大学生自杀意念、计划与未遂的预测：理论驱动下的机器学习模型构建
Prediction of Suicidal Ideation, Suicide Plans, and Suicide Attempts Among College Students: Developing a Theory-Driven Machine Learning Model
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作者：
陈慧敏
1
王文超
1,2
刘鹿鸣
1
张立颖
1
李洋
1,2
伍新春
1,2
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作者单位：
- 通讯作者：
王文超
Email:psychao@bnu.edu.cn
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提交时间：2026-11-10 21:15:10
摘要: 大学生自杀已成为日益严峻的公共卫生问题。传统统计方法难以应对自杀理论中大量预测因子及其复杂交互作用，而现有机器学习研究常缺乏理论指导，且较少同时比较不同自杀相关结局的预测特征。为弥补上述不足，本研究采用基于理论的机器学习方法，以自杀叙事-危机模型为框架，利用两次独立调查获得的大学生数据（共8203人），分别构建自杀意念、计划与未遂三类结局的机器学习预测模型，系统比较不同特征在三类结局中的预测贡献，并据此筛选出关键变量构建简化模型。结果发现，烟酒使用在自杀计划和自杀未遂模型中的相对预测贡献更高，而关系欺凌、情感虐待等人际创伤变量在自杀意念模型中的相对贡献更突出。基于16项关键特征构建的简化模型在内部测试和同校时间验证中仍表现出较好的区分能力。本研究表明，理论指导的变量选择与机器学习方法相结合，有助于比较不同自杀相关结局的同期预测特征，并为自杀风险评估提供参考。
版本历史
| [V1] |
2026-11-10 21:15:10 |
ChinaXiv:202611.00102V1
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