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자료유형
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저자정보
저널정보
대한신경정신의학회 PSYCHIATRY INVESTIGATION PSYCHIATRY INVESTIGATION 제16권 제8호
발행연도
2019.1
수록면
588 - 593 (6page)

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Objective We aimed to develop predictive models to identify suicide attempters among individuals with suicide ideation using a machine learning algorithm. Methods Among 35,116 individuals aged over 19 years from the Korea National Health & Nutrition Examination Survey, we selected 5,773 subjects who reported experiencing suicide ideation and had answered a survey question about suicide attempts. Then, we performed resampling with the Synthetic Minority Over-sampling TEchnique (SMOTE) to obtain data corresponding to 1,324 suicide attempters and 1,330 non-suicide attempters. We randomly assigned the samples to a training set (n=1,858) and a test set (n=796). In the training set, random forest models were trained with features selected through recursive feature elimination with 10-fold cross validation. Subsequently, the fitted model was used to predict suicide attempters in the test set. Results In the test set, the prediction model achieved very good performance [area under receiver operating characteristic curve (AUC)=0.947] with an accuracy of 88.9%. Conclusion Our results suggest that a machine learning approach can enable the prediction of individuals at high risk of suicide through the integrated analysis of various suicide risk factors.

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참고문헌 (26)

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김성완 / 2013 / Suicide, an Urgent Health Issue in Korea / Journal of Korean Medical Science 28(3):345~347 google schola OECD / OECD Health Statistics 2017 google schola Jeon HJ / 2010 / Lifetime prevalence and correlates of suicidal ideation, plan, and single and multiple attempts in a Korean nationwide study / J Nerv Ment Dis 198:643~646 google schola Ministry of Health and Welfare / 2017 / The Survey of Mental Disorders in Korea 2016 google schola 주영준 / 2017 / 2015 자살 관련 지표들과 추이 / 보건행정학회지 27(1):75~79 dbpia

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