La identificación de una firma clínica de suicidio entre los pacientes con trastornos del estado de ánimo: Un estudio piloto usando un enfoque de aprendizaje automático

Resumen

Un creciente cuerpo de evidencia ha presentado los factores de riesgo clínicos asociados con los pacientes con trastornos del estado de ánimo que intentan suicidarse. Sin embargo, lo que no se sabe es cómo integrar las variables clínicas en una herramienta de utilidad clínica con el fin de estimar la probabilidad de que un paciente individual haga un intento de suicidio.

Se incluyeron un total de 144 pacientes con trastornos del estado de ánimo. Las variables clínicas relacionadas con los intentos de suicidio entre los pacientes con trastornos del estado de ánimo y las variables demográficas se utilizaron para "entrenar" un algoritmo de aprendizaje automático. El algoritmo resultante se utilizó en la identificación de los sujetos individuales nuevos o 'invisibles', ya sea como los que intentaron suicidarse como los que no lo hicieron. Tres algoritmos de aprendizaje automático se ejecutan y evaluaron.

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Todos los algoritmos distinguieron los que intentaron suicidarse de los que no lo intentaron con precisión predictiva que oscila entre el 65% y el 72% (p <0,05). En particular, la máquina de vector de relevancia (RVM) algoritmo predijo correctamente 103 de 144 sujetos lo que se se traduce en el 72% de precisión (72,1% sensibilidad y 71,3% especificidad) y un área bajo la curva de 0,77 (p <0,0001). Las variables predictoras más relevantes en distinguir suicidas de los no suicidas incluyeron hospitalizaciones previas para la depresión, antecedentes de psicosis, dependencia de la cocaína y trastorno de estrés post-traumático (TEPT) comorbilidad .

El riesgo de intento de suicidio en los pacientes con trastornos del estado de ánimo se puede estimar en un nivel de sujeto individual mediante la incorporación de las variables tanto demográficas y clínicas. Los estudios futuros deben examinar el rendimiento de este modelo en otras poblaciones y su posterior utilidad para facilitar la selección de las intervenciones para prevenir el suicidio.

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