Autor/autores:
Na KS , Geem ZW , Cho SE ...(et.al)
Finalidad El suicidio es una importante preocupación social y de salud en todo el mundo. Tanto la ideación suicida como las tasas de suicidio son más altas en la población anciana que en otros grupos de edad; por lo tanto, se requiere una atención más cuidadosa e intervenciones específicas. Por ello, hemos desarrollado un modelo para predecir la id...
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El suicidio es una importante preocupación social y de salud en todo el mundo. Tanto la ideación suicida como las tasas de suicidio son más altas en la población anciana que en otros grupos de edad; por lo tanto, se requiere una atención más cuidadosa e intervenciones específicas. Por ello, hemos desarrollado un modelo para predecir la ideación suicida en ancianos residentes en la comunidad mayores de 55 años.
Se aplicó un algoritmo de bosque aleatorio a quienes participaron en el Panel de Bienestar de Corea. Utilizamos un total de 26 variables como predictores potenciales. Para resolver el desequilibrio en el conjunto de datos resultante de la baja frecuencia de ideación suicida, se realizó un entrenamiento aplicando la técnica de sobremuestreo sintético minoritario. El índice de rendimiento se calculó aplicando el modelo predictivo al conjunto de prueba, que no se incluyó en el proceso de entrenamiento.
Se incluyeron en el análisis un total de 6410 ancianos coreanos de edad > 55 (media, 71, 48; desviación estándar, 9, 56) años, de los cuales el 2, 7% tenía ideación suicida.
Los resultados para predecir la ideación suicida utilizando las 26 variables elegidas mostraron un AUC de 0, 879, una precisión de 0, 871, una sensibilidad de 0, 750 y una especificidad de 0, 874. La variable más significativa en el modelo predictivo fue la severidad de la depresión, seguida de los factores de satisfacción con la vida y autoestima. Las variables demográficas básicas como la edad y el género demostraron un efecto relativamente pequeño.
El aprendizaje automático se puede utilizar para crear algoritmos para predecir la ideación suicida en personas mayores que viven en la comunidad. Sin embargo, existen limitaciones para predecir futuras ideas suicidas. En el futuro debería crearse un modelo predictivo que incluya indicadores tanto biológicos como cognitivos.
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