Social Web Mining zur Suizidprävention (Don't Do It)
Social Web Mining zur Suizidprävention von Jugendlichen
Laut einem aktuellen und alarmierenden Bericht der WHO (Weltgesundheitsorganisation) (4. September 2014) stirbt weltweit alle 40 Sekunden ein Mensch durch Suizid. Selbstmord ist die dritthäufigste Todesursache für 15- bis 24-Jährige, laut den Centers for Disease Control and Prevention, nach Unfällen und Tötungsdelikten.
Dieses große Problem der öffentlichen Gesundheit erfordert Präventionsstrategien, die speziell auf gefährdete Bevölkerungsgruppen ausgerichtet sind. Seit 2013 sind mehr als 2 Milliarden Nutzer in sozialen Netzwerken wie Twitter oder Facebook angemeldet. Junge Erwachsene (im Alter von 18 bis 29 Jahren) nutzen am häufigsten soziale Medien – ganze 90 % tun dies.
Folglich konzentrieren wir uns in diesem Projekt auf die Suizidprävention in sozialen Netzwerken.
Ziel dieses Projektes ist die Validierung des Algorithmus. Dieser Algorithmus baut ein Entscheidungsunterstützungssystem auf, das gefährdete junge Menschen auf der Grundlage einer großen Menge heterogener Daten überwacht, die über soziale Medien gesammelt wurden, um die Suizidprävention zu verbessern.
Studienübersicht
Status
Bedingungen
Detaillierte Beschreibung
Diese Studie besteht aus zwei Schritten:
9 Probanden wurden rekrutiert. Nach Zustimmung des Patienten griffen Informatiker auf das Profil des Patienten in sozialen Netzwerken zu. Informatiker konnten den Inhalt von Veröffentlichungen nicht visualisieren, sondern nur den Algorithmus ausführen, der den Inhalt von Nachrichten analysiert (Text, Häufigkeit, Emoticons…)
Der Algorithmus definiert die 3 am stärksten gefährdeten Perioden von Suizidverhalten im nächsten Monat. Dieses Ergebnis wurde mit Perioden verglichen, die durch ein psychiatrisches Interview gefunden wurden. Der Psychiater bestätigte LIRM dann, ob die vom Algorithmus gefundenen Perioden mit den vom Psychiter definierten Perioden übereinstimmen oder nicht. Es wurden keine Daten des sozialen Netzwerks erhoben.
- Der zweite Schritt zielt darauf ab, den Algorithmus zu verbessern, indem soziodemografische und klinische Daten zu den eingeschlossenen Patienten gesammelt werden.
Studientyp
Einschreibung (Tatsächlich)
Kontakte und Standorte
Studienorte
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Montpellier, Frankreich, 34295
- UHMontpellier
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Teilnahmekriterien
Zulassungskriterien
Studienberechtigtes Alter
Akzeptiert gesunde Freiwillige
Studienberechtigte Geschlechter
Probenahmeverfahren
Studienpopulation
Beschreibung
Einschlusskriterien:
- Großer Patient
- Minderjähriger Patient mit Zustimmung der Eltern
- Patient wegen Suizidversuch oder Suizidgedanken ins Krankenhaus eingeliefert
- Häufiger aktiver Nutzer von sozialen Netzwerken (Facebook, Instagram, Youtube, Twitter)
Ausschlusskriterien:
- Weigerung des Patienten, teilzunehmen
Studienplan
Wie ist die Studie aufgebaut?
Designdetails
Was misst die Studie?
Primäre Ergebnismessungen
Ergebnis Maßnahme |
Maßnahmenbeschreibung |
Zeitfenster |
|---|---|---|
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Empfindlichkeit des Algorithmus
Zeitfenster: 1 Tag
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Grundlinie
|
1 Tag
|
Mitarbeiter und Ermittler
Sponsor
Mitarbeiter
Ermittler
- Hauptermittler: Sébastien Guillaume, PhD, University Hospital, Montpellier
Studienaufzeichnungsdaten
Haupttermine studieren
Studienbeginn (Tatsächlich)
Primärer Abschluss (Tatsächlich)
Studienabschluss (Tatsächlich)
Studienanmeldedaten
Zuerst eingereicht
Zuerst eingereicht, das die QC-Kriterien erfüllt hat
Zuerst gepostet (Tatsächlich)
Studienaufzeichnungsaktualisierungen
Letztes Update gepostet (Tatsächlich)
Letztes eingereichtes Update, das die QC-Kriterien erfüllt
Zuletzt verifiziert
Mehr Informationen
Begriffe im Zusammenhang mit dieser Studie
Schlüsselwörter
Zusätzliche relevante MeSH-Bedingungen
Andere Studien-ID-Nummern
- RECHMPL19_0320
Plan für individuelle Teilnehmerdaten (IPD)
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Beschreibung des IPD-Plans
Arzneimittel- und Geräteinformationen, Studienunterlagen
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Arzneimittelprodukt
Studiert ein von der US-amerikanischen FDA reguliertes Geräteprodukt
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