Crisis Response
; High-Risk Suicide Group
; Predictive Modeling
; Survival Analysis
; Deep Learning
Publication Year
2023
Publisher
Korea Institute for Health and Social Affairs
Abstract
Mental health issues vary in their primary causes depending on sex and age, necessitating in-depth research into the possibilities of early detection focused on specific policy targets. Particularly in the case of high-risk groups for suicide, it is necessary to approach the issue by sex and age group. This study aims to understand the characteristics of different policy targets and develop, by utilizing public data, predictive models for different age groups (children and adolescents, youth, the middle-aged, and the elderly) of each sex. This will assist in laying the foundation for supporting national policy objectives (enhanced preventive health care: early detection and intervention of mental health issues).
Table Of Contents
Abstract 1 요 약 3
제1장 서론 11 제1절 연구의 배경 및 목적 13 제2절 연구의 내용 및 방법 20
제2장 정신건강 및 자살 고위험군에 대한 이론적 검토 23 제1절 정신건강 고위험군의 특성 25 제2절 자살 고위험군의 특성 33 제3절 소결 47
제3장 예측 모델 적용을 위한 공공데이터 검토 51 제1절 검토 대상 공공데이터 개요 53 제2절 자살 고위험군 관련 선행연구 실증 분석 변수 84 제3절 소결 113
제4장 공공데이터를 활용한 정책 대상별 예측 모델 115 제1절 청소년건강행태조사를 활용한 예측 모델 117 제2절 정신건강실태조사를 활용한 예측 모델 139 제3절 소결 173
제5장 심층 분석Ⅰ: 자살 고위험군에 대한 위험 인자 탐색을 위한 패널데이터 생존 분석 모형 적용 179 제1절 한국복지패널의 분석 개요 182 제2절 통계량 산출 및 집단 간 비교 193 제3절 생존 분석 결과 205 제4절 소결 255
제6장 심층 분석Ⅱ: 텍스트 데이터 기반 자살 고위험군 탐지를 위한 딥러닝 적용 259 제1절 텍스트마이닝 및 자연어처리 기반 분석 방법 261 제2절 텍스트의 그룹화 분석 결과 272 제3절 문장 임베딩을 활용한 분석 결과 282 제4절 소결 300
제7장 결론 및 시사점 303 제1절 결론 305 제2절 시사점: 정책적 활용 측면 308 제3절 시사점: 예측 모형 활용 측면 314
