Autor/autores:
Si Chen Zhou , Zhaohe Zhou, Qi Tang...(et.al)
Las autolesiones no suicidas (NSSI) en adolescentes son un importante problema de salud pública. Los factores familiares están significativamente asociados con la NSSI en adolescentes, mientras que los estudios sobre la predicción de la NSSI a nivel familiar aún son limitados. Además de los métodos de regresión, se han recomendado técnicas ...
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Las autolesiones no suicidas (NSSI) en adolescentes son un importante problema de salud pública. Los factores familiares están significativamente asociados con la NSSI en adolescentes, mientras que los estudios sobre la predicción de la NSSI a nivel familiar aún son limitados.
Además de los métodos de regresión, se han recomendado técnicas de aprendizaje automático (ML) para mejorar la precisión de la predicción del riesgo de NSSI a nivel familiar.
Utilizando un conjunto de datos de 7967 estudiantes y sus cuidadores principales de un estudio transversal, se utilizó un modelo de regresión logística y un modelo de bosque aleatorio para probar la precisión de las predicciones del NSSI a nivel familiar.
Se utilizó una validación cruzada para evaluar el rendimiento de la predicción del modelo, incluida el área bajo la curva del operador del receptor (AUC), la precisión, la puntuación de Brier, la exactitud, la sensibilidad, la especificidad, el valor predictivo positivo y el valor predictivo negativo.
Los tres principales predictores relacionados con la familia dentro del algoritmo de bosque aleatorio incluyeron la función familiar (importancia: 42, 66), el conflicto familiar (importancia: 42, 18) y la depresión de los padres (importancia: 27, 21).
Los predictores de riesgo y de protección relacionados con la familia más importantes identificados por el modelo de regresión logística fueron los antecedentes familiares de enfermedad mental (OR: 2, 25) y las conductas de búsqueda de ayuda de angustia mental por parte de los padres (OR: 0, 65), respectivamente. Las AUC de los dos modelos, regresión logística y bosque aleatorio, fueron 0, 852 y 0, 835, respectivamente.
La limitación clave es que esta encuesta transversal solo permitió a los autores examinar los predictores que se consideraron proximales en lugar de distales.
Estos hallazgos resaltan la importancia de los factores relacionados con la familia en el pronóstico de NSSI en adolescentes. Merece atención la combinación de métodos estadísticos convencionales y métodos de ML para mejorar la evaluación de riesgos de NSSI a nivel familiar.
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