典型文献
严重精神障碍者暴力行为预测模型应用研究
文献摘要：
目的 基于朴素贝叶斯算法(Naive Bayes,NB)构建成都社区严重精神障碍(Severe Mental Disorder,SMD)患者暴力行为预测模型,并探索其应用价值.方法 从成都市精神卫生防治管理信息系统中获取2017至2019年SMD患者个案管理数据52601例及相应随访信息、应急处置记录,使用MacArthur社区暴力工具、修订版外显攻击行为量表对患者随访期间的暴力行为进行量化评估.采用单因素Logistics回归分析筛选暴力行为的关联因素.将样本按照68％、17％、15％ 的比例划分为训练集、验证集、测试集,基于NB建立SMD患者暴力行为的预测模型.运用5折分层交叉验证法检验模型的内部效度,将测试集输入到模型中检验模型的外部效度.结果 基于NB建立的成都市社区SMD暴力行为预测模型内部效度的受试者工作特征曲线下面积(AUC)为0.757(95％CI:0.734～0.780),外部效度的AUC为0.755,平衡准确度为0.710,准确度为0.721,敏感度为0.697,特异度为0.722.结论 基于NB建立的成都市社区SMD患者暴力行为预测模型具有良好的效度,可为暴力行为的预测提供新的方法和思路.
文献关键词：
法医精神病学;暴力行为;朴素贝叶斯;严重精神障碍;机器学习
中图分类号：
作者姓名：
万巍峙;杨琴;曹若辰;秦小荣;谌霞灿;杨蕊;王紫烨;刘浩;胡峻梅
作者机构：
四川大学华西基础医学与法医学院法医精神病学教研室,四川成都 610041;成都市第四人民医院,四川成都 610036;成都市公安局,四川成都 610017
文献出处：
引用格式：
[1]万巍峙;杨琴;曹若辰;秦小荣;谌霞灿;杨蕊;王紫烨;刘浩;胡峻梅-.严重精神障碍者暴力行为预测模型应用研究)[J].中国法医学杂志,2022(04):340-344,351
A类：
法医精神病学
B类：
严重精神障碍,精神障碍者,暴力行为,行为预测,模型应用,朴素贝叶斯算法,Naive,Bayes,NB,Severe,Mental,Disorder,SMD,成都市,精神卫生,生防,防治管理,管理信息系统,个案管理,管理数据,应急处置,MacArthur,社区暴力,修订版,外显,攻击行为,患者随访,量化评估,Logistics,关联因素,训练集,验证集,测试集,交叉验证法,检验模型,集输,受试者工作特征曲线,特征曲线下面积,方法和思路
AB值：
0.31671
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