通过被动传感获得的基于智能手机的文本,因为它与直接自杀风险评估有关

科学领域:

• 数字化表型化是指数字化表型化.
• 计算精神病学是一种计算精神病学.
• 自杀预防研究 自杀预防研究

背景情况:

• 生态瞬间评估 (EMA) 用于实时识别自杀风险.
• 欧洲药物管理局的积极自我报告带来了诸如参与者负担和危机期间低响应率等挑战.
• 屏幕学,一种被动数字表型化方法,捕获实时智能手机屏幕截图进行分析.

研究的目的:

• 通过对智能手机截图的基于文本的分析来探索Screenomics在检测自杀风险方面的潜力.
• 调查被动数字表型化作为自杀风险监测的可扩展,低负担的EMA替代方案.

主要方法:

• 最近有自杀想法或行为的79名参与者在28天内每天提供EMA提示和智能手机数据.
• 收集了大约750万张屏幕截图,并使用经过验证的字典分析了文本.
• 分析的重点是与自杀有关的语言和屏幕截图文本中的一般风险因素.

主要成果:

• 在被动和积极的自杀念头和自杀计划与特定语言模式之间发现了显著的关联.
• 检测自杀念头和与一般风险相关的单词与自我报告的自杀风险有很强的相关性.
• 人与人之间的明显影响强调了自杀风险因素的动态性质.

结论:

• 通过Screenomics的智能手机文本数据可用于实时自杀风险检测.
• 这种被动方法为传统的积极自我报告提供了一个可扩展的,低负担的替代方案.
• 通过被动数据收集进行动态,个性化的监测,可以通过及时干预来加强自杀预防.