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利用机器学习预测丹麦精神病医院出院后30天内的自杀( Using machine learning to predict suicide in the 30 days after discharge from psychiatric hospital in Denmark )
T Jiang AJ Rosellini E Horváth-Puhó B Shiner JL Gradus
背景：精神病院出院后30天内自杀风险较高，但对高危患者的了解仍然有限。目的：利用机器学习和丹麦登记数据，研究精神病院出院后30天内自杀的性别特异性风险。方法：我们进行了一项病例队列研究，收集了1995年1月1日至2015年12月31日丹麦精神病医院出院后30天内发生的所有自杀病例(n=1205)。比较子队列是对1995年1月1日出生或居住在丹麦的所有人的5%随机抽样，这些人在1995年至2015年期间首次入院接受精神病院治疗(n=24559)。预测因素包括诊断、手术、处方药物和人口统计信息。结果是丹麦死因登记处记录的自杀死亡。结果：对男性来说，抗焦虑药和成瘾性疾病药物的处方与风险描述中的其他特征（如酒精相关疾病、催眠药和镇静剂）相互作用，导致出院后自杀的风险更高。在女性中，复发性抑郁症与导致自杀风险增加的其他特征（如中毒、低收入）之间存在相互作用。随机森林发现了重要的自杀预测因素：男性与酒精相关的疾病和尼古丁依赖，女性中毒。结论：我们的发现提示，在精神病患者出院后的高危时期，准确预测自杀可能需要对男性和女性的多种因素进行复杂的评估。
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