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目的:本研究旨在调查韩国成年女性与青少年女性自杀风险因素的相似性和差异,并识别每组中的自杀意念或自杀尝试的亚型。方法:通过链接调查和社交媒体数据,收集和分析多方面的数据。构建了可解释的机器学习模型来预测自杀风险,并通过研究特征重要性提取主要风险因素。此外,识别并解释了自杀成年女性和青少年女性的亚型。结果:成年女性的风险因素主要与精神障碍相关,而青少年女性的风险因素主要与人际经历和需求相关。两个自杀成年女性的亚型为一类有高精神症状和她们及/或家庭的精神障碍,另一类为过度使用社交媒体和高在线受害。两个自杀青少年女性的亚型为一类有高精神症状、高不良童年经历(ACEs)和高社交联系,另一类为经常使用社交媒体、高在线性别受害和高社交保证。结论:这些发现有助于对女性自杀的分层和针对性理解,并帮助在韩国制定定制化的自杀预防计划。
金等(Mon,)研究了这个问题。