Using Machine Learning to Predict Suicide Attempts in Military Personnel.

Rozek, David C; Andres, William C; Smith, Noelle B; Leifker, Feea R; Arne, Kim; Jennings, Greg; Dartnell, Nate; Bryan, Craig J; Rudd, M David

Rozek, David C; Andres, William C; Smith, Noelle B; Leifker, Feea R; Arne, Kim; Jennings, Greg; Dartnell, Nate; Bryan, Craig J; Rudd, M David.

Afiliação

Rozek DC; UCF RESTORES and Department of Psychology, University of Central Florida. Electronic address: david.rozek@ucf.edu.
Andres WC; Boston College, Boston, MA.
Smith NB; VA Northeast Program Evaluation Center, West Haven, CT, USA; Yale School of Medicine, New Haven, CT, USA.
Leifker FR; University of Utah, Salt Lake City, UT, USA.
Arne K; University of Utah, Salt Lake City, UT, USA.
Jennings G; Varen Technologies.
Dartnell N; MondoBrain.
Bryan CJ; The Ohio State University Wexner Medical Center.
Rudd MD; University of Memphis, Memphis, TN, USA.

Psychiatry Res ; 294: 113515, 2020 12.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-33113452

Assuntos

Aprendizado de Máquina/tendências; Militares/psicologia; Ideação Suicida; Tentativa de Suicídio/psicologia; Tentativa de Suicídio/tendências; Adulto; Terapia Cognitivo-Comportamental/métodos; Terapia Cognitivo-Comportamental/tendências; Feminino; Seguimentos; Humanos; Masculino; Valor Preditivo dos Testes; Autorrelato; Tentativa de Suicídio/prevenção & controle

Palavras-chave

Army; Suicide; machine learning; military; prediction

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Tentativa de Suicídio / Ideação Suicida / Aprendizado de Máquina / Militares Tipo de estudo: Clinical_trials / Observational_studies / Prognostic_studies Limite: Adult / Female / Humans / Male Idioma: En Ano de publicação: 2020 Tipo de documento: Article

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