Anksiyete ve depresyon hastalarında intihar düşüncesinin makine öğrenmesi ile değerlendirilmesi
Evaluation of suicide thought in anxiety and depression patients with machine learning
Yazar: TUĞÇE GÖRKEMLİ
Danışman: DOÇ. DR. SEVGİ ÖZMEN ; DOÇ. DR. ESRA DEMİRCİ
Erciyes Üniversitesi / Tıp Fakültesi / Çocuk Psikiyatrisi Ana Bilim Dalı
Derece: Tıpta Uzmanlık, 2021
Konu: Psikiyatri = Psychiatry
Dizin: Anksiyete = Anxiety ; Depresyon = Depression ; Ergenler = Adolescents ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Çocuklar = Children ; İntihar = Suicide

Özet:
Amaç: Bu çalışmanın amacı anksiyete ve depresyon tanısı almış çocuk ve ergenlerde intihar girişimine neden olabilecek faktörlerin makine öğrenmesi algoritmaları ile değerlendirilmesi ve intihar girişimini tahmini için model oluşturmaktır.
Gereç ve Yöntem: Erciyes Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi Çocuk ve Ergen Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Polikliniği'ne 01/11/2020 -01/11/2021 tarihleri arasında başvuran, 12-18 yaş arası DSM-5 tanı kriterlerine göre Major Depresif Bozukluk ve/veya Anksiyete Bozukluğu tanısını ilk kez almış ya da bu tanı ile takip edilen, toplam 130 ergen dahil edildi. Katılımcılar genel psikiyatrik değerlendirmeye alınmış ve tanıların saptanması için okul çağı çocukları için duygulanım bozuklukları ve şizofreni görüşme çizelgesi-şimdi ve yaşam boyu versiyonu–Türkçe uyarlaması (ÇDŞG-ŞY-T) uygulanmıştır. Ergenlere doldurulmak üzere Beck Umutsuzluk Ölçeği, Çocuklar İçin Depresyon Ölçeği, Ebeveyn ve Arkadaşlara Bağlanma Ölçeği Kısa Formu Çocuklarda Anksiyete Bozukluklarını Tarama Ölçeği, İlişki Ölçekleri Anketi Ergen Formu, İntihar Olasılığı Ölçeği verilmiştir. Sosyodemografik veriler ve ölçekler giriş verisi, intihar girişimi öyküsü çıkış verisi olarak kullanılarak makine öğrenmesi modeli oluşturulmuştur.
Bulgular: Lojistik regresyon analizi, k en yakın komşu, destek vektör makinesi ve rastgele orman ağacı algoritmaları kullanılarak intihar girişimini tahmin eden modeller oluşturuldu .%82 oranı ile rastgele orman algoritmasının en yüksek doğruluk oranına sahip olduğu raporlandı. Anksiyete ölçeği, kendine zarar verme davranışı, intihar olasılığı ölçeği, depresyon ölçeği, beck umutsuzluk ölçeği ve kayıtsız bağlanma tipinin intihar girişimini tahmin etmede en önemli risk faktörleri olduğu gözlemlendi.
Sonuç: Bu çalışmada, ergenlerde intihar girişimlerini tahmin etmek için rastgele orman ağacı algoritması kullanılarak makine öğrenmesi modelinin etkinliğine dikkat çekilmiştir. Bu modelin, intihar riskini değerlendirmek ve süreçleri yönetmek amacı ile klinisyenler tarafından kullanılabileceği düşünülmektedir.
Anahtar Kelimeler: Makine öğrenmesi, intihar, çocuk ve ergen, depresyon, anksiyete

Abstract:
Aim: The aim of this study is to evaluate the factors that may cause suicide attempts in children and adolescents diagnosed with anxiety and depression with machine learning algorithms and to create a model for predicting suicide attempt.
Method: Admitted to Erciyes University Faculty of Medicine Child and Adolescent Psychiatry Outpatient Clinic, diagnosed with Major Depressive Disorder and/or Anxiety Disorder between, according to DSM V diagnostic criteria; 130 adolescent patients aged 12-18 years were included in the study. Participants were included in the general psychiatric evaluation and the interview schedule for affective disorders and schizophrenia for school-age children-now and lifetime version-Turkish version (CDSG-SY-T) was applied to determine the diagnoses. Adolescents were given Beck Hopelessness Scale, Depression Scale for Children, Short Form of Attachment to Parents and Friends Scale, Screening for Anxiety Disorders in Children, Relationship Scales Questionnaire Adolescent Form, Suicide Probability Scale to be filled in. A machine learning model was created by using sociodemographic data and scales as input data and suicide attempt history output data.
Results: Using logistic regression analysis, k nearest neighbor, support vector machine, and random forest tree algorithms, models to predict suicide attempt were constructed. It was reported that the random forest algorithm had the highest accuracy rate with %82. Anxiety scale, self-harming behavior, suicide probability scale, depression scale, beck hopelessness scale and dismissive attachment type were observed to be the most important risk factors in predicting suicide attempt.
Conclusion: In this study, attention was drawn to the effectiveness of the machine learning model by using the random forest tree algorithm to predict suicide attempts in adolescents. It is thought that this model can be used by clinicians to evaluate suicide risk and manage processes.
Key Words: Machine learning, suicide, child and adolescent, depression, anxiety