研究了种族不平等自杀预测模型

西雅图-模型可以成功地预测自杀事件在一个普通人群样本可以在一些种族或民族表现不佳,据Kaiser Permanente的研究人员4月28日发表在JAMA精神病学。raybat官网

新的发现表明,2黑色自杀预测模型不准确,美国印第安人,阿拉斯加原住民和展示应该如何评估之前所有的预测模型。这项研究被认为是第一个看看最新的统计方法来评估自杀风险进行具体测试时不同的民族和种族群体。

超过47500人死于自杀,2019年在美国自1999年以来增长了33%。卫生保健领导人希望减少自杀心理健康访问通过使用记录,诊断,和其他因素来确定病人的自杀风险最高和干预。近年来,退伍军人健康管理局,HealthPartners,几个Kaiser Permanente地区已经开始使用自杀式预测模型来指导护理。raybat官网

“自杀热情增长预测建模,我们必须确保这些努力考虑卫生公平,”说耶茨绿青鳕博士,这项研究的第一作者、华盛顿Kaiser Permanente健康研究所助理研究员。raybat官网“当前方法预测性能最大化整个人口,在最大的子群与预测精度-白色的病人超过那么多种族和民族子组的性能。”

JAMA精神病学文章遵循几项研究已经发现了类似的担忧,种族/民族偏见在域算法从刑事司法和警察到卫生保健。

在新的研究中,绿青鳕和他的同事们收集电子健康记录了近1400万心理卫生门诊病人在7年时间内从7卫生保健系统。

使用这些医疗记录,研究小组开发出了两种不同的模型——标准的统计逻辑回归方法和随机森林机器学习算法——预测自杀死亡人数在90天内的心理健康。模型使用人口统计学特征、并存病、心理健康和物质使用诊断,精神科药物,企图自杀之前,心理健康遇到之前,应对病人健康问卷9,填写经常在精神健康。

模型有一个高度的精度识别自杀事件,避免假阳性在整个样本,白人,西班牙裔和亚洲病人。黑色的模型表现更糟,美国印第安人,阿拉斯加本地病人和病人没有种族/民族记录。

例如,在一个模型被用来预测5%的访问量最高的自杀的风险,研究人员将目光锁定在白色的病人访问风险组中,发现近一半的最终自杀被确定。相比之下,风险组只包含大约7%的自杀死亡的美国印第安人,阿拉斯加本地人,和黑色的病人。这意味着人们在这些人群死于自杀就不可能确定的模型,表明这个工具不是有用的指导。

• 研究者引用了几个可能的原因在预测精度的缺点,可以嵌入偏见的结果数据。黑人,印第安人,阿拉斯加本地病人访问精神卫生服务面临障碍。这意味着有更少的数据自杀危险因素所以它可能更难以作出准确的预测。
• 即使这些人获得精神卫生服务,研究表明,他们不太可能是精神疾病的诊断和治疗。临床数据不能准确反映风险,影响“自杀的预测模型。
• 自杀在这些人口可能错误地认定为故意或意外,导致预测的挑战这些人群的自杀。

2预测模型研究中不一样的现在在卫生系统中实现。本研究分析模型,预测自杀死亡,而模型被用于临床护理在Kaiser Permanente预测自残,或企图自杀。raybat官网审计,就像一个在这项研究中,自杀企图预测模型的使用在华盛顿Kaiser Permanente没有发现种族或民族差异的预测性能。raybat官网这样的审核可能需要在其他健康组织使用自杀式预测模型,研究列出了实现预测模型时所应采取的步骤以确保不公平现象并没有延续。

“在我们实现任何预测模型在我们的诊所,我们必须测试精度的差异,考虑可能的负面影响,”说格雷戈里·西蒙该研究的共同作者,医学博士和华盛顿Kaiser Permanentraybat官网e健康研究所的高级研究员。“一些预测模型通过测试和一些不,但是我们只知道这样做研究。”

除了绿青鳕和西蒙,其他合作者埃里克•约翰逊女士;Maricela克鲁兹博士;和苏珊·m·Shortreed博士学位。研究报告在这工作是支持的心理健康研究网络国家心理健康研究所资助。

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