クラスター化された臨床サンプルの自殺リスク構成システム：ラッソテクニックを通じて得られた一般化された線形モデル

目的：メンタルヘルスケアを求める被験者の臨床サンプルで自殺リスクを増加または減少させる臨床的および社会人口学的要因を特定する。 方法：チリのサンティアゴにある3つのヘルスセンターで横断的研究が行われました。親の結合機器（PBI）、抑うつ経験アンケート（DEQ）、結果アンケート（OQ-45.2）、生きている在庫の理由（RFL）、および状態特性怒りの発現インベントリ（STAXI-2）は、社会人口統計調査に加えて、544人の参加者に適用されました（333人の行動を伴う）。階層的クラスタリング分析を通じて、参加者は自殺リスクに関する類似性によってグループ化されました。次に、最小絶対収縮および選択演算子（Lasso）技術を使用して回帰分析を実行し、各クラスターで自殺リスクを減少または増加させる要因（SR）を特定しました。 結果：結果のクラスターは、主に参加者の年齢によってグループ化されました。最も重要な保護要因は、困難な状況で自分の対処スキルに自信を持つことでした。関連する危険因子は、主要な抑うつ障害（MDD）、不十分な怒りの管理、および対人関係の困難でした。 結論：自殺リスクはライフサイクルを通じて異なって現れ、さまざまな種類の債券は自殺のリスクを保護したり、自殺のリスクを増やすことがあります。

OBJECTIVE: To identify clinical and sociodemographic factors that increase or decrease suicidal risk in a clinical sample of subjects seeking mental health care. METHOD: A cross-sectional study was performed at three health centers in Santiago, Chile. The Parental Bonding Instrument (PBI), Depressive Experience Questionnaire (DEQ), Outcome Questionnaire (OQ-45.2), Reasons for Living Inventory (RFL), and State Trait Anger Expression Inventory (STAXI-2), in addition to a sociodemographic survey, were applied to 544 participants (333 with suicidal behavior and 211 without current suicidal behavior). Through hierarchical clustering analysis, participants were grouped by similarity regarding suicidal risk. Then, a regression analysis was performed using the Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) technique, and factors that decrease or increase suicide risk (SR) were identified for each cluster. RESULTS: The resultant clusters were grouped mainly by the age of participants. The most important protective factor was having confidence in one's own coping skills in difficult situations. Relevant risk factors were major depressive disorder (MDD), poor anger management, and difficulties in interpersonal relationships. CONCLUSIONS: Suicidal risk manifests differently throughout the life cycle, and different types of bonds may protect from or increase risk of suicide.