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저자정보
Kim Kyung-Won (Department of Psychiatry School of Medicine Wonkwang University) Lim Jae Seok (Department of Oral and Maxillofacial Surgery Chungbuk National University Hospital) Yang Chan-Mo (Department of Psychiatry School of Medicine Wonkwang University) Jang Seung-Ho (Department of Psychiatry School of Medicine Wonkwang University) Lee Sang-Yeol (Department of Psychiatry School of Medicine Wonkwang University)
저널정보
대한신경정신의학회 PSYCHIATRY INVESTIGATION PSYCHIATRY INVESTIGATION 제18권 제11호
발행연도
2021.11
수록면
1,137 - 1,143 (7page)
DOI
10.30773/pi.2021.0191

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Objective There are growing interests on suicide risk screening in clinical settings and classifying high-risk groups of suicide with suicidal ideation is crucial for a more effective suicide preventive intervention. Previous statistical techniques were limited because they tried to predict suicide risk using a simple algorithm. Machine learning differs from the traditional statistical techniques in that it generates the most optimal algorithm from various predictors.Methods We aim to analyze the Personality Assessment Inventory (PAI) profiles of child and adolescent patients who received outpatient psychiatric care using machine learning techniques, such as logistic regression (LR), random forest (RF), artificial neural network (ANN), support vector machine (SVM), and extreme gradient boosting (XGB), to develop and validate a classification model for individuals with high suicide risk.Results We developed prediction models using seven relevant features calculated by Boruta algorithm and subsequently tested all models using the testing dataset. The area under the ROC curve of these models were above 0.9 and the RF model exhibited the best performance.Conclusion Suicide must be assessed based on multiple aspects, and although Personality Assessment Inventory for Adolescent assess an array of domains, further research is needed for predicting high suicide risk groups.
#Suicide #Child and adolescent psychiatry #Machine learning #Personality Assessment Inventory-Adolescent.

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Ladame F / 1982 / Suicide in adolescence : some comments on epidemiology and prevention / J Adolesc 5:355~366 google schola O’Carroll PW / 1996 / Beyond the Tower of Babel : a nomenclature for suicidology / Suicide Life Threat Behav 26:237~252 google schola OECD / Suicide rate google schola Statistics Korea / Causes of death statistics in 2019 google schola Nock MK / 2013 / Prevalence, correlates, and treatment of lifetime suicidal behavior among adolescents : results from the National Comorbidity Survey Replication Adolescent Supplement / JAMA Psychiatry 70:300~310 google schola

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