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摘要。边缘型人格障碍 (BPD) 是一种复杂的精神疾病。BPD 患者一生中平均有三次自杀企图，其中 10% 死于自杀。了解与自杀行为相关的风险因素对于制定有效的干预策略至关重要。近年来，用于预测精神障碍患者自杀风险的机器学习 (ML) 方法已经得到开发，但缺乏可靠的 BPD 专用工具。在这项工作中，我们开发了 DRAMA-BPD（使用机器学习方法检测边缘型人格障碍患者自杀企图的风险因素），这是一种评估 BPD 患者自杀风险的第二意见工具。DRAMA-BPD 建立在支持向量机 (SVM) 分类器之上，在 CLIMAMITHE (CLM) 数据集上进行训练，该数据集包含社会人口统计、临床、情绪评估和 MRI 数据。特征选择显示，7 个最重要的特征中有 6 个来自 MRI，并进行了全面审查以确保与现有科学文献的一致性。该分类器实现了总体曲线下面积 (AUC) 为 0.73、准确率 (P) 为 0.75、召回率 (R) 为 0.70 和 F1 得分为 0.72。在独立的 SUDMEX_CONN 数据集上进行了测试，结果为 AUC 为 0.59、P 为 0.46、R 为 0.92 和 F1 为 0.62。虽然准确率和召回率之间存在显著的不平衡，但这些结果证明了所提模型的潜在效用。
边缘性人格障碍患者的自杀风险
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