El suicidio de adolescentes continúa aumentando a pesar de la creciente investigación sobre el riesgo interpersonal de suicidio. Esto puede reflejar desafíos en la aplicación de la investigación de la psicopatología del desarrollo en entornos clínicos.
En respuesta, el presente estudio utilizó un plan analítico traslacional para examinar los índices de bienestar social más precisos y estadísticamente justos para indexar el suicidio adolescente.
Se utilizaron datos del Suplemento de Réplica de Adolescentes de la Encuesta Nacional de comorbilidad. Adolescentes de 13 a 17 años ( N = 9, 900) completaron encuestas sobre eventos traumáticos, relaciones actuales y pensamientos e intentos suicidas.
Tanto las técnicas frecuentistas (p. ej. , características operativas del receptor) como bayesianas (p. ej. , índices de probabilidad de diagnóstico; DLR) proporcionaron información sobre la clasificación, la calibración y la equidad estadística. Los algoritmos finales se compararon con un algoritmo basado en aprendizaje automático.
En general, el cuidado de los padres y la cohesión familiar clasificaron mejor la ideación suicida, mientras que estos índices y la participación escolar clasificaron mejor los intentos.
Los algoritmos de indicadores múltiples sugirieron que los adolescentes con alto riesgo en estos índices tenían aproximadamente 3 veces más probabilidades de participar en ideas (DLR = 3, 26) y 5 veces más probabilidades de realizar intentos (DLR = 4, 53).
Aunque equitativos en cuanto a intentos, los modelos de ideación tuvieron un rendimiento inferior en los adolescentes no blancos. Los algoritmos basados en aprendizaje automático funcionaron de manera similar, lo que sugiere que los efectos no lineales e interactivos no mejoraron el rendimiento del modelo.
Se discuten las direcciones futuras de las teorías interpersonales sobre el suicidio y se demuestran las implicaciones clínicas para la detección del suicidio.
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