使用机器学习来预测基于在系统的文献搜索中发现的妄想病因模型的迫害信念
Saskia Denecke1, Felix Strakeljahn2, Antonia Bott2
1Clinical Psychology and Psychotherapy, University of Hamburg, Hamburg, Germany. Saskia.denecke@outlook.com.
现有的模型解释了迫害信仰的差异很小. 机器学习确定了不信任和幻觉等关键预测因素,但现有的病因模型可能错过了妄想的关键因素.
科学领域:
- 精神病学是一个精神病学.
- 心理学 心理学 心理学
- 医疗保健中的机器学习
背景情况:
- 妄想的病因模型提出了许多预测因素,但它们对迫害信仰的解释能力需要调查.
- 一项系统性审查确定了51种模型和66种独特的妄想预测因素.
研究的目的:
- 系统地调查基于模型的预测者如何解释迫害信仰的差异.
- 使用机器学习识别迫害信仰的最相关的预测因素.
- 评估这些预测者对迫害信念的特异性与一般妄想或精神病理学的特异性.
主要方法:
- 从已识别的病因模型中提取了55个预测因素.
- 在一个横截面在线样本 (N=336) 中评估的预测因素,按妄想严重程度分层.
- 利用机器学习 (具有嵌套交叉验证的随机森林) 来分析预测因素的影响.
主要成果:
- 机器学习模型解释了31%的迫害信仰差异,47%的一般妄想,77%的一般精神病理学.
- 迫害信念的前十大预测因素包括不信任,认知融合,排斥,威胁预期,普遍的负面其他信念,信任,异常突出,幻觉,压力和情绪调节困难.
- 有限的解释力表明,现有的模型可能缺乏针对迫害妄想的关键预测因素.
结论:
- 现有的理论模型对迫害信仰的解释能力有限.
- 需要进一步的研究来完善和交叉验证妄想的病因模型.
- 识别新的预测因子对于全面了解妄想病因学至关重要.
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