Əvvəllər intihar cəhdi ilə xəstəxanaya yerləşdirilmiş xəstələr arasında ölüm üçün risk faktorlarının müəyyənləşdirilməsi

Göndərildi: 08.09.2021
Məqalənin müəllifi Adəm Quliyev

ABŞ-da yaşa görə intihar nisbətləri son iyirmi ildə bütün yaş qruplarında artmışdır. İntihar davranışı üçün risk faktorlarını müəyyən etmək bacarığı, intihar riski yüksək olanlar arasında seçilmiş və göstərilən profilaktik səylər üçün vacibdir. Əvvəllər intihar cəhdi ilə xəstəxanaya yerləşdirilmiş xəstələr üçün intiharla ölümlə əlaqəli klinik risk faktorlarının birgə proqnozlaşdırma gücünü müəyyənləşdirmək və test etmək üçün geniş yayılmış dövlət xəstəxanasına yerləşdirmə məlumatlarını istifadə etdik (N = 19,057). Əvvəlki intihar cəhdindən iyirmi səkkiz klinik faktorun sonrakı intihar ölümü təhlükəsi ilə əhəmiyyətli dərəcədə əlaqəli olduğu aşkar edildi. Bu risk faktorları və onların ikitərəfli qarşılıqlı təsirləri pilləli reqressiya yolu ilə birgə proqnozlaşdırıcı model yaratmaq üçün istifadə edilmişdir,proqnozlaşdırılan fərdi sağ qalma ehtimalının sonrakı intihar ölümü üçün etibarlı bir risk ölçüsü olduğu aşkar edildi. Nümunə xaricində proqnozlaşdırılan sağ qalma ehtimallarına əsasən intihar ölüm riskinin dörd qat artdığı yüksək riskli bir qrup müəyyən edildi. Bu iş, dövlət səviyyəsində xəstəxanadan çıxma və ölüm məlumatlarının birləşməsindən sonrakı intihar ölümü riski yüksək olan intihara cəhd edənləri müəyyənləşdirmək üçün istifadə edilə biləcəyini göstərir.

Giriş

İntihar ABŞ-da hər il 47.000-dən çox ölümlə nəticələnən ciddi bir ictimai sağlamlıq problemidir. Son təhlillər göstərir ki, 1999-cu ildən 2016-cı ilədək ABŞ-da yaşa görə tənzimlənmiş intihar nisbətləri artmışdır, kişilər və qadınlar arasında və bütün yaş qrupları arasında artımlar, intihar tarama suallarının klinik psixiatrik standart bir komponent olmasına baxmayaraq müsahibə. Demoqrafik və sağlamlıq hadisələri ilə əlaqəli risk faktorlarını müəyyən etmək bacarığı, intihar riski yüksək olanlar arasında seçilmiş və göstərilən profilaktik səylər üçün vacibdir 3.

ABŞ-da elektron sağlamlıq qeydlərinin (EHR) genişləndirilmiş istifadəsi, müxtəlif populyasiyalarda intihar riski olan xəstələrin aşkarlanması üçün səyləri stimullaşdırmışdır. EHR və iddia məlumatlarını istifadə edən bir neçə tədqiqat, 4,5,6,7,8 böyük səhiyyə sistemlərindəki xəstələr arasında intihar davranışını və intihar ölümünü proqnozlaşdırmaq üçün məlumatların çıxarılması və maşın öyrənmə yanaşmalarından istifadə etmişdir. Bu cür işlər yalnız əvvəlki tədqiqatlarda müəyyən edilmiş intihar cəhdləri və ölüm üçün əhəmiyyətli klinik risk faktorlarının vacibliyini təsdiqləməmişdir (məsələn, zehni sağlamlıq diaqnozları, xüsusilə depresif xəstəliklər 9, maddə istifadəsi pozuqluqları 10, uşaqlıq mənfi təcrübələri 11, HİV və yuxu xəstəlikləri 12) , həm də əvvəlcədən göstərilən səylərlə müqayisədə xeyli inkişaf etmiş proqnozlaşdırma dəqiqliyinə gətirib çıxaran saysız-hesabsız digər xüsusiyyətləri və xüsusiyyətləri proqnozlaşdırıcı alqoritmlərində 3,5,14.Bundan əlavə, intihar riski qiymətləndirmələrini tamamlayan xəstələrin təqibi, EHR məlumatlarına tətbiq olunan proqnozlaşdırıcı modellərin intihar davranışının müəyyənləşdirilməsində klinik qiymətləndirmələrə nisbətən daha yüksək həssaslıq və spesifikliyə nail olduğunu tapdı. Bənzər tapıntılar veteranların sağlamlıq məlumatlarını istifadə edərək bir araşdırmada müşahidə edildi ki, klinisyenlər ənənəvi klinik qiymətləndirmə üsullarından istifadə edərək bir risk vəziyyətini təyin edə bilsə də, proqnozlaşdırıcı modellər klinik qiymətləndirmə zamanı qaçırılan və daha yüksək riskli xəstələri təyin edə bilər. çox güman ki, ölümcül intihar hərəkəti 4,16.Bənzər tapıntılar veteranların sağlamlıq məlumatlarını istifadə edərək bir araşdırmada müşahidə edildi ki, klinisyenlər ənənəvi klinik qiymətləndirmə üsullarından istifadə edərək bir risk vəziyyətini təyin edə bilsə də, proqnozlaşdırıcı modellər klinik qiymətləndirmə zamanı qaçırılan və daha yüksək riskli xəstələri təyin edə bilər. çox güman ki, öldürücü bir intihar hərəkəti 4,16.Bənzər tapıntılar qazilərin sağlamlıq məlumatlarını istifadə edərək bir araşdırmada müşahidə edildi ki, klinisyenlər ənənəvi klinik qiymətləndirmə üsullarından istifadə edərək bir risk vəziyyətini təyin edə bilsə də, proqnozlaşdırıcı modellər klinik qiymətləndirmə zamanı qaçırılan və daha yüksək riskli xəstələri təyin edə bilər. çox güman ki, öldürücü bir intihar hərəkəti 4,16.

İntihar riski olan xəstələri müəyyənləşdirmək üçün böyük səhiyyə məlumat bazalarını istifadə etmək vədinə baxmayaraq, hələlik vacib bir problem qalmaqdadır: bu cür modelləri müxtəlif səhiyyə şəraitində klinik praktikaya necə tətbiq etmək. Klinik iş axınlarının dəyişdirilməsi, intihar riski 17-yə uyğun reaksiya verilməsi üçün təlim təminatçıları və işçi heyəti və davranış sağlamlığı müalicəsi qaynaqlarına 18 giriş imkanı daxil olmaqla bu problemin bir çox cəhəti olsa da, bəlkə də bunlar arasında ən qorxunc olan məhdud məlumatlardır. ən çox səhiyyə təminatçısı. Ən əhatəli və dəqiq alqoritmlərin yaradıldığı zəngin məlumat dəstləri böyük və inkişaf etmiş inteqrasiya edilmiş çatdırılma sistemləri, sağlamlıq planları və tədqiqat şəbəkələri 4,6,19. Səhiyyə sistemində bu xarakterli tibbi qeydlər məlumatları deyil və ola bilər, ola bilməz,ABŞ-da səhiyyə təmin edənlərin böyük əksəriyyəti üçün mövcuddur.

Bu tədqiqat, əvvəllər intihar cəhdi ilə xəstəxanaya yerləşdirilən xəstələr arasında intihar ölümünün proqnozlaşdırılması üçün mövcud dövlət məlumatlarını istifadə edərək bu məhdudiyyəti aradan qaldırmağa çalışır. Əvvəllər intihara cəhd etmiş şəxslərin intiharla sonrakı ölüm riskinin əhəmiyyətli dərəcədə artdığına dair güclü dəlillər mövcuddur 20 və bu həssas kohortdakı xəstələr arasında risk təbəqələşdirilməsi baxımın bütün aspektlərini məlumatlandıra bilər. Bu analizdə istifadə edilən xəstəxana boşaltma məlumatları ABŞ-da geniş yayılmışdır. Üstəlik, həm stasionar, həm də ambulator tələbləri olan aptek istifadəsi, görüntüləmə və laboratoriya məlumatları ilə əlaqəli olan Bütün Ödənişli İddialar Verilənlər Bazaları (APCD), hazırda ABŞ əhalisinin üçdə birini əhatə edən 27 əyalətdə yerləşdirilib 21,22. Bu məlumatlar sonrakı intihar riskinin dəqiq modellərini yaratmaq üçün istifadə edilə bilərsə,onların geniş yayılması ABŞ-da səhiyyə müəssisələrində işləməyə imkan verəcəkdir.

Metodlar

1 oktyabr 2004 - 30 sentyabr 2012 tarixləri arasında Connecticut kəskin qayğı xəstəxanalarında intihar cəhdləri ilə xəstəxanaya yerləşdirilən yetkin xəstələrin (≥ 18 və ≤ 70 yaş) məlumatlarını təhlil etdik. həm qərəzli, həm də ümumiləşdirilə bilən ilə əlaqəlidir. İntihar səbəbiylə ölüm ehtimalını modelləşdirərkən, digər səbəblərdən ölümlər yaşlı xəstələr arasında model qiymətləndirməsində əhəmiyyətli dərəcədə qərəzli ola bilər. Əlavə olaraq, bir çox araşdırma intihar üçün risk faktorlarının fərqli yaş qruplarında, xüsusilə də uşaqlarda və yaşlılarda 23,24 arasında dəyişdiyini göstərir. Bu narahatlıqları aradan qaldırmaq üçün, son qəbul zamanı 70 yaşın altındakı yetkin xəstələrlə işi məhdudlaşdırdıq.İntihar cəhdləri ilə xəstəxanaya yerləşdirilən xəstələr həm E kodları, həm də intihar davranışlarını göstərən digər ICD-9 kod birləşmələrindən istifadə edərək müəyyən edildi (əlavə rəqəmsal məzmun Cədvəl 1) 16,17,18.

Məlumat mənbələri

Connecticut Xəstəxanası Stasionar Boşalma Verilənlər Bazasından təsbit olunmayan xəstəxanadan çıxma məlumatlarını və ölüm səbəbini göstərən ölüm məlumatlarını Connecticut Tibbi Müayinə İdarəsindən aldıq. Hər ikisi də hər bir verilənlər bazasında özünəməxsus bir identifikator ehtiva edirdi, lakin boşaltma məlumatları halında bu identifikator yalnız xəstəxanalar daxilində uyğun idi. Xəstəxanalar arasında eyni xəstə üçün çox sayda qəbulu aşkar etmək və xəstəxanaya yerləşdirmə və ölüm məlumatlarını birləşdirmək üçün bu xüsusiyyətlərin istifadə oluna biləcəyini göstərən əvvəlki işlərə əsasən xəstənin doğum tarixi, cinsi, irqi və etnik mənsubiyyətindən istifadə edərək bənzərsiz bir xəstə identifikatoru yaradıldı. verilənlər bazaları arasında fərdləri dəqiq birləşdirmək 25. Hər bir xəstə üçün çox sayda qəbul qeydləri ən son ölümcül olmayan cəhd tarixinə qədər toplandı.Yalnız xəstəxanaya qaldırılan cəhd zamanı ölən xəstələr xaric edildi (

1%). 2 məlumat dəsti arasındakı 571 matçın 93.7% -i unikal idi; Qalan% 6,3-ü intihara cəhd üçün xəstəxanaya yerləşdirmənin çoxsaylı intihar hadisəsi ilə əlaqəsini əhatə etmişdir. Bu hallar üçün ölüm vaxtı təsadüfi olaraq iki uyğun qeyddən birinə təyin edilmişdir.

Connecticut Xalq Sağlamlığı Departamenti İnsan İstintaq Komitəsi bu tədqiqat layihəsini təsdiqlədi. Bu layihə, Connecticut Universiteti Sağlamlıq Mərkəzi İnstitusional Araşdırma Şurası tərəfindən qeyri-insani mövzular araşdırması olaraq idarə edildi. Bu tədqiqat insan subyektləri ilə heç bir qarşılıqlı əlaqəni əhatə etmirdi.

Tədbirlər

Analizimiz xəstənin yaşı, cinsi, irqi və İspan etnik mənsubiyyəti daxil olmaqla sosyodemografik dəyişənləri əhatə etdi; intiharla əlaqəli qəbul sayı və qəbulda orta qalma müddəti daxil olmaqla xəstəxanaya yerləşdirmə tezliyi və müddəti; birincil və ikincil ICD-9 diaqnoz kodları, prosedur kodları və boşalma vəziyyəti. ICD-9 kodlarının ilk üç rəqəmi göstərici dəyişənləri kimi istifadə edilmişdir. Əsas nəticə dəyişən intiharla ölüm vaxtı idi.

Statistik təhlil

Hər bir xəstə üçün, sağ qalma modelinin təqib müddəti, intihar cəhdi üçün son xəstəxanaya gətirilən xəstəxanada başladı və ölümünə və ya 30 sentyabr 2012-ci il tarixində iş dövrünün sonuna qədər davam etdi. Çox sayda faktor olduğundan (>400) ), marjinal bir dəyişən tarama proseduru həyata keçirildi. Irq / etnik mənsubiyyət, cinsiyyət və yaşa nəzarət edən bir Cox nisbətli təhlükə reqressiya modeli istifadə edərək hər dəyişənin həyatda qalma müddəti ilə əlaqəsini test etdik. P dəyəri 0,05-dən az olan dəyişənlər proqnozlaşdırıcı modelləşdirmə təhlili üçün saxlanılmışdır. Daha sonra, dəyişkən seçim və model qiymətləndirmə üçün addım-addım Cox modeli istifadə edildi, seçimdən keçən dəyişənlərin əsas effektləri və ikitərəfli qarşılıqlı təsirləri namizəd proqnozlaşdırıcı olaraq daxil edildi.Son model bir qarşılıqlı təsir müddəti seçildiyi zaman hər iki əsas effekti daxil etmək üçün düzəldildi. Hər bir seçilmiş dəyişən üçün və eyni zamanda ümumi model üçün mütənasib təhlükə fərziyyəsini test etdik; bütün testlər fərziyyənin pozulmadığını göstərdi (p= 0.34). Təfsiri asanlaşdırmaq üçün risk ölçüsü olaraq təxmin edilən 5 illik yaşamaq ehtimalını seçdik.

Yüksək riskli xəstələri müəyyənləşdirmək və Cox modelinin proqnozlaşdırıcı gücünü qiymətləndirmək üçün sağ qalma ehtimalının kəsilməsini obyektiv olaraq təyin etmək üçün nümunədən kənar təsadüfi bölünmə proseduru apardıq. Verilər təsadüfi olaraq təlim üçün% 80 və test üçün% 20-yə bölündü. Cox modeli təlim məlumatları istifadə edilərək quraşdırılmış və daha sonra test edilmiş məlumatlardakı xəstələrin 5 illik sağ qalma ehtimallarını qiymətləndirmək üçün quraşdırılmış model istifadə edilmişdir. Təxmini ehtimalları müəyyən kəsmə dəyərini aşan xəstələr kimi yüksək risk qrupu müəyyən edilmişdir. Namizədlərin hər biri üçün (1) 5 il ərzində müşahidə olunan ölüm nisbəti olaraq təyin olunan yüksək risk qrupu ilə test qrupu arasındakı risk nisbətini və (2) yüksək riskin nisbi ölçüsünü hesabladıq. test subyektləri arasında qrup.Risk təsnifatının dəqiqliyi daha sonra ROC əyri altındakı sahə (AUC) tərəfindən qiymətləndirilmişdir. Bu təsadüfi bölünmə proseduru 300 dəfə təkrarlandı və nəticələr ortalama edildi.

Konfransın təqdimatı

1-4 Avqust 2018-ci il tarixində, Vaşinqton, Milli Ruh Sağlamlığı İnstitutu tərəfindən təşkil edilən Ruh Sağlamlığı Xidmətləri Tədqiqat Konfransında təqdim olunan "İntihar Ölümünün Yeni Predictors: Bir Əyalət Təhlili".

Nəticələr

Risk faktorunun müəyyənləşdirilməsi

Cədvəl 1, tədqiqat populyasiyasının yaş qrupuna, cinsinə, irqinə / etnik mənsubiyyətinə və xəstənin yaşayış poçt kodunun orta ailə gəlirlərinə görə tərkibini təqdim edir. Çalışma dövrünün sonuna qədər intihara cəhd göstərildiyi üçün xəstəxanaya yerləşdirilən 19057 xəstə arasında 571 intihar ölümünü müşahidə etdik. Kişilər, İspan olmayan Ağlar, 45-59 yaş arası və daha yüksək orta gəlirli poçt kodlarında yaşayan insanlar intihar ölümü riski ən yüksəkdir. Cədvəl 2, əvvəlki intihara cəhd üçün istifadə edilən metod, əvvəlki cəhdlərin sayı və əvvəlki cəhddə psixiatrik diaqnozlar haqqında əlavə məlumat təqdim edir. Əvvəlki cəhdlər sonrakı ölümlə əlaqəli idi və bütün xəstələrin yarısından çoxunun ruhi sağlamlıq diaqnozu qoyulduğu halda, bu ruhi sağlamlıq şərtləri ilə intiharla ölüm arasında heç bir əlaqə yox idi (χ 2 test;p= 0.15).

Cədvəl 3-də sonrakı intihar ölümü üçün risk faktorlarına dair təhlillərimizdən məlumatlar təqdim edirik. Bu cədvəl iki ayrı analizin nəticələrini birləşdirir. Birincisi, çox sayda potensial proqnozlaşdırıcı faktor olduğu üçün (>400), marjinal dəyişkən tarama proseduru həyata keçirildi. Cədvəl 3 (model 1) yaş, cins və irqə nəzarət edildikdən sonra intihar ölümü ilə əhəmiyyətli dərəcədə əlaqəli olan 28 risk faktorunun marjinal təsirlərini təqdim edir. Əhəmiyyətli marjinal təsirlər və onların 2 tərəfli qarşılıqlı təsirləri sonradan bir addım-addım qiymətləndirmə metodu istifadə edilərək son şərtlər seçilərək Cox nisbətli təhlükələr modelinin qurulması üçün istifadə edildi. Seçilən Cox nisbətli təhlükə modelindəki bütün faktorlar üçün əmsallar, güvən aralıqları və əhəmiyyət səviyyələri haqqında ətraflı məlumat Cədvəl 3-ə daxil edilmişdir (model 2),modelin bu spesifikasiyasında fərdi parametr əhəmiyyətinin təfsirinə qarşı xəbərdar olsaq da, p dəyərlərinin hesablanması proqnozlaşdırma seçimindəki qeyri-müəyyənliyi nəzərə almır.

Cədvəl 3 və 4-də (model 2) təqdim olunan nəticələr intihar ölümləri ilə müsbət əlaqəli sosial-demoqrafik amillərin arasında kişi, yaşlı yaş, ağ irq və daha yüksək median ev gəliri olduğunu göstərdi. Üzvi yuxu pozğunluqları, böyük xəstəliklər olmayan nöbet, digər psixososial vəziyyətlər və konsultasiya axtaran digər şəxslər daxil olmaqla diaqnoz kodları intihar ölümlərinin müsbət proqnozlaşdırıcıları idi. İntihar cəhdi metodu ilə əlaqəli diaqnostik kodlar dərmanlar, dərman maddələri və bioloji təsadüfən zəhərlənmə, təsadüfən və ya qəsdən vurulub-verilmədiyi müəyyən olunmayan zədə və belin digər təyin olunmayan pozğunluqları da daxil olmaqla intihar ölümlərinin əhəmiyyətli proqnozları idi. İntihar cəhdinin üsulu və şiddətindən qaynaqlanan bir çox tibbi prosedur, məsələn, özofagusdakı prosedurlar, dilin dikişi,və xüsusilə tibia və fibula sümüklərindəki əməliyyatlar intihar ölümlərinin müsbət proqnozlaşdırıcıları idi. Bundan əlavə, penisdəki əməliyyatlarla müşayiət olunan intihar cəhdləri sonrakı intihar ölümü ilə əlaqələndirildi.

Son Cox modelinə bir neçə əhəmiyyətli qarşılıqlı təsir şərtləri də seçildi. Xəstəxanadan çıxarılan və ya eyni xəstəxananın bir psixiatriya şöbəsinə köçürülən xəstələrin intihar riski daha yüksək idi və bu təsir ağdərililər üçün ağlarla müqayisədə daha güclü idi. Bənzər bir qarşılıqlı təsir irqi və sümükdəki əməliyyatlar arasında müşahidə edildi, bu təsirin işarəsi Ağlar arasında bu cür əməliyyatların daha az təsirini göstərir. Çoxsaylı intihar cəhdləri və aorta və ürək köməkçisi prosedurları olan xəstələr arasında ölüm riski daha yüksək idi. Multipl sklerozun digər qeyri-üzvi psixozlarla bir yerdə olması da sonrakı intihar ölüm riskini artırdı. Qeyri-üzvi psixozlar, intihar ölüm riskini artırmaq üçün digər və təyin olunmayan yerlərin açıq yarası ilə təsir bağışladı.İntihar metodları ilə əlaqəli diaqnostik kodlar arasında zəhərlənmə, bel xəstəlikləri, açıq yaralar və asma da daxil olmaqla bir sıra digər qarşılıqlı təsirlər müşahidə edildi.

Proqnozlaşdırıcı performans

Təxmini 5 illik sağ qalma ehtimalı, yüksək riskli xəstələri müəyyənləşdirmək üçün bir risk ölçüsü olaraq istifadə edilmişdir. Şəkil 1, nümunə xaricində olan təsadüfi bölmə proseduruna əsasən ehtimalın kəsilməsi, ümumi kohortaya nisbətən yüksək risk qrupunun ölçüsü və intihar riskinin artması arasındakı əlaqələri göstərir. Gözlənildiyi kimi, kəsmə dəyəri nə qədər aşağı olarsa, müəyyən edilmiş yüksək risk qrupunun ümumi risk səviyyəsi o qədər yüksəkdir və yüksək risk qrupunun ölçüsü bir o qədər kiçik olur. Nəticələrimiz göstərir ki, əgər yüksək risk qrupu, 5 illik yaşamaq ehtimalı 0,90-dan kiçik olan subyektlərdən ibarətdirsə, o, ümumi kohortun% 4.9 [90% CI: (3.9, 5.8)] və bərabərdir. bu qrupda ölüm riski ümumi kohortdan ortalama 3.71 (% 90 CI: [2.371, 5.435]) dəfə idi.

Ehtimalların kəsilməsi, ümumi kohorta nisbətən yüksək risk qrupunun ölçüsü və intihar riskinin artması.

Şəkil 2-də nümunədən kənar ortalama ROC əyrisi və təsadüfi bölmə prosedurundan hesablanan% 90 etibarlılıq zolaqlarını təqdim edirik. % 80 həssaslıqla modelimiz% 55.2 spesifikliyi əldə edə bilər (% 90 CI: [48.9, 61.7]),% 50 həssaslıqla modelimiz% 79.6 spesifikliyi (% 90 CI: [75.8, 83.3]) və orta AUC əldə edə bilərik % 73.4-dir (% 90 CI: [70.6, 76.7]). Müsbət proqnozlaşdırma dəyəri (PPV)% 7.1 [90% CI: (6.1%, 8.5%)] 0.5 həssaslıqla və 5.26% [90% CI: (4.6%, 6.0%)] 0.8 həssaslıqla , bunu 19-a qədər nəşr olunan ən yaxşı intihar proqnozu modellərindən biri halına gətirdi.

Nümunədən kənar ortalama ROC əyri və təsadüfi bölmə prosedurundan hesablanan% 90 etibarlılıq zolaqları.

Müzakirə

Bu işdə, əvvəlcədən edilən bir cəhddən sonra intihar ölümünü proqnozlaşdırmaq üçün şərh edilə bilən bir model inkişaf etdirmək üçün geniş yayılmış səhiyyə məlumatlarını istifadə etdik. 5,20,21,22 yüksək riskli populyasiyalardakı intihar ölümü ilə bağlı kiçik, lakin böyüməkdə olan bir tədqiqat qrupunu artırmağa əlavə olaraq, tapıntılarımız ruhi sağlamlıq klinisyenlerinin diqqətinə ilk dəfə gələn intiharların əhəmiyyətli hissəsi ilə əlaqəlidir. əvvəlki intihar cəhdi və əvvəlki cəhddən klinik və kontekstual xüsusiyyətlərin yaxşı həssaslıq və spesifikliyə malik bir proqnozlaşdırıcı model yaratmaq üçün məlumatlardan toplana biləcəyini göstər. Əslində, digər intihar ölümü proqnozlaşdırma modelləri 26 ilə müqayisədə yuxarıda bildirilən həssaslıq, spesifiklik və pozitiv proqnozlaşdırma dəyəri modelimizi bu günə qədər nəşr olunan ən yaxşı intihar ölümü modelləri sırasına daxil etdi.

Təhlilimizdən bədxassəli olmayan pankreas xəstəlikləri, əvvəlcədən cəhdlə əlaqəli tibbi əməliyyatlar, əməliyyat olmayan intubasiya və suvarma, aorta və ürək köməkçisi prosedurları, əməliyyatlar kimi zədənin şiddətini göstərə biləcək tibbi prosedurlar da daxil olmaqla bir neçə yeni risk faktoru ortaya çıxdı. sümüklər və penisdəki əməliyyatlar. Yaralanma şiddətinin göstəricilərinə gəldikdə, asma kimi yüksək ölümcül intihar metodlarının klinik rəhbərliyi tez-tez aqressiv reanimasiya və təcavüzkarların intubasiyasını tələb edən post-anoksik beyin zədələnməsinin müalicəsini əhatə edir. Tullanaraq intihar cəhdləri halında, tədqiqat dəlilləri ölümcül cəhdlərin, sümüklər üzərində əməliyyatlara ehtiyac olması səbəbiylə cərrahi və stasionar iş yükünü kəskin şəkildə artıran yuxarı əzanın sınıq ehtimalı çox yüksək olduğunu göstərdi.Penis üzərindəki əməliyyatlar çox az sayda müşahidə olunsa da, sonrakı intihar ölümünün səkkiz qat riski ilə əlaqələndirildi və ağır psixoz xəstələrində intihar riskinin çox yüksək olduğunu göstərə bilər. cinsiyyət orqanının kəsilməsi 26.

Psixiatrik praktikada intihar ölümü üçün xüsusi markerlərin müəyyənləşdirilməsi vacib olsa da, bu analizin ən böyük töhvəsi onsuz da yüksək risk qrupunun ən yüksək risk üzvlərini müəyyənləşdirmək üçün səhiyyə şəraitində mövcud məlumatlardan istifadə etməkdir. Bu təhlilə daxil olan intihar cəhdləri ilə xəstəxanaya yerləşdirilən xəstələrin qrupu, 2005-2012-ci illərdə Connecticut'dakı yetkinlər arasında baş verən intihar ölümlərinin təxminən% 25'ini təşkil edirdi (2.219-dan 571) 30. AUC analizimiz göstərdi ki, bu kohortdakı ölümlərin 50% -i modelimizə əsasən ən yüksək risk altında hesab edilən xəstələrin% 21-i arasında baş verib. Başqa sözlə, modelimiz təxminən 4.000 yüksək riskli xəstəni təyin etdi, bunlardan 300-ü cəhdlərindən 5 il içində intihar edərək öləcək. Həm də,Modeldə istifadə olunan bütün məlumatlar əvvəlcədən edilən bir cəhddən sonra boşalma anında mövcud olduğu üçün, müəyyən xəstələrin yüksək riski boşalma planlaması və baxım keçidlərinə daxil edilə bilər və müalicəyə uzun müddətli yanaşmalardan daha çox tətbiq oluna bilər. keçmiş modelləşdirmə səyləri.

Məhdudiyyətlər baxımından, analizimiz boşaltma məlumatlarını istifadə etdi; ambulatoriya ziyarətləri və ya aptek məlumatları kimi daha geniş bir səhiyyə məlumatlarına giriş modelin proqnozlaşdırıcı gücünü artıra bilər. Bu analiz zamanı biz 2012-ci ilədək axıdılması və ölümü birləşdirən birləşmiş verilənlər bazası ilə məhdudlaşmışdıq. Hər iki verilənlər bazasında mövcud olan paylaşılan unikal identifikator olmadığı üçün əlaqələrin doğruluğunu qiymətləndirmək üçün birbaşa bir yolumuz olmasa da, bunun bir neçə səbəbi var. uyğunlaşdırmaq üçün istifadə etdiyimiz demoqrafik xüsusiyyətlərdən qaynaqlanan əlaqələrin dəqiqliyinə əmin olmaq. Tədqiqatlar göstərdi ki, analizimizdə istifadə edilənlər kimi əsas demoqrafik xüsusiyyətlər fərdləri çox böyük, ümumi verilənlər bazaları 25 arasında birləşdirmək üçün uğurla istifadə edilə bilər və bizim vəziyyətimizdə çox xüsusi əlaqələndirməyin əlavə üstünlüyü var idi,əlaqəli verilənlər bazaları. Hər iki məlumat dəsti intihar davranışı ilə əlaqəli olduğundan, hər hansı bir qarşılaşmanın dəqiqliyi, daha böyük ölçüdə ümumi bir populyasiya üçün olandan çox daha yüksək ola bilər. İkincisi, uyğunsuzluq potensialı hər iki verilənlər bazasında bənzərsiz bir identifikatorun olması ilə məhdudlaşdı (xəstəxana verilənlər bazası vəziyyətində bunun yalnız doğru olduğunu qeyd edərəkxəstəxanalar daxilində). Üçüncüsü, məlumat dəstləri əyalətdəki bütün xəstəxanalara və intihar ölümlərini ehtiva edirdi; məlumatların səhv olması (səhv bir doğum tarixi kimi) və ya xaricdə meydana gələn xəstəxanalara / ölümlər, hər iki verilənlər bazasındakı natamam məlumatların uyğun səhvlərlə nəticələnməsi üçün çox məhdud potensial var idi. Nəhayət, uyğun səhvlər sistematik olmadıqca, təsiri təhlilə səs-küy gətirmək olardı. Son modelimizin son dərəcə şərh oluna bilən və nümunə xaricində yaxşı bir proqnozlaşdırma gücünə sahib olması xəstəxanaya yerləşdirmə və ölüm qeydləri arasındakı əlaqənin çox dəqiq olduğunu göstərir.

Əlavə bir məhdudiyyət odur ki, intihar ölümlərinin nisbətən az olması alternativ model spesifikasiyalarının, xüsusən cinsinə xas risk modellərinin araşdırılmasını istisna etmişdir. Nəhayət, bu araşdırma ən aşağı intihar nisbətlərinə sahib olan və ABŞ-ın ən varlı əyalətlərindən biri olan Konnektikutdakı xəstəxanalara və ölümlərlə məhdudlaşır. Bununla birlikdə, Konnektikutun Ağ olmayan sakinlər nisbəti, onu bütövlükdə millətdən bir az daha fərqli edir 31.

Bu məhdudiyyətlərə baxmayaraq, bu tədqiqatın nəticələri klinik praktika üçün böyük təsir göstərir. Əvvəlki bir cəhdin sonrakı intihar davranışı və intihar səbəbiylə ölüm üçün çox güclü bir risk faktoru olduğunu göstərən güclü ədəbiyyat olsa da, işimiz sonrakı ölüm riskinin bu xəstələrin nisbətən kiçik bir alt qrupu ilə məhdudlaşdığını və bunun üçün imkanları artırdığını göstərdi diqqət və resursları daha kiçik və daha çox idarə oluna bilən bir xəstə populyasiyasına yönəldin. Bundan əlavə, xəstəxanaya yerləşdirmə zamanı psixiatriya məsləhətləşmələri zamanı intihar riski alqoritmlərinin tətbiq edilməsinin klinik intihar riski qiymətləndirmələrini əhəmiyyətli dərəcədə artıra biləcəyini vurğulamaq vacibdir.

Məlumat mövcudluğu

Bu işdə istifadə olunan məlumatlar, müəlliflərin bu məlumatları açıqlamağa və ya ictimaiyyətə təqdim etməsinə icazə verməyən şərtlərlə Konnektikut Xalq Sağlamlığı Departamentindən və Konnektikut Tibbi Müayinə İdarəsindən əldə edilmişdir. Bu məlumat cədvəllərinə daxil olmaq üçün müraciətlər birbaşa bu qurumlara göndərilməlidir.

İstinadlar

  1. 1.

Xəstəliklərə Nəzarət və Profilaktika Mərkəzləri. Ölümcül xəsarət məlumatları. Yaralanmaların qarşısının alınması və nəzarəti 2019. https://www.cdc.gov/injury/wisqars/fatal.html (2020).

Stone, DM et al.Həyati əlamətlər: əyalət intihar nisbətlərindəki tendensiyalar — Amerika Birləşmiş Ştatları, 1999–2016 və intihara səbəb olan şərtlər - 27 əyalət, 2015. MMWR Morb. Ölümcül. Wkly. Rep.67, 617. https://doi.org/10.15585/mmwr.mm6722a1 (2018).

Silverman, MM İntiharın qarşısının alınması: hərəkətə çağırış. Dünya Psixiatriya3, 152-153 (2004).

Kessler, RC et al.ABŞ Ordusu əsgərlərində psixiatrik xəstəxanaya yerləşdirildikdən sonra intiharların proqnozlaşdırılması: Xidmət üzvlərində Risk və Dayanıklılığı qiymətləndirmək üçün Ordu Tədqiqatı (Army STARRS). JAMA Psixiatriya72, 49-57. https://doi.org/10.1001/jamapsychiatry.2014.1754 (2015).

Barak-Corren, Y. et al.Uzunlamasına elektron sağlamlıq qeydlərindən intihar davranışının proqnozlaşdırılması. Am. J. Psixiatriya174, 154-162. https://doi.org/10.1176/appi.ajp.2016.16010077 (2016).

Simon, GE et al.Elektron sağlamlıq qeydlərindən istifadə edərək ambulatoriya ziyarətlərindən sonra intihar cəhdləri və intihar ölümlərinin proqnozlaşdırılması. Am. J. Psixiatriya175, 951-960. https://doi.org/10.1176/appi.ajp.2018.17101167 (2018).

Poulin, C. et al.(2014) Klinik qeydlərin mətnini analiz edərək intihar riskini proqnozlaşdırmaq. PLoS ONE9, e85733. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0085733 (2014).

Ben-Ari, A. Hammond, K. 1991 Fars Körfəzi Müharibəsi ABŞ qaziləri arasında intihar davranışını modelləşdirmək və proqnozlaşdırmaq üçün EMR-i mətnləndirir. Sistem Elmləri (HICSS), 2015- ci ildə 48-ci Havay Beynəlxalq Sistem Elmi Konfransı, 3168–3175. IEEE (2015).

Ribeiro, JD, Huang, X., Fox, KR & Franklin, JC Depressiya və intihar düşüncəsi, cəhdləri və ölümü üçün risk faktorları kimi ümidsizlik: uzunlamasına tədqiqatların meta-təhlili. Br. J. Psixiatriya212, 279-286. https://doi.org/10.1192/bjp.2018.27 (2018).

Harford, TC, Yi, HY, Chen, CM & Grant, BF Maddə istifadəsi pozğunluqları və böyüklər arasında öz-özünə və digər yönümlü şiddət: narkotik istifadəsi və sağlamlığı ilə bağlı milli anketin nəticələri. J. Təsir. Qarışıqlıq.225, 365-373. https://doi.org/10.1016/j.jad.2017.08.021 (2018).

Felitti, VJ et al.Uşaqlıqda sui-istifadə və evdə baş verən problemlərin böyüklərdəki ölüm səbəblərindən bir çoxu ilə əlaqəsi: mənfi uşaqlıq təcrübələri (ACE) işi. Am. J. Əvvəlki Med.14, 245-258. https://doi.org/10.1016/s0749-3797(9))00017-8 (1998).

Ahmedani, BK et al.Əsas fiziki sağlamlıq şərtləri və intihar riski. Am. J. Əvvəlki Med.53, 308-315. https://doi.org/10.1016/j.amepre.2017.04.001 (2017).

Walkup, JT, Townsend, L., Crystal, S. & Olfson, M. İdari və ya iddia məlumatlarını istifadə edərək intihar və ya intihar düşüncəsini müəyyənləşdirmək üçün təsdiqlənmiş metodların sistematik şəkildə nəzərdən keçirilməsi. Farmakoepidemiol. Dərman. Saf.21, 174-182. https://doi.org/10.1001/jama.2016.17324 (2012).

Platt, R. et al.ABŞ qida və dərman idarəsinin mini-nəzarətçi proqramı: vəziyyəti və istiqaməti. Farmakoepidemiol. Dərman. Saf.21, 1-8. https://doi.org/10.1002/pds.2343 (2012).

Tran, T. et al.Elektron tibbi qeydlərdəki məlumatlardan istifadə edilən risklərin təbəqələşdirilməsi, klinisyenin qiymətləndirmələrindən daha yaxşı intihar risklərini proqnozlaşdırır. BMC Psixiatriya14, 76. https://doi.org/10.1186/1471-244X-14-76 (2014).

McCarthy, JF et al.İntihar riskinin proqnozlaşdırılan modelləşdirilməsi və konsentrasiyası: ABŞ Veteranlar İşləri Nazirliyindəki profilaktik müdaxilələrə təsirlər. Am. J. Xalq Sağlamlığı105, 1935–1942. https://doi.org/10.2105/AJPH.2015.302737 (2015).

Smith, AR, Silva, C., Covington, DW & Joiner, TE Jr. Səhiyyə işçiləri arasında intiharla əlaqəli bilik və bacarıqların qiymətləndirilməsi. Sağlamlıq Psixolu.33, 110–119. https://doi.org/10.1037/a0031062 (2014).

Baraff LJ, Janowicz N, Asarnow JR () İntihar edən xəstələrin idarəedilməsinə dair tətbiqetmələr və onların qayğıları üçün mövcud mənbələr barədə Kaliforniyanın təcili yardım şöbələrinin sorğusu. Ann. Ortaya çıxan. Med.48,452-8; 10.1016 / j.annemergmed.2006.06.026 (2006).

Ahmedani, BK et al.İntihar ölümündən bir il əvvəl sağlamlıq əlaqələri. J. General Stajer. Med.29, 870-877 (2014).

Bostwick, JM, Pabbati, C., Geske, JR & McKean, AJ İntihar cəhdi tamamlanmış intihar üçün risk faktoru olaraq: bildiyimizdən də ölümcüldür. Am. J. Psixiatriya173, 1094–1100 (2016).

Bütün Ödənişli İddialar Veritabanı Şurası. İnteraktiv Dövlət Raporu Xəritə 2018. https://www.apcdcouncil.org/state/map (2019).

Amerika Birləşmiş Ştatları Census Bureau PD. Yerli əhalinin illik təxminləri: 1 aprel 2010 - 1 iyul 2017 2018. https://factfinder.census.gov/faces/tableservices/jsf/pages/productview.xhtml?pid=PEP_2017_PEPANNRES&src=pt (2019).

Parellada, M. Yeniyetmələrdə və böyüklərdə intihara cəhd fərqlidirmi? Psixiatriya Res.157, 131-137. https://doi.org/10.1016/j.psychres.2007.02.012 (2008).

Wu, WH & Bond, MH Gənc və yaşlı vətəndaşlar arasında intiharın yordayıcılarındakı milli fərqlər: cəmiyyətin yordayıcılarını psixoloji faktorlarla əlaqələndirmək. Tağ. İntihar Res.10, 45-60. https://doi.org/10.1080/13811110500318430 (2006).

Sweeney, L. Sadə demoqrafik məlumatlar əksər hallarda insanları özünəməxsus şəkildə müəyyənləşdirir. Səhiyyə671, 1-34 (2000).

Belsher, BE et al.İntihar cəhdləri və ölümləri üçün proqnozlaşdırma modelləri: sistematik bir nəzərdən keçirmə və simulyasiya. JAMA Psixiatriya76, 642–651. https://doi.org/10.1001/jamapsychiatry.2019.0174 (2019).

Krol, LV & Wolfe, R. Asma qurbanlarının təcili yardım şöbəsi rəhbərliyi. J. Emerg. Med.12, 285-292. https://doi.org/10.1016/0736-4679(9))90268-2 (1994).

Runeson, B., Tidemalm, D., Dahlin, M., Lichtenstein, P. & Långström, N. Sonrakı uğurlu intiharın prediktoru kimi intihara cəhd metodu: milli uzunmüddətli kohort işi. BMJ13, c3222 (2010).

Rocos, B., Acharya, M. & Chesser, TJ İntihar cəhdindən sonra xəstələrin hündürlükdən atlayaraq idarə olunması ilə əlaqəli zədə və iş yükü. Orthop'u açın. J.31, 395-398. https://doi.org/10.2174/1874325001509010395 (2015).

Patrick, AR et al.E kodları natamam qeydə alındıqda qəsdən özünə xəsarət yetirmək üçün xəstəxanaya yerləşdirilmənin müəyyənləşdirilməsi. Farmakoepidemiol. Dərman. Saf.19, 1263–1275. https://doi.org/10.1002/pds.2037 (2010).

Təşəkkürlər

Bu iş, Milli Səhiyyə İnstitutlarının qrant maliyyəsi (R01-MH112148; PI: Robert Aseltine) tərəfindən dəstəklənmişdir. Xəstəxanaya yerləşdirmə məlumatları, məlumatlara əsaslanan təhlillər, şərhlər və nəticələr üçün heç bir məsuliyyət daşımayan və ya qəbul etməyən Connecticut Xalq Sağlamlığı Departamentindən əldə edilmişdir. Müəlliflər bu cür təhlillər, şərhlər və nəticələr üçün tam məsuliyyət daşıyırlar.

Müəllif məlumatı

Əlaqələr

Davranış Elmləri və Cəmiyyət Sağlamlığı şöbəsi, UConn Səhiyyə, 263 Farmington Avenue, MC 6030, Farmington, CT, 06030, ABŞ

Riddhi P. Doshi & Robert H. Aseltine Jr.

Əhali Sağlamlığı Mərkəzi, UConn Sağlamlığı, Farmington, CT, ABŞ

Riddhi P. Doshi, Kun Chen və Robert H. Aseltine Jr.

Connecticut Universiteti, Storrs, CT, ABŞ Statistika Departamenti

Kun Chen və Robert H. Aseltine Jr.

Sağlamlıq İnformatika Bölümü, Səhiyyə Siyasəti və Tədqiqat Departamenti, Weill Cornell Tibb Məktəbi, Cornell Universiteti, New York, NY, ABŞ

Yaşayış İnstitutu, Hartford Səhiyyə, Hartford, CT, ABŞ

Harold Schwartz və Alfred Herzog

Psixiatriya şöbəsi, Connecticut Universiteti Sağlamlıq Mərkəzi, Farmington, CT, ABŞ

  1. Riddhi P. Doshi

Bu müəllifi PubMed Google Scholar-da da tapa bilərsiniz

Bu müəllifi PubMed Google Scholar-da da tapa bilərsiniz

Bu müəllifi PubMed Google Scholar-da da tapa bilərsiniz

Bu müəllifi PubMed Google Scholar-da da tapa bilərsiniz

Bu müəllifi PubMed Google Scholar-da da tapa bilərsiniz

Bu müəllifi PubMed Google Scholar-da da tapa bilərsiniz

Töhfələr

RD və RA əsas əlyazma mətnini yazdı; KC təhlili apardı və FW ilə nəticələrin şərhinə rəhbərlik etdi və nəticələr hissəsini yazdı; Giriş və müzakirəyə HS və AH qatqı təmin etdi. Bütün müəlliflər əlyazma ilə tanış olmuşlar.

Müxbir müəllif

Etik bəyannamələr

Rəqabət maraqları

Müəlliflər rəqabət edən maraqların olmadığını bildirirlər.

Əlavə informasiya

Yayımcının qeydləri

Springer Nature, nəşr olunmuş xəritələrdəki və institusional əlaqələrdəki yurisdiksiya iddialarına münasibətdə bitərəf qalır.