Bij welke sociaal-demografische groepen komt suïcide het meest voor?

Inleiding: Voor suïcidepreventie is het van belang om groepen met een verhoogd risico op suïcide zo goed mogelijk te identificeren. Tot nog toe is er weinig bekend over interacties van meerdere risicofactoren. Machine learning-methoden bieden nieuwe mogelijk- heden voor flexibel, datagedreven, hypothesevrij en robuust onderzoek naar de interacties van risicofac- toren voor suïcide. Methode: In dit onderzoek is gebruikgemaakt van mi- crodata van het Centraal Bureau voor de Statistiek met sociaal-demografische gegevens van alle Nederlandse inwoners. Er is een machine learning-model ontwik- keld en uitgevoerd om interacties van risicofactoren voor suïcide te vinden. Resultaten: De resultaten laten disproportioneel hoge suïcide-incidenties zien onder 1) mensen met een arbeidsongeschiktheidsuitkering die nooit getrouwd zijn geweest, 2) arbeidsongeschikte mannen, 3) men- sen tussen de 55 en 69 jaar oud, die alleen wonen, nooit getrouwd zijn en wiens huishoudinkomen laag is. Daarnaast hebben we hoge suïcidecijfers gevonden onder mensen tussen de 25 en 39 jaar met een laag opleidingsniveau en onder verweduwde mannen. Conclusie: De bevindingen helpen om gericht inter- venties in te kunnen zetten om het aantal suïcides te verminderen.

• View at Publisher

Free Full Text ( Final Version , 284kb )