危机时期的领导力是建立信任、信心和部队凝聚力的机会。回应士兵表达的自杀意念的目标是通过积极参与来防止自杀企图。如果您看到有人处于危机中,请使用此卡中的信息进行干预。了解您的团队并注意行为的任何变化;了解风险因素,例如关系或财务问题、药物滥用和获取致命手段;并了解有哪些资源可以提供帮助。
为了解决传统方法识别自杀风险的局限性,研究普通人群中自杀行为的研究人员呼吁将重点从先验风险因素转变为基于机器学习的算法。14具有大型数据集,机器学习方法提供了几种优势,包括使用可以通过建模变量之间的复杂关联来促进临床意义和概括性的技术,以及自动学习优化预测算法的方法而不是依赖研究人员的先验假设的方法。14,15个机器学习方法在预测异质且罕见发生的结果(即自杀思想和行为)方面可能是有利的,这些结果通常与阶级失衡有关。具体来说,可以与传统的机器学习程序结合实施采样程序,包括缩写,以预测不平衡的结果。Using a combination of surveys, administrative data, and electronic health records, machine learning has shown promise in identifying short- and long-term risk for suicidal behaviors (in non-TBI populations) with greater accuracy than traditional approaches, up to several years before they occur and across a variety of settings, including the US Army, 16,17 Veterans Health Administration, 18 independent health care systems, 15,19,20 and population-wide studies.21,22
脑控机器人汽车采用思维波技术,代表了神经科学与机器人技术的创新融合,旨在让用户通过大脑活动来控制车辆。该系统的核心是利用脑电图 (EEG) 技术来捕捉和解释用户大脑产生的电信号。例如,Mind Wave 耳机是一种非侵入式 EEG 设备,能够检测和处理脑电波信号。然后使用复杂的算法分析这些信号以识别特定的心理状态或命令。通过精神集中、放松或其他认知线索,用户可以触发命令,这些命令会被转化为机器人汽车的动作,例如加速、减速、转弯或停止。这种交互通常涉及实时处理 EEG 数据,然后将其映射到车辆执行器的相应控制信号,从而实现用户的认知意图与汽车运动之间的无缝集成。此外,此类系统通常结合机器学习技术,以适应个人用户的大脑模式,从而提高准确性和响应能力。脑控机器人汽车的应用不仅仅是新颖,还可能应用于辅助技术、康复和人机界面,为人机之间的直观和沉浸式交互提供新的可能性。
自杀、自杀未遂、自残和自杀意念是年轻人中重大的公共卫生问题。自杀现在是美国 15 至 24 岁青少年和年轻人的第二大死亡原因,参考文献 1 并且与成年人相比,青少年的自杀未遂率明显更高。参考文献 2-3 在年轻人中,自杀意念、自残和自杀未遂比自杀死亡更为常见,并且还与其他几种负面后果有关,例如共病精神障碍、教育和职业成果不佳以及因其他原因导致的过早死亡。参考文献 4 研究表明,青少年时期企图自杀的人接受心理健康治疗、精神疾病诊断和成年自杀的可能性更高。5
自杀意念的发生范围很广,从没有自杀意念到被动(希望永远沉睡)再到主动(渴望死亡)。了解被动和主动自杀意念之间的关系至关重要。被动意念并不意味着患者没有自杀风险。被动意念可以很快转变为主动的自杀计划。对于某些人来说,披露被动意念是一种了解是否可以与您谈论自杀的方式,而对于其他人来说,这可能代表试图隐藏主动的自杀计划。对于报告任何自杀意念的人,进行彻底的临床评估并在整个治疗期间定期评估自杀意念的严重程度、强度、计划和死亡愿望以及制定协作安全计划至关重要。
行为健康护理。9 从 2018 财年至今,只有四名自杀身亡的士兵在死后被严重事件报告确定有自杀意念。到目前为止,在 2024 日历年,在布利斯堡自杀身亡的个人中,有 0% 在自杀事件前被其指挥部确定为高风险。10 在 2022 年 1 月至 2024 年 3 月期间对 14,976 名士兵完成的所有入伍筛查中,有 8 名士兵后来自杀。只有一名士兵在入伍期间肯定地回答有自杀意念。11 换句话说,我们更频繁地对“突如其来的”自杀事件感到惊讶,并且发现(幸运的是)我们编队中大多数被确定为高风险的士兵都活了下来。