Suicide Note Classification Using Natural Language Processing: A Content Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Suicide is the second leading cause of death among 25-34 year olds and the third leading cause of death among 15-25 year olds in the United States. In the Emergency Department, where suicidal patients often present, estimating the risk of repeated attempts is generally left to clinical judgment. This paper presents our second attempt to determine the role of computational algorithms in understanding a suicidal patient's thoughts, as represented by suicide notes. We focus on developing methods of natural language processing that distinguish between genuine and elicited suicide notes. We hypothesize that machine learning algorithms can categorize suicide notes as well as mental health professionals and psychiatric physician trainees do. The data used are comprised of suicide notes from 33 suicide completers and matched to 33 elicited notes from healthy control group members. Eleven mental health professionals and 31 psychiatric trainees were asked to decide if a note was genuine or elicited. Their decisions were compared to nine different machine-learning algorithms. The results indicate that trainees accurately classified notes 49% of the time, mental health professionals accurately classified notes 63% of the time, and the best machine learning algorithm accurately classified the notes 78% of the time. This is an important step in developing an evidence-based predictor of repeated suicide attempts because it shows that natural language processing can aid in distinguishing between classes of suicidal notes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».