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与自杀相关的因素包括精神困扰、神经质、脑灰质减少、脑部情绪调节区域面积增大和白细胞增多。研究强调了这些截然不同的影响因素如何导致自杀行为。
研究作者、华威大学计算机科学系冯建峰教授表示:“我们的研究开发了一种基于行为因素的机器学习模型。前 16 个预测因素在区分有自杀企图和没有自杀企图的个体方面表现出很高的准确性。这可能有助于在未来识别有高自杀风险的人。
论文合著者、复旦大学张蓓博士补充道:“自杀是一个重大的公共卫生问题,它源于各种因素的复杂相互作用。虽然现有研究通常侧重于一组狭隘的行为假设,且这些假设通常只针对小规模的临床样本,但我们的研究通过系统评估大规模社区样本中广泛的自杀风险因素,填补了这一空白。
“通过识别和理解这些因素,我们希望改进预测模型,更好地识别高风险人群,并制定更有效的预防和干预策略,最终减轻全球自杀负担。”
剑桥大学教授 Barbara Sahakian 评论道:“自杀不仅会造成悲剧性的生命损失,还会让家人和朋友伤心欲绝。通过确定自杀的主要风险因素,这项研究让我们更接近于了解如何识别脆弱个体并进行干预以挽救生命。”
对于未来的研究,研究小组强调需要对青少年自杀的风险因素进行类似的确定,特别是在青少年自杀率不断上升的背景下。
引用:广泛的研究确定了自杀风险因素以改善预防(2024 年 7 月 2 日)于 2024 年 7 月 2 日检索自
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2024-07-02 14:37:03
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#广泛的研究确定了自杀风险因素以改善预防
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