예측 모델은 자살 예방에 대한 가능성을 보여줍니다.

연구자들은 연구에서 무엇을 했나요?

연구원들은 2017년부터 2021년까지 16,000명 이상의 성인이 IHS 제공업체를 331,000회 이상 방문하여 수집한 EHR 데이터를 분석했습니다. 이 기간 동안 324명이 자살을 시도했고 37명이 자살로 사망했습니다. 이 중 자살 시도의 72%와 자살 사망의 50%가 의료 시스템과 접촉한 지 90일 이내에 발생했습니다.

연구자들은 EHR에서 발견된 자살 위험 요인을 통합한 모델을 만들었습니다. 그런 다음 모델을 테스트하여 IHS 방문 후 90일 동안 자살 시도 또는 사망 위험을 현재 사용되는 방법보다 더 잘 예측했는지 확인했습니다. 현재 사용되는 방법에는 자살 선별 검사, 과거 자살 시도 병력 및 최근 자살 생각 진단을 고려하는 것이 포함됩니다.

연구자들은 무엇을 발견했나요?

연구원들은 두 모델 모두 똑같이 잘 수행되어 82%의 사례에서 자살을 시도했거나 마지막 의료 방문 후 90일 이내에 사망한 사람들을 정확하게 식별한다는 것을 발견했습니다. 이는 이 테스트가 자살 위험이 있는 사람과 그렇지 않은 사람을 잘 구별한다는 것을 의미합니다. 대조적으로, 현재 사용되는 선별 방법은 위험에 처한 사람을 정확하게 식별하는 경우가 64%에 불과하며 이는 우연(50%)보다 약간 더 나은 수준입니다.

이 연구가 왜 중요한가요?

자살은 미국에서 11번째 사망 원인이며, 아메리칸 인디언과 알래스카 원주민은 모든 인종 또는 민족 그룹 중 자살률이 가장 높습니다. 자살 위험을 증가시키는 요인은 다양하고 복잡하므로 다양한 상황과 인구 집단에서 자살 위험을 식별하고 예방하는 최선의 방법을 식별하는 것이 중요합니다.

본 연구에서 EHR 기반 모델은 기존 자살 위험 선별 방법보다 성능이 뛰어났습니다. 이러한 결과는 EHR 기반 모델의 사용이 영향을 많이 받는 인구 집단을 대상으로 하는 의료 환경에서 자살 위험을 줄이는 중요한 방법이 될 수 있음을 시사합니다.

참조

Adams, R., Harroz, EE, Rebman, P., Suttle, R., Grosvenor, L., Bajaj, M., Dayal, RR, Maggio, D., Kettering, CL, Goklish, N. (2024). 인도 의료에 사용할 자살 위험 모델 개발. npj 정신 건강 연구3(1), 47. https://doi.org/10.1038/s44184-024-00088-5