在同类研究中规模最大的一项研究中，华威大学的科学家们调查了一系列导致自杀的风险因素，以帮助确定可能从干预中受益的个体。
行为和生物学方面的预测因素包括白细胞升高、神经质、童年经历和大脑灰质减少。以前的研究集中在更小的样本群体和更少的风险因素上——可能忽略了一些影响因素。
人们希望这项研究能够解决自杀这一全球挑战——世界范围内死亡的主要原因。根据世界卫生组织的数据，每年有超过70万人死于自杀。
这项研究还有助于识别高危人群，这些人可能成为全科医生进行预防性治疗的目标——比如那些遭受精神痛苦和感觉毫无价值的人。通过使用来自英国生物银行(UK biobank)的50多万参与者的数据，这是一项基于人群的研究队列，其更广泛的方法提供了对风险因素更广泛的了解，从而有助于更有效的预防。
研究小组使用了多种方法来调查自杀风险因素，包括脑部扫描、血液样本和问卷调查。这导致了400多种行为(包括吸烟)、生物因素(如大脑中灰质的数量)和遗传学的研究。一种被称为机器学习的人工智能被用来全面分析庞大的数据集。
与自杀相关的因素包括精神痛苦、神经质、大脑灰质减少、大脑情绪调节区域的大小和白细胞增加。该研究强调了这些截然不同的影响因素如何导致自杀行为。
华威大学计算机科学系的研究作者冯剑锋教授说:“我们的研究开发了一种基于行为因素的机器学习模型。排名前16位的预测指标在区分有和没有自杀企图的个体方面显示出很高的准确性。这可能有助于识别未来自杀风险高的人。
“除了少数与精神疾病和抑郁有关的因素外，最重要的行为预测因素是童年经历和性侵犯幸存者。”这些因素为临床医生制定更好的预防策略提供了潜在的可操作目标。”
研究报告的合著者、复旦大学的张贝博士补充说:“自杀是一个主要的公共卫生问题，是各种因素复杂相互作用的结果。虽然现有的研究通常集中在一组狭窄的行为假设上，通常是在小的临床样本中，但我们的研究通过系统地评估大型社区样本中自杀企图的广泛风险因素来填补这一空白。通过识别和理解这些因素，我们希望改进预测模型，更好地识别那些有风险的人，并告知更有效的预防和干预策略，最终减少全球自杀负担。”
剑桥大学的芭芭拉·萨哈基安教授评论说:“自杀是一种悲惨的生命损失，但它也会让家人和朋友伤心。通过确定自杀的关键风险因素，这项研究使我们更接近于了解我们如何识别弱势群体并进行干预以挽救生命。”
对于未来的研究，该团队强调需要对青少年自杀的危险因素进行类似的确定，特别是在青少年自杀率上升的情况下。
阅读这里的研究:https://www.nature.com/articles/s41562-024-01903-xlink在一个新窗口中打开
笔记
华威大学于2022年与复旦大学签署了一份谅解备忘录，两所大学共同设计和开发新的研究项目，并开展教职员工和学生交流。
英国生物银行是一个以人口为基础的队列，包括英国超过50万名年龄在37至73岁之间的参与者，招募时间为2006年至2010年(http://www.ukbiobank.ac.uk)。
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希望本篇文章《大规模研究揭示自杀预防中的关键风险因素》能对你有所帮助！
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