Nov znanstveni algoritem boljši pri napovedovanju samomorov vojske
Po novi študiji naj bi znanstveni algoritem, ki temelji na zdravstvenih kartotekah in aktuarskih podatkih, bolje pomagal prepoznati tiste, ki so najbolj ogroženi za samomor kot druge metode.
Prejšnje raziskave so pokazale, da so bili takšni aktuarski podatki boljši napovednik vojakov z večjim tveganjem za samomor kot klinična presoja zdravnika.
Stopnja samomorov v ameriški vojski ostaja na visoki ravni in presega stopnjo civilistov - skoraj 30 smrtnih primerov na 100.000 ljudi (v primerjavi s 25 smrtnimi primeri na 100.000 civilnega prebivalstva).
Raziskovalci so želeli bolje razumeti, kako bi lahko prepoznali tiste z največjim tveganjem za samomor, da bi v prihodnosti zanje razvili boljše preventivne strategije. Z usmerjanjem takšnih strategij na najbolj ogrožene vojake raziskovalci verjamejo, da lahko pomagajo zmanjšati stopnjo samomorov vojske.
Raziskovalci so v petih letih od leta 2004 do 2009. pregledali zdravstvene kartoteke in aktuarske podatke za 53.769 psihiatričnih hospitalizacij aktivnih vojakov. Preučili so več kot 130 različnih spremenljivk, povezanih s tveganjem za samomor, od osnovnih demografskih podatkov (na primer starost in spol) do na primer, ali je imela oseba dostop do pištole ali je bila predhodno psihiatrično zdravljena.
Znanstveniki so ugotovili, da je 68 vojakov samomor v 12 mesecih po izpustu iz bolnišnice. Model, ki so ga predlagali raziskovalci, bi lahko identificiral 36 teh ljudi.
Raziskovalci so ugotovili, da so najmočnejši napovedovalci povečanega tveganja za samomor vključevali sociodemografske dejavnike, kot so moški, pozna starost, vpisani v službo, kazniva dejanja, posedovanje orožja, predhodna samomorilnost, vidiki predhodnega psihiatričnega zdravljenja (na primer število receptov za zdravljenje antidepresivov v 12 mesecih ) in motnje, diagnosticirane med hospitalizacijami.
Vojaki najvišje predvidene skupine za samomor so v 12 mesecih po odpustu iz bolnišnice imeli sedem nenamernih smrtnih žrtev, 830 poskusov samomorov in 3.765 poznejših hospitalizacij.
V študiji bi lahko več kot 50 odstotkov samomorov obravnavalo le 5 odstotkov vojakov, ki jim je novi algoritem napovedal največjo nevarnost samomora.
"Visoka koncentracija tveganja samomorov in drugi neugodni izidi bi lahko upravičili usmeritev razširjenih intervencij po hospitalizaciji na vojake, ki imajo najvišjo tveganje za samomor po hospitalizaciji," so opozorili raziskovalci. "Presenetljiva je visoka koncentracija samomorilnih tveganj v 5 odstotkih hospitalizacij z največjim tveganjem."
Skupina z visokim tveganjem, ki jo je napovedal novi model raziskovalcev, je bila tudi bolj izpostavljena drugim neželenim dogodkom, vključno s ponovnim sprejemom v bolnišnico, poskusom samomora in smrtjo zaradi nenamerne poškodbe.
Menijo, da če bodo prihodnje raziskave potrdile veljavnost znanstvenega algoritma raziskovalcev, bodo lahko preventivne strategije usmerjene na skupino z največjim tveganjem.
Raziskovalno skupino je vodil Ronald Kessler, profesor zdravstvene politike na Harvardski medicinski šoli.
Študija je objavljena v zadnji številki časopisa Psihiatrija JAMA.
Vir: Psihiatrija JAMA
