Перед клиницистами каждый день стоит задача принимать трудные решения относительно суицидного риска для пациентов. Используя данные электронной медицинской карты Управления здравоохранения ветеранов (VHA), ученые по делам ветеранов (VA) и Национального института психического здоровья (NIMH) смогли идентифицировать очень небольшие группы лиц в популяции пациентов VHA с очень высоким прогнозируемым риском самоубийства. – большинство из которых не были идентифицированы клиницистами как подверженные суицидальному риску. Такие методы могут помочь VHA нацелить усилия по предотвращению самоубийств среди пациентов с высоким риском и могут иметь более широкий спектр преимуществ.
Джон Маккарти, Ph.D., M.п.H и его коллеги сообщают о своих выводах сегодня в онлайн-выпуске American Journal of Public Health. Этот документ является результатом сотрудничества между VA и NIMH, который является частью Национальных институтов здравоохранения.
Доктор. Маккарти и его коллеги разработали алгоритм суицидального риска, изучая популяцию пациентов с VHA за 2009-2011 финансовые годы. Данные о способах смерти взяты из Национального индекса смертности, а предикторы самоубийств и других типов смерти взяты из клинических записей VHA. Случайным образом разделив популяцию пациентов пополам, команда использовала данные одной половины для разработки модели прогнозирования, а затем протестировала модель, используя данные другой половины. Каждая из двух выборок исследования включала 3180 случаев суицида и 1056 004 пациента из контрольной группы. Исследователи сравнили прогнозируемый риск суицида с фактической смертностью, чтобы оценить эффективность прогностической модели.
"Как крупнейший поставщик медицинских услуг в США.S., VA несет ответственность за постоянное изучение того, как работают наши обширные усилия по предотвращению самоубийств, и за выявление критических возможностей для улучшения обслуживания ветеранов нашей страны," сказал доктор. Кейтлин Томпсон, заместитель директора по предотвращению самоубийств, Вирджиния. "Эти совместные усилия с NIMH предоставляют нам беспрецедентную информацию, которая позволит нам разрабатывать и внедрять инновационные стратегии оценки и ухода за ветеранами, которые могут подвергаться высокому риску самоубийства. Эта модель продвинет помощь, предоставляемую ветеранам через программы предотвращения самоубийств VA, чтобы мы могли лучше адаптировать наши усилия по предотвращению самоубийств, чтобы мы могли гарантировать, что ВСЕ ветераны остаются в безопасности."
Система помощи VHA определяет пациентов как лиц с высоким риском суицида на основе информации, полученной во время клинических встреч. Исследователи обнаружили, что их прогностическая модель была более чувствительной, чем эта клиническая отметка, в том смысле, что даже в группах с самым высоким прогнозируемым риском самоубийства, основанным на модели, менее одной трети пациентов были идентифицированы клинически.
"Это ценно, потому что дает VA более обширную информацию о суицидальном риске," сказал Майкл Шенбаум, доктор философии.D., старший советник службы психического здоровья, эпидемиологии и экономики NIMH и один из соавторов отчета. "Если VA сможет выявить небольшие группы людей с особенно высоким риском самоубийства, тогда они смогут нацелить расширенные услуги по профилактике и лечению на этих людей с самым высоким риском,"
"Особенно обнадеживает то, что в этих анализах используются типы данных, доступные для любой крупной системы здравоохранения," сказал директор NIMH Томас Инсел, M.D. " Эти методы могут помочь нам предотвратить самоубийства среди гражданского населения и ветеранов."
Помимо определения риска самоубийства, команда исследовала смертность среди людей с самым высоким риском самоубийства в 2010 году. Команда обнаружила, что в этой группе были очень высокие показатели самоубийственной и несамоубийственной смертности в течение следующих 12 месяцев.
"Этот вывод подтверждает идею о том, что использование этого процесса для вмешательства в меры суицидального риска может иметь широкие преимущества в течение длительного периода времени," заключил д-р. Шенбаум.