In de grootste studie in zijn soort hebben wetenschappers van de Universiteit van Warwick een reeks risicofactoren voor zelfmoord onderzocht, waardoor individuen konden worden geïdentificeerd die baat zouden kunnen hebben bij interventies.
De gedrags- en biologische voorspellers omvatten verhoogde witte bloedcellen, neuroticisme, ervaringen uit de kindertijd en verminderde grijze massa in de hersenen. Eerder onderzoek had zich gericht op veel kleinere steekproefgroepen en op minder risicofactoren, waarbij mogelijk enkele impactoren over het hoofd werden gezien.
Gehoopt wordt dat het onderzoek de mondiale uitdaging van zelfmoord – wereldwijd een van de belangrijkste doodsoorzaken – zal aanpakken. Volgens de Wereldgezondheidsorganisatie sterven jaarlijks ruim 700.000 mensen door zelfmoord.
De studie helpt ook bij het identificeren van personen die het meeste risico lopen en die het doelwit zouden kunnen zijn van preventieve behandelingen – zoals mensen die lijden aan psychische problemen en gevoelens van waardeloosheid – door huisartsen. Door gebruik te maken van gegevens van meer dan 500.000 deelnemers van de Britse biobank, een op de bevolking gebaseerd onderzoekscohort, biedt de bredere aanpak een breder begrip van risicofactoren, om bij te dragen aan effectievere preventie.
Het team gebruikte verschillende methoden om risicofactoren voor zelfmoord te onderzoeken, waaronder hersenscans, bloedmonsters en vragenlijsten. Dit leidde ertoe dat meer dan 400 gedragingen (waaronder roken), biologische factoren (zoals de hoeveelheid grijze stof in de hersenen) en genetica werden onderzocht. Een soort kunstmatige intelligentie, bekend als machine learning, werd gebruikt om de enorme dataset uitgebreid te analyseren.
Factoren die verband hielden met zelfmoord waren onder meer het lijden aan psychische problemen, neuroticisme, minder grijze massa in de hersenen, de omvang van de emotionele regulatiegebieden van de hersenen en verhoogde witte bloedcellen. Het onderzoek benadrukte hoe deze enorm verschillende beïnvloeders zouden kunnen bijdragen aan suïcidaal gedrag.
Studieauteur professor Jianfeng Feng, afdeling Computerwetenschappen, Universiteit van Warwick, zei: “Onze studie ontwikkelde een machine learning-model gebaseerd op gedragsfactoren. De top 16 voorspellers vertoonden een hoge nauwkeurigheid bij het onderscheiden van individuen, zowel met als zonder zelfmoordpogingen. Dit kan nuttig zijn bij het identificeren van mensen met een hoog risico op zelfmoord in de toekomst.
“De belangrijkste gedragsvoorspellers, naast de weinige die verband houden met psychische aandoeningen en depressie, zijn ervaringen uit de kindertijd en overlevenden van seksueel geweld. Deze factoren bieden potentiële bruikbare doelen voor artsen om betere preventiestrategieën te ontwikkelen.”
Co-auteur dr. Bei Zhang, Fudan University, voegde hieraan toe: “Zelfmoord is een groot probleem voor de volksgezondheid dat voortkomt uit een complex samenspel van verschillende factoren. Hoewel bestaand onderzoek zich vaak heeft gericht op een beperkte reeks gedragshypothesen, vaak binnen kleine klinische steekproeven, vult ons onderzoek de leemte op door systematisch een breed scala aan risicofactoren voor zelfmoordpogingen te beoordelen in grote, op de gemeenschap gebaseerde steekproeven. Door deze factoren te identificeren en te begrijpen hopen we de voorspellende modellen te verbeteren, degenen die risico lopen beter te identificeren en effectievere preventie- en interventiestrategieën te informeren, waardoor uiteindelijk de mondiale last van zelfmoord wordt verminderd.”
Professor Barbara Sahakian van de Universiteit van Cambridge merkte op: “Zelfmoord is een tragisch verlies van mensenlevens, maar het laat ook familie en vrienden verwoest achter. Door de belangrijkste risicofactoren voor zelfmoord te identificeren, brengt deze studie ons dichter bij het begrip hoe we kwetsbare individuen kunnen identificeren en ingrijpen om levens te redden.”
Voor toekomstig onderzoek benadrukte het team de noodzaak van een vergelijkbare bepaling van de risicofactoren voor zelfmoord bij adolescenten, vooral omdat zelfmoord tijdens de adolescentie toeneemt.
Bron: University of Warwick