使用来自青少年,父母和兄弟姐妹的综合数据预测青少年自杀风险:对多个机器学习模型的分析
Wenbang Niu1, Hui Yu2, Jiaqi Li1
1Key Laboratory of Brain, Cognition and Education Sciences, South China Normal University, Ministry of Education, Guangzhou, China; School of Psychology, South China Normal University, Guangzhou, China; China Center for Studies of Psychological Application, South China Normal University, Guangzhou, China; Guangdong Key Laboratory of Mental Health and Cognitive Science, South China Normal University, Guangzhou, China.
使用机器学习模型改进了青少年自杀风险预测. 青少年和家长报告的情绪困难是关键指标,即使没有自我报告.
科学领域:
- 精神病学和心理健康 精神病学和心理健康
- 计算生物学和机器学习
- 公共卫生 公共卫生
背景情况:
- 青少年自杀是一个重大的公共卫生挑战,难以准确预测风险.
- 现有的研究往往缺乏青少年,父母和兄弟姐妹关于心理健康和自杀倾向的综合数据.
- 这项研究解决了全面数据整合的需要,以加强青少年自杀风险评估.
研究的目的:
- 通过机器学习识别青少年自杀风险的关键预测因素.
- 为了比较利用青少年自我报告与家庭代理数据的模型的预测准确度.
- 调查情绪困难作为青少年自杀倾向预测因素的作用.
主要方法:
- 采用了随机森林,XGBoost和LightGBM机器学习模型.
- 分析了来自7286名青少年及其父母和兄弟姐妹的169个变量 (N=21858).
- 使用家庭三元模型 (青少年,父母,兄弟姐妹数据) 和家庭代理模型 (不包括青少年自我报告).
主要成果:
- 家庭三位一体模型显示了对自杀倾向的高预测准确度 (AUROC: 0.875-0.877).
- 顶级预测因素始终来自青少年的自我报告,情绪困难是最显著的 (aOR=1.59).
- 家庭代理模型显示了足够的准确性 (AUROC:0.621-0.625),父母报告的情感困难是一个强有力的预测因素 (aOR=1.47).
结论:
- 机器学习有效地利用青少年的自我报告来准确预测自杀风险.
- 仅仅是家庭成员的报告就能提供足够准确的基础来预测,当青少年的自我报告无法获得时.
- 情感上的困难,由青少年和家长都认为,是自杀的关键指标.
相关概念视频
Multiple Regression
Farmers can use multiple regression to determine the crop yield based on more than one factor, such as water availability, fertilizer, soil properties, etc. Here, the crop yield is the response or dependent variable as it depends on the other independent variables. The analysis requires the construction of a scatter plot...
Survival Tree
Building a Survival Tree
Constructing a...
Steps in Outbreak Investigation
Influence of Parents and Peers on Identity
Parental Influence on Identity Development
Parents serve as primary guides and managers in an adolescent's life, offering support instrumental in decision-making and personal growth....
Mechanistic Models: Compartment Models in Individual and Population Analysis
Cognitive Development During Adolescence


