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英国正规武装部队的自杀事件 - GOV.UK
本年度统计通知提供了 2003-2022 年 20 年期间英国现役正规武装部队人员自杀事件的摘要信息。此信息更新了之前的通知，并包含 2022 年的新数据。该通知提供了最近 20 年的数字和比率，所有时间趋势图均显示了自 1984 年开始数据收集以来的比率。数据针对整个英国正规武装部队和每个军种分别提供；皇家海军（皇家海军和皇家海军陆战队）、陆军（包括廓尔喀人）和皇家空军。除了三个军种之间的比较外，本新闻稿还与英国一般人口进行了比较。由于自 2003 年以来女性军人自杀人数较少（n=21），因此本通知开头单独介绍了 16-59 岁女性的分析。本通知的其余分析仅限于 16-59 岁的男性。2022 年要点和趋势
英国正规武装部队自杀事件
本年度统计通告提供了 2004 年至 2023 年 20 年间英国现役正规武装部队人员自杀事件的摘要信息。此信息更新了之前的通告，并包括 2023 年的新数据。该通告提供了最近 20 年的数字和自杀率，所有时间趋势图均显示了自 1984 年开始数据收集以来的自杀率。数据涵盖整个英国正规武装部队，并分别针对每个军种提供：皇家海军（皇家海军和皇家海军陆战队）、陆军（包括廓尔喀兵团）和皇家空军。本新闻稿除了对这三个军种进行比较外，还与英国一般人群进行了比较。由于自 2004 年以来女性军人自杀人数较少（n=23），因此在本通告开头单独介绍了 16-59 岁女性的分析。本通告中其余的分析仅限于 16-59 岁的男性。 2023 年重点和趋势
英国正规武装部队自杀率 - GOV.UK
2022 年 3 月 31 日发布 本年度统计通知提供了 2002-2021 年 20 年间英国正规武装部队现役人员自杀事件的摘要信息。此信息更新了之前的通知，并包括 2021 年的新数据。该通知提供了最近 20 年的数字和自杀率，所有时间趋势图均显示了自 1984 年开始收集数据以来的自杀率。数据针对整个英国正规武装部队和每个军种分别提供；皇家海军（皇家海军和皇家海军陆战队）、陆军（包括廓尔喀兵）和皇家空军。此新闻稿除了对这三个军种进行比较外，还与英国一般人群进行了比较。由于自 2002 年以来女性军人的自杀人数较少（n=21），因此在本通知开头单独介绍了 16-59 岁女性的分析。本通知中其余的分析仅限于年龄在 16 至 59 岁之间的男性。
LGBTQ 青少年的药物滥用和自杀风险
过去十年来，美国的药物滥用率和自杀死亡率都有所上升，尤其是在青少年和年轻人中（Curtin & Heron，2019 年；Gomes、Tadrous、Mamdani & Juurlink，2018 年；Hingson、Zha & Smyth，2019 年）。与没有药物滥用障碍的人相比，药物滥用障碍患者的自杀死亡几率高出七倍（Conner 等人，2019 年）。全国女同性恋、男同性恋和双性恋 (LGB) 高中生药物滥用的流行率数据表明，LGB 学生使用药物的比例明显高于异性恋同龄人（Jones 等人，2020 年）。与异性恋、顺性别同龄人相比，LGB 青少年自杀未遂的风险更高，这进一步加剧了这种风险（Johns 等人，2019 年；Johns 等人，2020 年）。鉴于之前大多数关于青少年药物滥用的研究都依赖于联邦数据集，而这些数据集并未以包括跨性别或非二元性别青少年在内的方式衡量性别认同，因此对跨性别和非二元性别青少年药物滥用的研究很少。本文利用特雷弗项目 2021 年全国 LGBTQ 青少年心理健康调查的数据，研究了女同性恋、男同性恋、双性恋、跨性别者、酷儿或疑惑者 (LGBTQ) 青少年药物滥用与自杀风险之间的关系。
预防自杀的行动计划2025-2027
该行动计划代表了推进2030年议程目标的机会。实施这些措施将有助于可持续发展的目标（SDGS）3：健康和福祉，尤其是目标3.4，该目标旨在通过预防和治疗以及促进心理健康和福祉而降低由于非传染性疾病而导致过早死亡。 div>在这种情况下，国家统计研究所（INE）使用归因于汽车 - 血管疾病，癌症，糖尿病，慢性呼吸道疾病的死亡率的评估以及显着的自杀。 div>此外，这些措施有望促进性别平等的OD 5，以消除世界上妇女和女孩的所有歧视形式（目标5.1）。 div>
使用机器的自杀尝试分析和预测...
科学，哥印拜陀。抽象的自杀是，以造成死亡的意图对自己造成损害的行为。自杀通常源于许多原因，例如抑郁症，货币地位，精神地位，法律地位，涵盖条件等自杀企图是一个重大的全球公共卫生问题，需要紧急干预和有效的预防措施。机器学习（ML）已成为分析复杂模式和预测心理健康危机的强大工具，包括自杀企图。本文探讨了ML算法在分析和预测使用多种数据源（例如人口统计学，心理，行为和社会因素）进行自杀尝试的应用。我们回顾了现有的方法，包括受监督和无监督的学习技术，并讨论它们在识别危险因素，预测高风险个人并实现早期干预方面的有效性。该研究还研究了与数据隐私，道德问题和模型解释性有关的挑战。提出了对不同ML模型的比较分析，例如决策树，支持向量机和深度学习，以突出其预测性准确性，可伸缩性和概括性。还讨论了将这些ML模型整合到心理健康支持系统中进行及时，准确干预的潜在好处。最后，未来的研究方向，包括提高数据质量和解决模型中的偏见，以进一步增强预测能力并减少全球自杀尝试。这种方法是在悲剧罢工之前寻求这些危险的意图或行为。该项目的范围是研究自杀案件的模式，并通过剥削机器学习算法预测未来自杀的原因。这项研究强调了机器学习在应对公共卫生挑战方面的潜力，为与自杀相关的人口，社会和心理因素提供了见解。通过利用这些模型，利益相关者可以实施及时的干预措施，降低自杀率并挽救生命。这项研究还强调了多学科合作的重要性，以提高预测系统在现实世界应用中的有效性。对三种机器学习算法的比较评估 - 道路回归，随机森林和幼稚的贝叶斯 - 是为确定这项关键任务的最有效方法而进行的。所提出的系统集成了数据预处理，特征选择和模型培训，以确保预测中的精度。随机森林的整体学习能力，逻辑回归的解释性以及幼稚的贝叶斯的概率框架，以探索它们在自杀预测中的优势和局限性。通过将预测精度与可扩展和适应性解决方案相结合，该项目旨在改善高风险个体的识别。本研究旨在开发出强大的机器学习模型来预先
边缘性人格障碍患者的自杀风险
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。
自杀中的痛苦体验与内感受
世纪，描绘了卢克丽霞的自杀。这件艺术品的共情视角让观众感受到一种独特的现象，即心理痛苦转化为自我攻击。要理解为什么身体会成为攻击的对象，研究内感受和自我意识在自杀过程中的作用很重要。本文讨论了身体表征对于有效安全地与外界互动以及建立自我意识的重要性。它提供了一些现有证据，表明身体表征和身体感知到的感觉的改变会导致自杀。事实上，神经影像学研究表明，社会环境因素及其对身体的生物学影响（例如，神经炎症增加）可以通过增加对心理痛苦的敏感性和与自我意识的脱节来改变自杀行为的神经网络。因此，应该研究身体形象、感觉和意识以及心理痛苦，以加深对自杀行为背后的身体、大脑和心灵之间动态相互作用的理解。这种概念化为迫切需要的领域带来了临床和治疗观点。