Integrating neurobiological markers to prospectively predict adolescent non-suicidal self-injury and suicide attempts – a machine learning approach

Jugendliche, die sich selbst verletzen, haben ein erhöhtes Risiko für spätere Suizidversuche. Bislang ist es jedoch schwierig vorherzusagen, wer besonders gefährdet ist. Deshalb untersuchten wir bei 63 weiblichen Jugendlichen, die sich selbst verletzten, ob sich Suizidversuche und der Therapieerfolg im Sinne der Beendigung von Selbstverletzungen über einen Zeitraum von zwei Jahren besser vorhersagen lassen. Dafür nutzten wir Verfahren des maschinellen Lernens und kombinierten Informationen aus Interviews und Fragebögen mit verschiedenen Biomarkern. Unsere Ergebnisse zeigen, dass vor allem frühere Suizidversuche den wichtigsten Hinweis auf spätere Suizidversuche geben. Die zusätzlichen Biomarker verbesserten die Vorhersage jedoch nicht. Auch liess sich nicht zuverlässig vorhersagen, welchen Jugendlichen es besser gelang, das selbstverletzende Verhalten aufzugeben. Die Ergebnisse unterstreichen, wie wichtig eine sorgfältige klinische Einschätzung ist, um gefährdete Jugendliche frühzeitig zu erkennen. Grössere Studien sind notwendig, um diese Befunde zu überprüfen.

Der vollständige Artikel kann kostenlos unter folgendem Link gelesen werden: Integrating neurobiological markers to prospectively predict adolescent non-suicidal self-injury and suicide attempts: a machine learning approach - PubMed (nih.gov)