Intensive longitudinal study of suicidal behaviors and related health outcomes

项目摘要/摘要： -- 在过去的100多年里，许多主要的死因(如结核病、癌症)显著下降。 肺炎/流感、胃炎)；然而，;的自杀率几乎与100年前的水平完全相同。 中国在预防儿童自杀方面缺乏进展，这在很大程度上是由于人们对儿童的认识有限。 这是一个问题。自杀的想法和行为(STB)，就像其他的行为和问题一样(例如，酗酒)。 物质(使用)、饮食(紊乱)很少在实验室里发生，在那里他们可以被仔细研究和探测。 而在实验室里，这不可能是合乎道德的诱导实验。因此，实验专家对实验缺乏坚定的理解。 这些机顶盒的基本属性，以及它们如何、为什么、为什么、以及何时它们将在自然界中展开。这是的主要目的。 这项研究旨在通过使用新开发的智能手机和可穿戴设备来解决这一巨大的技术差距。 生物传感器技术将继续进行一项密集的纵向研究，这将进一步促进对生物传感器的理解。 以及对机顶盒及其相关行为的预测。这项研究将进一步监测约600人(300人)和300人(成年人)。 青少年)患有STB的风险较高(即那些因自杀而前往精神病院就诊的人)。 在一段高风险的时期(即住院后)，他们的想法和/或最近的一次自杀未遂。 首先，这项研究的目的是通过使用从两个地方收集的数据来识别数字和数字电视机顶盒的表型。 主动/主观地重复使用智能手机调查，被动/客观地使用持续使用智能手机 来自智能手机的数据(例如，全球定位系统、智能加速度计、智能通信和数据)以及可穿戴的智能生物传感器。 (例如，皮肤电活动、加速度计)。第二个目标是绘制人体的动态运动轨迹图。 STB会随着时间的推移而变化。第三个目标的目的是在未来6个月内或之后的6个月内确定STB的短期预测指标。 医院出院。新提议的医疗团队正在进行的医疗研究证明了以下做法的可行性：招聘员工。 在保留建议的电子样本的同时，通过使用新的数字移动设备、设备和设备，在一段时间内对它们进行密集的监测。 使用对这些丰富的数据流的分析，可以进一步发现机顶盒是如何工作的，以及它们是如何相关的。 行为将在自然界中展现出来。本研究收集的大量数据将为我们提供一个非常丰富的数据来源，这些数据将不会被发现。 由我们的全球研究团队和全球合作研究人员使用，以进一步推进对全球的理解、预测和预测。 以及最终的STB风险和相关风险结果的预防。

PROJECT SUMMARY/ABSTRACT    Many leading causes of death have declined significantly over the past 100 years (e.g., tuberculosis,  pneumonia/influenza, gastritis);; however, the suicide rate is virtually identical to what it was 100 years  ago.  Lack  of  progress  in  the  prevention  of  suicide  is  due  in  large  part  to  the  limited  understanding  of  this problem. Suicidal thoughts and behaviors (STBs), like other behavior problems (e.g., alcohol use,  substance use, eating disorders), rarely occur in the research lab where they can be carefully probed  and  cannot  be  ethically  induced  in  the  lab.  As  a  result,  experts  lack  a  firm  understanding  of  the  fundamental  properties  of  STBs,  and  of  how,  why,  and  when  they  unfold  in  nature.  The  purpose  of  this  study  is  to  address  this  enormous  gap  by  using  newly  developed  smartphone  and  wearable  biosensor technologies to conduct an intensive longitudinal study that will advance the understanding  and prediction of STBs and related behaviors. This study will monitor 600 people (300 adults and 300  adolescents)  at  elevated  risk  of  STBs  (i.e.,  those  presenting  to  a  psychiatric  hospital  with  suicide  ideation and/or a recent suicide attempt) during a high risk time period (i.e., post-­hospitalization). The  first  aim  of  this  study  is  to  identify  digital  phenotypes  of  STBs  using  data  collected  both  actively/subjectively  using  repeated  smartphone  surveys  and  passively/objectively  using  continuous  data  from  smartphones  (e.g.,  GPS,  accelerometer,  communications  data)  and  wearable  biosensors  (e.g.,  electrodermal  activity,  accelerometer).  The  second  aim  is  to  map  the  dynamic  trajectories  of  STBs  over  time.  The  third  aim  is  to  identify  short-­term  predictors  of  STBs  during  the  6  months  post-­ hospital discharge. Ongoing research by the proposed team demonstrates the feasibility of: recruiting  and retaining the proposed samples, intensively monitoring them over time using digital devices, and  using  analyses  of  these  rich  data  streams  to  make  discoveries  about  how  STBs  and  related  behaviors unfold in nature. The data collected in this study will provide a rich data source that will be  used  by  our  research  team  and  collaborative  researchers  to  advance  the  understanding,  prediction,  and ultimate prevention of STBs and related outcomes.