预测自杀风险与牛津大学精神病和自杀(OxMIS)模型

牛津大学的研究人员Warneford医院,英国,looking into a suicide prevention tool have published a paper titled "Predicting suicide risk in 137,112 people with severe mental illness in Finland: external validation of the Oxford Mental Illness and Suicide tool (OxMIS)" in the journal转化精神病学。这细节他们努力回顾利用17-question评估工具作为预测的自杀有一大群人严重精神疾病患者(重度)。

牛津大学精神病和自杀(OxMIS)工具是一个免费的在线标准化风险评估工具,计算自杀风险的严重精神疾病(精神分裂症谱系障碍或患者双相情感障碍基于17个社会人口,犯罪史、家族和临床危险因素。

测试的有效性OxMIS,研究者们比较了137112人的数据严重的精神疾病(SMI)诊断在芬兰在1996年至2017年之间,其中有101655(74%)被诊断为精神分裂症谱系障碍和35457年与双相情感障碍(26%)。

每个病人住院或门诊事件是随机选择的指数集5261732集的记录。每个被评估的日期为12个月的随访期间随机指数集。

后的12个月内索引集,1475人在这个群死于自杀,自杀流行率为1.1%。这个概率被用来审问OxMIS工具。

通过随机排列的人与那些没有自杀,OxMIS预测更高的自杀风险评分在70%的自杀。

最初的模型高估了那些高自杀风险预测的风险大于5%除以12个月,适用于1.3%组(n = 1780)。通过调整模型的预测5%的最大的预测自杀风险阈值(即临床推荐协议),风险评估准确性提高,验证临床协议和加强分数5%以上不跟踪与实际风险的增加。

验证临床预测需要严格的方法和工具大型数据集。作者引用最近的一项研究在精神病学临床预测模型的快速扩散,只有16%有尝试在这些尝试独立的验证和报告问题。在以前的论文”,在精神病学临床预测模型:一个系统综述二十年的进展和挑战,”发表在《分子精神病学》,94.5%的开发预测模型被确认为有高风险的偏见。

在目前的研究中,研究人员使用一个国家注册,允许所有研究重度精神病患者在芬兰全国22年的时间。作者认为这个方法的验证,使用定期收集数据,可以解决研究缺口预测精神病学和是一个必要步骤之前将这些模型转化为临床实践。

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