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J-GLOBAL ID：202202274316629975   整理番号：22A1021216

機械学習アルゴリズムによる男性統合失調症患者における暴力の予測と影響因子【JST・京大機械翻訳】

The Prediction and Influential Factors of Violence in Male Schizophrenia Patients With Machine Learning Algorithms

著者 (5件)： Yu Tao (Anhui Mental Health Center, Hefei Fourth People’s Hospital, Affiliated Psychological Hospital of Anhui Medical University, Hefei, China) ,  Zhang Xulai (Anhui Mental Health Center, Hefei Fourth People’s Hospital, Affiliated Psychological Hospital of Anhui Medical University, Hefei, China) ,  Liu Xiuyan (Anhui Mental Health Center, Hefei Fourth People’s Hospital, Affiliated Psychological Hospital of Anhui Medical University, Hefei, China) ,  Xu Chunyuan (Anhui Mental Health Center, Hefei Fourth People’s Hospital, Affiliated Psychological Hospital of Anhui Medical University, Hefei, China) ,  Deng Chenchen (Anhui Province Maternity and Child Health Hospital, Hefei, China)
資料名： Frontiers in Psychiatry (Web)  (Frontiers in Psychiatry (Web))
巻： 13  ページ： 799899  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7095A  ISSN： 1664-0640  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 背景:暴力のある男性統合失調症患者を同定することは,標的測定およびより近いモニタリングの性能に重要であるが,従来のリスク因子を使用することは困難である。本研究は,男性統合失調症患者間の激しい行動を予測するために,ルーチンデータと組み合わせた機械学習(ML)アルゴリズムを採用することを目的とした。さらに,識別された最良モデルは,個々の交信暴力の確率を計算するのに利用できるかもしれない。方法:合計397名の男性統合失調症患者を登録し,無作為に訓練セットと試験セットに7:3比で層化した。予測モデルを開発するために8つのMLアルゴリズムを使用した。最小絶対収縮と選択オペレータ(LASSO)とロジスティック回帰(LR)によって選択された入力特徴としての主変数を,男性統合失調症患者の暴力のための予測モデルに統合した。訓練セットでは,10×10倍の交差検証を行い,パラメータを調整した。テストセットにおいて,著者らは,受信者動作特性曲線のための曲線(AUC)の領域に関して,8つのMLアルゴリズムの予測性能を評価して比較した。結果:著者らの結果は,男性統合失調症患者の暴力の罹患率が36.8%であることを示した。LASSOとLRは,低教育レベル[0.556(0.378~0.816)],タバコ喫煙[2.121(1.191~3.779)],高い陽性症候群[1.016(1.002~1.031)],およびより高い社会的障害スクリーニングスケジュール(SDSS)[1.081(1.026~1.1139)]を含む,予測モデルに統合した統合失調症患者における激しい行動に対する主な危険因子を同定した。” 1.121(1.191~3.779)],より高い陽性症候群[1.016(1.002~1.031)],およびより高い社会的障害スクリーニングスケジュール(SDSS)[1.081(1.026~1.1139)]。0.6673(0.5599-0.7748)のAUCを有するニューラルネット(nnet)は,他のアルゴリズムのものより良い予測能力を有した。結論:MLアルゴリズムは,暴力のある男性統合失調症患者を早期に同定し,臨床医が予防措置を取るのに有用である。Copyright 2022 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  教育 ,  オペレータ ,  ニューラルネットワーク ,  喫煙 ,  *統合失調症 ,  たばこ ,  *患者 ,  パラメータ ,  *暴力行為 ,  危険因子 ,  *機械学習 ,  *学習アルゴリズム ,  予測モデル
準シソーラス用語： ロジスティック回帰分析 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 機械学習 ,  暴力 ,  因子 ,  統合失調症 ,  男性

分類 (2件)： 精神障害  (GR03000A) ,  看護,看護サービス  (GB07000G)

引用文献 (36件)：

• Chen ZT, Wang HT, Chueh KH, Liu IC, Yang CM. An exploration of the sleep quality and potential violence among patients with schizophrenia in community. Perspect Psychiatr Care. (2021) 57:648-54. doi: 10.1111/ppc.12589
• Maneeton N, Maneeton B, Jaiyen N, Woottiluk P, Khemawichanurat W. Prevalence of aggressive or violent behaviour in thai patients with schizophrenia: a cross-sectional study. East Asian Arch Psychiatry. (2019) 29:87-90. doi: 10.12809/eaap1775
• Fazel S, Gulati G, Linsell L, Geddes JR, Grann M. Schizophrenia and violence: systematic review and meta-analysis. PLoS Med. (2009) 6:e1000120. doi: 10.1371/journal.pmed.1000120
• Asikainen J, Vehviläinen-Julkunen K, Repo-Tiihonen E, Louheranta O. Violence factors and debriefing in psychiatric inpatient care: a review. J Psychosoc Nurs Ment Health Serv. (2020) 58:39-49. doi: 10.3928/02793695-20200306-01
• Callaghan P, Grundy A. Violence risk assessment and management in mental health: a conceptual, empirical and practice critique. J Ment Heal Train Educ Pract. (2018) 13:3-13. doi: 10.1108/JMHTEP-04-2017-0027

タイトルに関連する用語 (6件)： 学習アルゴリズム ,  男性 ,  統合失調症患者 ,  暴力 ,  予測 ,  影響因子