基于扭力理论和条件脆弱模型的成年精神障碍患者自杀行为研究

Suicide is a serious public health problem worldwide, which is highly correlated with mental health. During recent years, it was found that there were other risk factors besides mental factors affecting suicides with mental disorders. Our team conducted a study about risk factors of suicide in Chinese rural population. It was found that “strain” was one of the important factors for suicide and was highly correlated with mental disorders, which indicated that “strain” might be an important risk factor of suicide behaviors for patients with mental disorders. Based on these results, we will selecte a mental hospital as the study site. Firstly, we will construct a basic database through completely managing the medical records of hospitalized adult patients with mental disorders in the selected hospital from 2009, and then analyze the distribution of suicide behaviors each year in every subgroups. Secondly, based on the database, we will select the patients who were reccurently hospitalized in this hospital to construct a historical cohort, and make each type of mental disorders as one explosure level. We will analyze the rate of suicide beahaviors for each subgroup and compare the relative risk between these groups. Thirdly, we will adopt “text mining” method to dig the database to search whether these patients experience “strain” before taking suicidal behaviors. Conditional frailty model will be used to analyze the effect of these risk factors including “strain” and mental disorders. We will go further to analyze the interaction between “strain” and other risk factors. Through these research, we want to provide a basis for further research, prevention and control of suicide.

自杀是与精神卫生密切相关的全球性重大公共卫生问题，近年来研究发现非精神因素对精神障碍患者自杀行为的发生具有重要影响。本项目组前期在我国农村人群的自杀危险因素研究中发现扭力是自杀的重要影响因素，而且扭力和精神障碍因素高度相关；研究提示扭力可能是影响精神障碍患者发生自杀行为的重要因素。本研究选择精神病医院为研究现场，全面收集09年以来住院治疗的成年精神障碍患者的病历资料，建立基础数据库，分析自杀行为在不同年份、不同类型精神障碍患者中的分布和变化情况；在数据库中选择反复住院的患者构建历史性队列，将各类型的精神障碍作为暴露的不同水平，比较分析不同类型精神障碍患者发生自杀行为的相对风险；通过文本挖掘技术探寻在精神障碍患者发生自杀行为的过程中是否存在扭力因素作用，运用条件脆弱模型分析扭力、精神障碍等因素对患者发生自杀行为的影响，进而分析因素间的交互作用，为进一步研究和防控精神障碍患者自杀提供理论依据。

国内外的研究均显示自杀行为与精神障碍患者高度相关，随着我国精神障碍患者人数持续增加，精神障碍患者自杀问题凸显。近年来研究发现非精神因素对精神障碍患者自杀行为的发生具有重要影响。本研究选择北京市精神病专科医院为研究现场，收集2010-2015年住院治疗的成年精神障碍患者的病历资料建立基础数据库，在不同的样本量条件下随机选取部分数据采用文本挖掘的方法分析六种算法和不同文本表示方法所获得的结果的优劣；结果显示不同算法间性能的差异主要体现在训练样本量较小时，当训练集增大到800时，除k最近邻法外，其它算法的各项评估指标差距都明显缩小。与TFIDF相比，TF在绝大多数分类算法中均有明显优势，尤其是当训练规模有限时。基于TF的支持向量机、随机森林和AdaBoost方法能够很好地避免过拟合的问题。.通过文本挖掘结合专家阅读的方式在精神障碍患者的主诉和现病史的大段文本数据中筛选出每一年新住院患者中发生自杀行为的情况，分析自杀行为在不同类型成年住院精神障碍患者中的分布情况及其变化规律；结果显示新入院治疗成年精神障碍患者数为17244例，共住院21337人次，其人数呈现逐年上升趋势，住院精神障碍患者自杀行为发生人数呈现明显增多的趋势，其中心境障碍患者的自杀人数最多，增长也最为显著。近年来自杀率略呈逐年下降趋势，心境（情感）障碍患者的自杀率明显高于其他类型的精神障碍患者，物质依赖患者自杀行为发生人数显著低于其他类型的患者。.将各类型的精神障碍作为暴露的不同水平，以精神发育迟滞患者自杀行为发生情况为对照分析了其他各类型精神障碍患者自杀行为发生的相对风险；结果发现复发抑郁障碍、抑郁发作发生自杀行为的相对风险最高，其次是双相情感障碍、神经应激障碍患者等。对于新入院的精神障碍患者，应尽快确定其诊断类型以及人格特质，对于自杀行为风险较高的患者，应该叮嘱医护人员和家属加强看护、管理与疏导等。.通过文本挖掘技术探寻在精神障碍患者发生自杀行为的过程中是否存在扭力因素作用，基于“精神疾病是否复发”进行分层，将个体作为随机效应即“脆弱项”，运用条件脆弱模型分析扭力、精神障碍等因素对患者发生自杀行为的影响，发现是否足月顺产因素是最为重要的影响因素，其机制需要通过进一步研究探讨。