バージニア州の自殺の相対的なリスクの空間分析は、可変推定値の不確実性を取り入れています

目的：この研究は、バージニア州の自殺のリスクの大幅に上昇した領域を特定することを目的としており、危険因子と危険因子の不確実性を調整します。 方法：リスク因子を調整し、異なるランダム効果を考慮する自殺の相対的なリスクのために、3つのベイジアン階層空間モデルを適合させます。パラメーター推定値のエラーマージン（MOE）をアメリカのコミュニティ調査から組み込んだ場合と組み込んでいないモデルと、リスクが大幅に上昇し、自殺のリスクが大幅に上昇した郡を特定しました。 結果：MOEを組み込み、非構造化されたランダム効果と空間的に構造化されたランダム効果の間の混合パラメーターを使用すると、最適なモデル適合が達成されました。52の郡はリスクが大幅に上昇し、18郡は自殺のリスクが大幅に上昇しました。Moesのないモデルは、相対的なリスクを過小評価し、リスクが上昇した過剰識別郡。 結論：パラメーターの推定値の不確実性を考慮すると、モデル適合度が向上しました。自殺予防のためのリソースの効率的な割り当ては、リスクが上昇した郡のクラスターをターゲットにすることで達成できます。

PURPOSE: This research aimed to identify significantly elevated areas of risk for suicide in Virginia adjusting for risk factors and risk factor uncertainty. METHODS: We fit three Bayesian hierarchical spatial models for relative risk of suicide adjusting for risk factors and considering different random effects. We compared models with and without incorporating parameter estimates' margin of error (MOE) from the American Community Survey and identified counties with significantly elevated risk and highly significantly elevated risk for suicide. RESULTS: Incorporating MOEs and using a mixing parameter between unstructured and spatially structured random effects achieved the best model fit. Fifty-two counties had significantly elevated risk and 18 had highly significantly elevated risk of suicide. Models without MOEs underestimated relative risk and over-identified counties with elevated risk. CONCLUSIONS: Accounting for uncertainty in parameter estimates achieved better model fit. Efficient allocation of resources for suicide prevention can be attained by targeting clusters of counties with elevated risk.