预测青少年非自杀性自我伤害的发展轨迹
Geneva E Mason1, Randy P Auerbach2,3, Jeremy G Stewart4
1Department of Psychology, University of Victoria, Victoria, BC, Canada.
在退院后的青少年中,确定非自杀性自伤 (NSSI) 轨迹的预测因素至关重要. 基线临床变量,包括精神症状和自杀念头严重程度,预测持续的NSSI,帮助有针对性的干预措施.
科学领域:
- 青少年精神病学 青少年精神病学
- 临床心理学 临床心理学
- 机器学习在医疗保健中的应用
背景情况:
- 非自杀性自我伤害 (NSSI) 在住院精神病治疗期间在青少年中很普遍.
- 医院出院后的时间带来了NSSI的高风险.
- 识别NSSI轨迹的预测因素对于改善临床结果至关重要.
研究的目的:
- 利用机器学习,精确地确定青少年退院后NSSI轨迹的最强预测因素.
- 了解影响精神病医院住院后自我伤害行为的因素.
主要方法:
- 这项研究涉及612名接受住院精神病治疗的青少年 (年龄13-19岁).
- 在基线和终结时进行了临床采访和问卷.
- 隐性类增长分析和规范回归 (LASSO) 用于识别NSSI模式和预测因素.
主要成果:
- 确定了三个不同的NSSI轨迹类:低稳定,中度波动和高持久.
- 高持久性类别的预测因素包括基线精神病症状,并发症和自杀念头严重程度.
- 最糟糕的终身自杀念头强度预测了低稳定类.
结论:
- 一组基线临床变量可以识别患有持续性NSSI退院后风险的青少年.
- 这些发现可以为住院后的高风险青年提供有针对性的监测和支持.
- 早期识别有风险的个体可能会改善出院后的心理健康结果.
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