自杀信念的多环境预测
Austin V Goddard1, Audrey Y Su2, Yu Xiang1
1Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Utah, Salt Lake City, UT, United States.
机器学习模型可以预测新人群的自杀信念. 环境智能领域的适应显示出确定军事人员和退伍军人的自杀风险因素的前景.
科学领域:
- 计算精神病学是一种计算精神病学.
- 机器学习在心理健康中的应用
- 自杀学是一种自杀学.
背景情况:
- 在军人和退伍军人中,自杀率不成比例地高.
- 由于复杂的风险因素,预测自杀行为具有挑战性.
- 现有的机器学习模型往往缺乏对新环境的概括性.
研究的目的:
- 为了研究环境智能领域适应预测自杀信念.
- 适应在没有自杀念头 (SI) 的人身上训练的机器学习模型,以预测先前有SI的人的自杀信念.
- 探索自杀认知量表 (SCS) 和自杀想法/行为之间的潜在因果关系.
主要方法:
- 利用了环境智能领域适应技术.
- 适应的基于不变的机器学习模型.
- 在没有先前SI的样本上训练模型,并在先前SI的样本上进行测试 (N=2744名初级保健患者,17个风险/保护因素).
主要成果:
- 调整后的模型显示了对新环境的某种通用性 (采用先前SI的样本).
- 结果表明,自杀念头和自杀行为可能与SCS有因果关系.
- 这项研究强调了域适应在不同人群中预测自杀信念方面的潜力.
结论:
- 环境智能领域适应显示了改善不同人群中自杀风险预测的潜力.
- 自杀认知量表 (SCS) 似乎与自杀念头和行为有因果关系.
- 需要进一步的研究来完善这些方法,以便在临床应用中识别有风险的个体.
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