Neuer wissenschaftlicher Algorithmus zur besseren Vorhersage von Selbstmorden in der Armee

Ein wissenschaftlicher Algorithmus, der auf medizinischen Unterlagen und versicherungsmathematischen Daten basiert, kann laut einer neuen Studie besser dazu beitragen, diejenigen zu identifizieren, bei denen das größte Selbstmordrisiko besteht als bei anderen Methoden.

Frühere Untersuchungen haben ergeben, dass solche versicherungsmathematischen Daten ein besserer Prädiktor für Soldaten mit einem höheren Suizidrisiko sind als das klinische Urteil eines Arztes.

Die Selbstmordrate in der US-Armee ist nach wie vor hoch und übersteigt die Rate unter Zivilisten - fast 30 Todesfälle pro 100.000 Menschen (gegenüber 25 Todesfällen pro 100.000 in der Zivilbevölkerung).

Die Forscher wollten besser verstehen, wie sie diejenigen mit dem höchsten Suizidrisiko identifizieren können, um in Zukunft bessere Präventionsstrategien für sie zu entwickeln. Indem die Forscher solche Strategien auf Soldaten mit dem größten Risiko ausrichten, glauben sie, dass sie dazu beitragen können, die Selbstmordrate der Armee zu senken.

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Die Forscher untersuchten die medizinischen Unterlagen und versicherungsmathematischen Daten für 53.769 psychiatrische Krankenhausaufenthalte von Soldaten im aktiven Dienst über einen Zeitraum von fünf Jahren von 2004 bis 2009. Sie untersuchten über 130 verschiedene Variablen im Zusammenhang mit dem Suizidrisiko, von grundlegenden demografischen Merkmalen (wie Alter und Geschlecht) bis hin zu Dinge wie, ob die Person Zugang zu einer Waffe hatte oder zuvor eine psychiatrische Behandlung hatte.

Wissenschaftler fanden heraus, dass 68 Soldaten innerhalb von 12 Monaten nach ihrer Entlassung aus dem Krankenhaus Selbstmord begangen hatten. Das von den Forschern vorgeschlagene Modell könnte 36 dieser Personen identifizieren.

Die Forscher fanden heraus, dass die stärksten Prädiktoren für ein erhöhtes Suizidrisiko soziodemografische Faktoren wie Männlichkeit, spätes Einstellungsalter, Straftaten, Waffenbesitz, Selbstmordattentat, Aspekte der vorherigen psychiatrischen Behandlung (wie die Anzahl der in 12 Monaten verschriebenen Antidepressiva) waren ) und Störungen, die während der Krankenhauseinweisungen diagnostiziert wurden.

Soldaten in der höchsten vorhergesagten Suizidrisikogruppe hatten innerhalb von 12 Monaten nach der Entlassung aus dem Krankenhaus sieben Todesfälle durch unbeabsichtigte Verletzungen, 830 Suizidversuche und 3.765 nachfolgende Krankenhausaufenthalte.

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Mehr als 50 Prozent der Selbstmorde konnten in der Studie von nur 5 Prozent der Soldaten erklärt werden, denen nach dem neuen Algorithmus das höchste Selbstmordrisiko vorausgesagt wurde.

"Die hohe Konzentration des Selbstmordrisikos und anderer unerwünschter Ergebnisse könnte es rechtfertigen, gezielte Interventionen nach dem Krankenhausaufenthalt auf Soldaten auszurichten, die als das höchste Selbstmordrisiko nach dem Krankenhausaufenthalt eingestuft werden", stellten die Forscher fest. "Die hohe Konzentration des Suizidrisikos in den 5 Prozent der Krankenhausaufenthalte mit dem höchsten Risiko ist bemerkenswert."

Die vom neuen Modell der Forscher vorhergesagte Hochrisikogruppe hatte auch ein höheres Risiko für andere unerwünschte Ereignisse, einschließlich Krankenhausrückübernahmen, Selbstmordversuchen und Tod aufgrund einer unbeabsichtigten Verletzung.

Es wird angenommen, dass Präventionsstrategien auf die Gruppe mit dem höchsten Risiko abzielen können, wenn zukünftige Forschungen die Gültigkeit des wissenschaftlichen Algorithmus der Forscher bestätigen.

Die Forschungsgruppe wurde von Ronald Kessler geleitet, einem Professor für Gesundheitspolitik an der Harvard Medical School.

Die Studie erscheint in der neuesten Ausgabe von JAMA Psychiatrie.

Quelle: JAMA Psychiatrie