学环境中提供心理健康干预提供了可行的解决方案.
