Suicide risk insights: An innovative approach to suicide prevention

• Modelos de dados poderosos e análises preditivas oferecem uma nova esperança para programas de prevenção de suicídio. de suicídio. Os modelos comparam os verdadeiros positivos - os pacientes previstos em diagnóstico de suicídio e que receberam um diagnóstico com verdadeiros negativos - ou seja, os pacientes previram não ter um diagnóstico de suicídio e que não receberam diagnóstico.
• A new approach to suicide risk detection moves away from previous binary classifications to a more nuanced analysis.
• The opportunity to create specialized care interventions tailored to individuals at various stages of risk could improve clinical pathways and outreach to those at risk of suicide.

Depressão, ansiedade, auto-mutilação e suicídio são questões urgentes de saúde pública em andamento. Embora muito trabalho tenha sido feito em comunidades e sistemas de saúde para mitigar essas preocupações, a complexidade do tratamento em saúde mental torna os avanços desafiadores. Cuidado

In the broader healthcare arena, organizations are managing a deluge of patient data but, in many cases, lack the technology, staff resources, or budget to make it actionable enough to enable more patient-centered, holistic care. Com essa abordagem, quando um indivíduo é categorizado "em risco", eles já estão experimentando uma crise. Uma escala mais sutil é necessária para os profissionais de saúde intervirem em um estágio anterior, quando é mais provável que produza resultados positivos. Identificação

Further, existing suicide risk identification and prevention programs tend to apply a binary methodology to analyzing their populations by simply categorizing individuals as “at risk” or “not at risk”. With this approach, by the time an individual is categorized “at risk,” they are often already experiencing a crisis. A more nuanced scale is required for healthcare practitioners to step in at an earlier stage, when it is more likely to produce positive outcomes.

This is where, with the right people, processes, and technology in place, new possibilities emerge for a distinctive approach to understanding and predicting risk, paving the way to building healthier communities across the globe.

As tecnologias emergentes permitem a arquitetura de modelos de dados inovadores e preditivos que permitem identificação precoce, intervenção oportuna e suporte contínuo a vários estados de doenças, incluindo risco de suicídio. Em vez de confiar na identificação de riscos binários, esses modelos permitem que as organizações mapeem os indivíduos para um grupo de tendência de risco mais preciso. Para responder com sucesso à pergunta: "O que provavelmente acontecerá?". Esta metodologia é fundada em a

With artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) organizations can move from asking “what happened?” to successfully answering the question, “what is likely to happen?”. This methodology is founded on a Modelo de previsão de risco de diagnóstico.

To predict suicide risk, advanced data models compare true positives - patients predicted to have a suicide diagnosis and who DID Receba um diagnóstico com verdadeiros negativos - isto é, os pacientes previstos NÃO para ter um diagnóstico suicida ewho did not receive a diagnosis.

The output of the model is then run against an individual’s claims data to create a risk score. The model reveals the total number of individuals within a system who are trending toward a suicide diagnosis based on their previous clinical history such as emergency room (ER) visit frequency, recent prescriptions, behavioral health scores, or suicide attempts.

Exemplo de jornada do paciente

Os grupos são ordenados por maior risco (0,95), alto risco (0,85-0,94) e em risco (0,75-0,84). Indivíduos em grupos de tendência de alto risco podem ser encaminhados para exames ou avaliações para validar níveis de risco e atribuir tratamento. 

Por exemplo, se um indivíduo for identificado como estando no grupo de tendência mais alto de nível de risco, poderá ser puxado para protocolos estabelecidos da equipe de prevenção de suicídio para uma ligação telefônica de triagem imediata. Se o nível de risco for confirmado durante a chamada, o indivíduo poderá ser rapidamente atendido no caminho de atendimento apropriado para suporte oportuno. As exibições de baixo custo ajudam a reduzir o custo do atendimento, criando resultados ideais para os pacientes. Fontes de dados adicionais podem ser incorporadas e vinculadas para aprimorar ainda mais a geração de pontuação de risco e o acompanhamento:

O modelo de risco de suicídio é um dos muitos modelos de previsão possíveis através da análise de dados. com previsão de doenças

With the right data sets, available through the Centers for Medicare and Medicaid Services (CMS) and data clearinghouses, organizations can get to a more accurate risk-level analysis for many mental health and disease states, including those that are difficult to detect early.

Perhaps nowhere is there more promise in the use of these new models than in the arena of veteran healthcare, where the need for practical, reliable suicide risk assessments, and interventions is acute.

"On average, 18 Veterans take their life every day," says Amanda Bonser, Huron's public sector industry leader. Fewer than half of those in need of mental health services receive treatment. Of those who do, just one-third are getting proper, evidence-based care. Leading organizations are working to change these troubling statistics with assistance from new, powerful data sets."

Como os programas de prevenção de suicídio já são padrão para a maioria dos assuntos de veteranos (VA) e clínicas, que a modelagem preditiva oferece a oportunidade para que as equipes de pessoas possam fornecer intervenções inovadoras mais rápidas que outros sistemas de saúde. e ferramentas necessárias para relatar e responder a indivíduos sinalizados em risco ”, diz o Dr. Dan Smith, diretor médico executivo e colaborador do Programa de Insights do paciente na Huron.

"Data makes it possible to provide intervention sooner by helping organizations identify the people, processes, and tools required to report and respond to individuals flagged at risk,” says Dr. Dan Smith, Executive Medical Director, and patient insights program contributor at Huron.

= Podemos expandir a capacidade de alcançar toda a população que precisa de apoio. Nem todo mundo exige o mesmo tipo de cuidado ou tratamento. Com a ajuda de clínicos de dados e equipes de resposta, podemos criar métodos padronizados e confiáveis ​​para resposta, contribuindo para o impacto imediato e salvador de vidas. ” -Dan Smith, M.D. Os líderes podem entender as próximas etapas para melhorar a integridade da rede. As tecnologias emergentes prometem identificação mais exata de pacientes que correm risco de suicídio, abrindo a porta para respostas proativas que otimizam as vias clínicas para priorizar cuidados individualizados e just-in-time. Tecnologias que revelam o risco de suicídio, as organizações têm a oportunidade de alcançar o paciente certo no momento certo com a mensagem certa para oferecer tratamentos potencialmente que salvam vidas.

Predictive models could allow the VA to gain visibility into patients at risk who have been treated inside their system, versus those who have sought community care outside of the VA system. With these insights, VA leaders can understand next steps to improve network integrity.

The nuances of accurate and effective suicide risk identification are significant, as caregivers struggle to provide timely, appropriate care with existing data and interventions.

No longer must organizations simply react to unfolding community mental health challenges. Emerging technologies promise more exact identification of patients who are at risk of suicide, opening the door for proactive responses that optimize clinical pathways to prioritize individualized, just-in-time care.

Organizations can advance their approach to care by building reliable outreach models that increase the effectiveness of their communications, improve care quality, and improve performance based on clinician effectiveness and precise community feedback.

Powered by advanced technologies that reveal suicide risk, organizations have the opportunity to reach the right patient at the right time with the right message to offer potentially life-saving treatments.