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Predicción causal basada en la invariancia para identificar las causas directas del comportamiento suicida

  • Autor/autores: Austin v. Goddard ,Yu Xiang y Craig J Bryan



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Artículo | Fecha de publicación: 27/12/2022
Artículo revisado por nuestra redacción

A pesar de décadas de investigación, las causas directas del suicidio siguen sin conocerse. Algunos investigadores han propuesto que el suicidio es lo suficientemente complejo como para que ninguna variable individual o conjunto de variables pueda determinarse como causal. La predicción causal basada en la invariancia (ICP) es un método analítico de datos contem...

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A pesar de décadas de investigación, las causas directas del suicidio siguen sin conocerse. Algunos investigadores han propuesto que el suicidio es lo suficientemente complejo como para que ninguna variable individual o conjunto de variables pueda determinarse como causal.


La predicción causal basada en la invariancia (ICP) es un método analítico de datos contemporáneo desarrollado para identificar las relaciones causales directas, pero el método aún no se ha aplicado al suicidio.


En este estudio, utilizamos ICP para identificar las variables que estaban más directamente relacionadas con la aparición de conductas suicidas en una muestra prospectiva de 2. 744 pacientes de atención primaria. Cincuenta y ocho (2, 1%) participantes reportaron comportamiento suicida durante el año siguiente.


De los 18 predictores probados, la vergüenza tenía más probabilidades de ser directamente causal solo en las condiciones menos restrictivas. No se identificó ninguna variable o conjunto de variables.


Para acceder al texto completo consulte las características de suscripción de la fuente original:https://www.frontiersin.org/

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