A Review of Suicide-Related Risks through Propensity Score Methods using the Maryland Suicide Data Warehouse

Die Vorhersage, wer sich das Leben nehmen könnte, gehört zu den schwierigsten Herausforderungen in der Medizin. Ärzte und Forscher wissen seit langem, dass bestimmte Zustände, wie schwere Depressionen oder Substanzmissbrauch, eine Person anfälliger für einen Suizid machen. Doch zu wissen, welche Faktoren am wichtigsten sind, ist kompliziert, da Menschen selten nur ein einziges Problem haben. Eine Person könnte gleichzeitig mit Angstzuständen, dem Verlust ihres Arbeitsplatzes und chronischen Schmerzen kämpfen. Wenn Forscher versuchen, diese Situationen mithilfe von Computermodellen zu untersuchen, kann die schiere Anzahl überlappender Faktoren die Ergebnisse verwirren. Es wird schwierig festzustellen, ob eine spezifische Diagnose die Ursache des Risikos ist oder ob sie lediglich ein Nebeneffekt der schwierigen Lebensumstände der Person ist. Um dies zu lösen, haben Wissenschaftler statistische Werkzeuge entwickelt, die wie eine Waage funktionieren und es ihnen ermöglichen, verschiedene Gruppen von Menschen unterschiedlich zu gewichten, damit sie sie fair vergleichen können, als wären sie in jeder Hinsicht identisch, bis auf den einen getesteten Faktor.

Ein Team von Forschern der Johns Hopkins University beschloss, diese Werkzeuge an einer massiven Sammlung von Realweltdaten zu testen, um zu sehen, ob sie klären können, was den Suizidrisiko wirklich antreibt. Sie arbeiteten mit einer Datenbank des Staates Maryland, die medizinische Aufzeichnungen aus Krankenhäusern und Kliniken mit offiziellen Sterbeurkunden verknüpft. Dies ermöglichte es ihnen, fast eine Million lebende Patienten zu betrachten und sie mit fast zwei tausend Menschen zu vergleichen, die zwischen 2016 und 2020 durch Suizid starben. Die Forscher wollten sehen, ob die Anwendung dieser fortgeschrittenen Gewichtungsmethoden die Geschichte verändern würde, die die Daten erzählen, insbesondere im Hinblick darauf, wie oft Menschen Ärzte aufsuchten und welche spezifischen Diagnosen sie im Jahr vor ihrem Tod trugen.

Die Forscher begannen damit, sich die Rohzahlen ohne jegliche Anpassungen anzusehen. Unüberraschenderweise fanden sie heraus, dass Menschen, die durch Suizid starben, viel wahrscheinlicher mit psychischen Erkrankungen wie bipolarer Störung, posttraumatischer Belastungsstörung oder psychotischen Störungen diagnostiziert worden waren als die lebenden Patienten. Sie waren auch wahrscheinlicher mit Drogen- oder Alkoholmissbrauch konfrontiert. In den unbereinigten Daten machte das Vorliegen einer Diagnose der bipolaren Störung eine Person etwa sechsundzwanzigmal anfälliger für einen Suizidtod als jemand ohne diese Diagnose. Ähnlich zeigten auch der Kampf mit Substanzmissbrauch oder soziale Schwierigkeiten wie Wohnungsinstabilität starke Verbindungen zum Ergebnis. Die Daten zeigten auch, dass diese Personen Ärzte, Notaufnahmen und Krankenhäuser weita viel häufiger besuchten als der Bevölkerungsanteil, insbesondere in den Tagen und Wochen vor ihrem Tod.

Die Geschichte änderte sich jedoch signifikant, sobald die Forscher die statistischen Gewichtungsmethoden anwandten, um die Gruppen auszugleichen. Als sie für die Tatsache korrigierten, dass Menschen mit psychischen Erkrankungen oft andere überlappende Probleme haben, verschob sich die Stärke des Zusammenhangs zwischen bestimmten Faktoren und dem Suizidrisiko. Für einige Zustände erschien das Risiko nach der Anpassung sogar noch höher, als es die anfänglichen Zahlen vermuten ließen. Beispielsweise wurde die Verbindung zwischen Opioidgebrauch und Suizidtod nach der Gewichtung stärker, wobei die bereinigte Analyse eine Odds Ratio von 3,08 im Vergleich zu 2,1 im ursprünglichen Modell zeigte. Dasselbe galt für Menschen mit multiplen Substanzgebrauchsstörungen; die bereinigte Analyse zeigte, dass ihr Risiko weitaus größer war, als es eine einfache Zählung der Krankenhausbesuche vermuten ließe.

Der vielleicht überraschendste Umschwung geschah bei den sozialen Bedürfnissen. In der unbereinigten Analyse schien das Vorliegen kodierter sozialer Bedürfnisse wie Wohnungsinstabilität oder Ernährungsunsicherheit tatsächlich das Suizikrisiko zu senken, was kontraintuitiv erschien. Aber sobald die Forscher die Gewichtungsmethoden anwandten, um das komplexe Geflecht aus medizinischen und sozialen Faktoren zu berücksichtigen, die diese Patienten bewältigen mussten, kehrte sich das Bild vollständig um. Die bereinigten Ergebnisse zeigten, dass diese sozialen Kämpfe tatsächlich starke Risikofaktoren waren, die die Wahrscheinlichkeit eines Suizidtodes um mehr als das Dreifache erhöhten. Dies deutet darauf darauf hin, dass die ursprünglichen Modelle das volle Bild nicht erfassten, wahrscheinlich weil Menschen mit schweren sozialen Bedürfnissen auch andere Arten der Versorgung erhielten, die die wahre Gefahr maskierten.

Die Studie untersuchte auch genau, wie oft Menschen einen Arzt aufsuchten und wie nah diese Besuche an ihrem Tod lagen. Die Forscher fanden heraus, dass die Häufigkeit der Kontakte ein mächtiges Signal war. Menschen, die durch Suizid starben, hatten im Jahr vor ihrem Tod eine wesentlich höhere Anzahl an medizinischen Kontakten als die lebenden Patienten. Dieser Unterschied wurde in der letzten Lebenswoche am dramatischsten. In den sieben Tagen vor dem Tod hatten 2,6 % der Verstorbenen sechs oder mehr separate medizinische Besuche, während nur ein winziger Bruchteil der lebenden Kontrollgruppe so viele Besuche hatte. Als die Forscher das Risiko basierend auf dieser hohen Kontaktfrequenz berechneten, war der Unterschied eklatant: Sechs oder mehr Besuche in einer Woche waren mit einem fast hundertmal höheren Risiko verbunden als weniger Besuche. Dieses Muster blieb über alle verwendeten statistischen Methoden hinweg bestehen und bestätigte, dass ein plötzlicher Anstieg der medizinischen Aktivität ein kritisches Warnsignal ist.

Die Forscher kamen zu dem Schluss, dass diese statistischen Gewichtungswerkzeuge essenziell sind, um die richtige Antwort zu erhalten. Sie fanden heraus, dass traditionelle Methoden oft Details glätten, was es schwierig macht, die wahre Stärke eines Risikofaktors zu erkennen. Durch die Verwendung dieser Werkzeuge konnten sie sehen, dass die Beziehung zwischen sozialen Schwierigkeiten und Suizid viel stärker ist als bisher angenommen, und dass das schiere Volumen der medizinischen Versorgung, die eine Person in den letzten Tagen ihres Lebens erhält, ein massiver Indikator für das Risiko ist. Die Studie behauptet nicht, das Problem der Suizidvorhersage gelöst zu haben, aber sie bietet einen klareren Weg, die Daten zu betrachten. Sie legt nahe, dass wenn Kliniker einen Patienten mit einer Vorgeschichte sozialer Härten oder einem plötzlichen Anstieg der Krankenhausbesuche sehen, sie es mit einem viel höheren Gefahrenniveau zu tun haben, als Standardmodelle es anzeigen würden. Die Arbeit unterstreicht, dass das Verständnis des Suizikrisikos erfordert, den ganzen Menschen und seine gesamte Versorgungsgeschichte zu betrachten, nicht nur isolierte Diagnosen.