瞬間的な評価;自殺念慮の追跡

退院後の精神保健サービスを受ける患者の自殺リスクは高い（Large & Kapur、2018; Chung et al 2019）。 しかし、私たちの現在の知識と理解は、結果としての自殺を防ぐのには役に立ちません。 高リスクの集団における自殺を予測することは不可能であり、さらに重要なことに、この集団において自殺のリスクが高い人々と自殺のリスクがそれほど高くない人々を効率的な方法で区別することもできない(Franklin et al 2017, Large, 2018)。

現在の自殺リスク評価手順の最も制限的な特徴は、その非常に広範囲にわたる粗い特性であり、継続的な日常生活の経験が自殺リスクにどのように影響するかについて組み込まれた知識が著しく欠如していることである[16]。 自殺リスクに関する臨床判断がより高いレベルの確実性を達成したいのであれば、これは患者とその状況に最大限関連する特定の近似要因に対処することによってのみ達成できます（Nock et al、2009）。

自殺学の分野では、退院後の継続的な生活苦がどのように、いつ、誰にとって自殺リスクの増加を伴うのかを判断する必要がある。 さらに重要な課題は、これらの患者を保護する退院後の要因を特定することです。 これに関連して、私たちは、自殺企図者や重度の自殺リスクにより精神科施設に入院している患者における退院後の自殺念慮の変動と、その変動と関係的要因および文脈的要因との関連についての知識ベースを増やすことを目指しています。 さらに、我々は、さまざまな患者サブグループに対するそのような関連性の「プロファイル」を決定することを目的としています。 これらの関連性のプロファイルは、数か月後のフォローアップポイントとして、自傷行為や自殺の可能性を含む新たな自殺リスク行動の有無に対して回帰分析されます。 したがって、このプロジェクトの核となるデータは、自殺念慮とその後の自殺行動の両方に関連して見られることになります。

以下では、具体的な仮説を含む 4 つのリサーチクエスチョン (RQ) の概要を説明します。 RQ: 自殺念慮の変動を描写する

1. 一緒に考慮された患者グループ全体では、自殺念慮（程度と我慢）は 1 日以内および評価期間にわたって著しく変動します。
2. ほとんどの時点で自殺念慮が存在しないこと、安定した自殺念慮レベル、非常に変動の激しいレベル、自殺念慮の継続期間など、自殺念慮のさまざまな変動を伴う患者の特徴と患者のサブグループを特定することができる (2) RQ: EMA 評価期間における自殺念慮に関連する/影響を与える要因を特定する

ａ．ベースライン時の患者の特徴との関連性：全体として、自殺念慮は、i) 精神的苦痛、ストレス、動揺または内面の動揺、絶望感および自己嫌悪、ii) 最近の自殺未遂の重症度が高い、および iii) うつ病および一般的な症状の重症度が高い人に加えて、(iv) 社会的に孤立した/孤独に暮らしている人と、パートナーや家族と同居している人では、全体的に、ベースライン スコアが高い人ほど、より高いレベルにあり、より深く変動します。 EMA 評価中の関係性および状況に応じた尺度との関連性: i.自殺念慮は、i) 精神的苦痛、ストレス、動揺または内面の動揺、絶望感および自己嫌悪、ii) 対人的葛藤、iii) 一人または友人といるとき、ネガティブな感情がポジティブな感情よりも優勢なとき、および iv) 思考のコントロールが低いと認識されているとき、ならびに、耐え続けるだけでなく、比較的高い傾向にあります。 i) 患者が他の人々と関係を持っている場合、および (ii) ポジティブな感情を経験している場合、自殺念慮はなくなります (3) RQ: サブグループのプロファイルを作成する

1. RQ1 ～ RQ3 の調査結果に基づいて、自殺念慮と他の EMA 測定値との関連性のさまざまなプロファイルを患者のさまざまなサブグループごとに描写することができ、それをベースライン時の患者の特徴と確実に関連付けることができます。
2. 自殺未遂のあるグループとないグループにおける、自殺念慮と関連する認知/その他のEMA測定値の違いを調査する
3. 高リスクプロファイルは、自殺念慮と他の EMA 測定値との関連を、その後の自殺念慮、症状の重症度、自傷行為、および/または 3 週間および 3 か月の追跡調査での自殺未遂と結びつけることによって特定できます (4) RQ: 参加者は、EMA 評価プロトコルへの参加と完了をどのように経験し、評価しますか?

これは長期にわたる観察研究です。 参加者が退院後の期間にどのように対処しているかを評価するために、生態学的瞬間評価の方法を採用します。 参加者は退院後最初の 10 日間、毎日 5 件のアンケートを受け取ります。 さらに、参加者は樹木調査のインタビューに参加します。退院前、3週間後、3か月後のベースラインインタビュー

対策 (成果対策のセクションを参照)

私たちは、時間の経過に伴う自殺念慮の線形変化と、これが独立変数とどのように関連しているかに焦点を当てて、混合効果回帰モデルでマルチレベル EMA データ (日数および参加者内にネストされた評価) を分析します。 被験者内および被験者間の変動を推定するには、混合効果モデルの確率変数として患者 ID と時刻を指定します。 混合モデルのランダム部分では、残差は被験者内変動の推定値です。 前向き分析 (T から T+1) では、時間差変数が予測変数として使用されます。 テストする仮説に基づいたセンタリングモデルを使用して、分析前にデータをセンタリングします。

マルチレベル データの統計的検出力は、個人と評価の両方の数に依存します。

50 人の参加者を対象に 10 日間にわたって毎日 5 回の評価を行った場合、検出力は大きな効果サイズの検出に 100%、中程度の効果サイズの検出に 80% となります (マルチレベル研究の検出力曲線 (shinyapps.io) によってモデル化されています)。

参考文献 - Chung, D. et al.、精神科入院後の最初の週と最初の月の自殺率のメタ分析。 BMJオープン、2019年。 9(3):p. e023883。

Franklin, J.C. 他、自殺念慮と行動の危険因子: 50 年間の研究のメタ分析。 サイコブル、2017年。 143(2):p. 187-232。

ラージ、M. カプールと N. カプール、精神科入院と自殺のリスク。 Br J 精神医学、2018 年。 212(5):p. 269-273。

ラージ、M.、自殺予防における予測の役割。 対話臨床神経科学、2018年。 20(3):p. 197-205。

ノック、M.K.、M.J. プリンスタイン、S.K.ステルバ、自傷行為の形態と機能の解明: 青少年と若年成人を対象としたリアルタイムの生態学的評価研究。 J アブノーム サイコル、2009 年。 118(4):p. 816-27。