研究背景：自杀未遂(Suicide attempt)指出现了自杀意念的人采取了自杀行动,但由于各种原因,而未能成功,获得挽救；但可造成伤残后果。中国精神障碍分类与诊断标准界定自杀未遂的定义为：有自杀动机和可能导致死亡的行为,但未造成死亡的结局。随着经济和社会的发展,中国的自杀率在过去的20多年中总体呈现下降趋势,全国总自杀率1987年为17.65/10万人,至2008年下降到了6.60/10万人,张杰等通过整合官方数据,推算得出2008年城市和农村的自杀率分别为3.59/10万人和8.25/10万人,农村男性和农村女性的自杀率分别为8.62/10万人和7.87/10万人。尽管自杀率有所下降,但是仍然是引起死亡的主要原因并且给家庭、社会造成了严重的负担,自杀死亡及产生的原因仍然是国内外专家共同关注的问题。以往研究表明,自杀未遂是自杀成功的重要预测指标,30%-60%自杀成功者有自杀未遂史,自杀未遂者具有自杀行为的明确特征。所以研究自杀未遂的危险因素,并建立一套预警指标体系,并提出及时可行的针对性预防措施,将自杀行为控制在自杀成功之前,对于预防我国的自杀现象具有重要的意义。查阅国内外相关文献,发现针对国内研究自杀未遂的外文文献不是特别多,有的学者基于急诊收集的病例对中国自杀未遂的特征进行了研究,也有的对于低意向和高意向的中国农村自杀预测指标进行探讨,也有学者对于中国精神分裂症患者自杀进行了专项研究,也有的基于医院收集数据对沈阳地区自杀未遂进行过详细报道。也有的针对中国青少年和大学生自杀进行过研究。查阅中文发表的针对国内进行的自杀未遂的研究比较多,有的针对自杀未遂的流行病学特点进行过研究；有的研究专家对中国自杀未遂流行特点及危险因素进行过综述；王家同等对自杀未遂的心理、社会影响因素也进行过相关探讨。针对自杀未遂的危险因素方面的研究先前也有不少报道,费立鹏等研究团队曾经采用配对的病例对照研究方法和随访方法对中国农村严重自杀未遂者和山东某地农村人群的危险因素进行过研究。山东大学自杀预防研究中心研究团队前期也对自杀意向和自杀未遂的危险因素进行过研究和分析；同时针对自杀未遂的环境因素和遗传因素从分子流行病学角度对自杀未遂进行过研究。这些前期研究对进一步开展自杀未遂的危险因素探讨提供了很好的研究经验和基础。但是自杀现象是多种因素综合导致的一种结果,包含的内容可能来自个体因素,生物因素,心理因素,社会因素,环境因素,文化因素等多个方面。以往研究尽管从不同方面进行了阐述,但是包含的因素不够全面。以往针对山东省开展的自杀未遂研究大多样本来自于某一个局部地区或从某所医院获取的数据,决定了所取的样本含量也不是很充足。因此从更广泛的角度探讨山东省居民自杀未遂的主要影响因素,并用更合理统计学方法构建自杀未遂的预警模型和指标体系,提出更有针对性的预防自杀未遂的干预措施是非常有必要的。研究目的1.广泛查阅文献,从更宽泛的视角,综合探讨自杀未遂的可能主要影响因素。2.通过合理统计学方法挖掘山东省农村居民自杀未遂的主要危险因素。3.构建自杀未遂多元Logistic预警模型,并基于BP神经网络建立预测神经网络,并对其判别效果进行验证。4.构建一套自杀未遂预警指标体系,并提出自杀未遂危机管理对策和措施。研究方法本研究根据医院急诊或住院登记提供的自2012年5月至2014年12月间因自杀未遂进行抢救治疗或住院治疗信息,按照方便抽样方法从山东省抽取了龙口、邹城、利津、宁阳、高唐、莘县等13个县、市区,在抽中地区按照序贯抽样方法收集的659例自杀未遂者作为调查对象。为了开展病例对照研究,从自杀未遂者所在村或邻村选取一名与自杀未遂者性别相同、年龄相仿的未自杀未遂者作为自杀未遂者的对照纳入本研究作为对照组的调查对象。根据本课题的研究目的,在广泛进行文献学习和课题组深入讨论基础上,编制了《居民健康状况访谈问卷》作为测量和调查的工具。《居民健康状况访谈问卷》包含调查的内容全面,包括个人信息、经济、文化、社会、精神及心理特征等各方面的信息；首页包括访谈调查的一些相关信息,如调查问卷编号,目标人类别,访谈人类别,目标人和访谈人的性别、年龄等,以及访谈的起止时间、访谈所用时间、访谈地点等具体一些与访谈相关的一些信息。《居民健康状况访谈问卷》具体内容包括19个分量表(问卷1-问卷19)和SCID-I/P(DSM-Ⅳ)轴Ⅰ诊断临床定式访谈问卷组成。统计学方法方面,定量资料且符合正态分布一般采用x±SD表示,如果资料不符合正态分布一般用中位数M和四分位数间距Q表示；如果为定性资料,通常采用率、构成比等定性资料统计描述指标。定量资料两组之间的比较,如果资料符合正态分布且方差齐性则采用t检验进行比较；如果符合正态分布但是方差不齐则采用t检验进行两组间比较。若不符合正态分布,则采用非参数检验(Wilcoxon秩和检验/Mann-Whitney U检验)进行比较；定性资料率或构成比的比较,通常采用χ2检验、χ2校正检验、Fisher确切概率法进行比较。首先采用单因素Logistic回归分析初步筛选自杀未遂的主要影响因素,然后采用多元Logistic回归构建自杀未遂预警模型,然后基于BP神经网络构建自杀未遂预警神经网络。统计分析应用SAS9.2、SPSS17.0、Matlab R2010b等统计分析软件完成。研究结果1.自杀未遂组和对照组在性别、年龄、户口所在地、民族等变量方面均无统计学差异,表明两组对主要的人口学混杂因素进行了很好的控制；所用量表的内部一致性信度较高,Cronbach’s a系数均在0.67以上,保证本研究结果准确可靠。2.单因素分析结果显示：人口学特征变量方面,“受教育时间偏少”、“最高学历偏低”是自杀未遂的危险因素,“党团成员”、“已婚或同居”是自杀未遂的保护因素。个体因素方面,“信教”、“迷信”、“整体健康状况较差”、“患严重或慢性疾病”、“患精神疾病”是自杀未遂的危险因素。家庭环境因素方面,“夫妻关系差”、“家庭人口数较少”、“和父母关系不和睦”、“家庭中地位较低”,“家庭成员有自杀行为”是自杀未遂的主要危险因素。经济因素方面,“家庭年平均收入偏低”,“个人财产比例较低”、“家庭经济状况较差”是自杀未遂的主要危险因素。社会因素方面,“住集体宿舍”,“社会关系较差”、“遇到困难时不能获得帮助”、“缺少社会支持”、“负性生活事件”是自杀未遂的危险因素；“WHO社区问题得分高”、“与村民关系紧密”、“对本村将来乐观”是自杀未遂的保护因素。心理扭力方面,扭力理论的四个方面,即“价值观的冲突扭力大”、“愿望和现实冲突扭力大”、“相对剥夺扭力大”、“缺乏危机应对能力”均是自杀未遂的危险因素。个性心理特征方面,,“绝望”、“冲动”、“焦虑”、“抑郁”、“自杀认知及态度(GSS量表)得分高”均是自杀未遂的危险因素。3.将单因素分析具有统计学差异的变量纳入多元Logistic回归模型,有12个变量进入了多元Logistic回归预测模型。“最高学历低”、“有自杀家族史”、“整体健康状况差”、“患精神疾病”、“愿望实现受阻”、“绝望”、“冲动”、“抑郁”、“负性生活事件”是自杀未遂的危险因素；而“获得社会支持”、“危机应对技能”、“WHO社区环境得分高”是自杀未遂的保护因素。4.将多元Logistic回归模型筛选的12个变量作为输入层,构建具有1个隐含层,隐含层节点数为9的神经网络,结果显示构建的神经网络预测准确率达到84.6%,判别效能优于传统的多元分析,为将来构建自杀未遂专家辅助诊断系统奠定了理论基础。研究结论1.采用传统的统计学方法结合神经网络探索自杀未遂影响因素,并构建了自杀未遂预警神经网络在方法学上是可行的；可基于此,构建自杀未遂专家辅助诊断系统。2.自杀未遂是多种因素综合作用的结果,人口学特征因素、个体因素、家庭环境、经济因素、社会因素、心理扭力、个性心理特征均是自杀未遂的主要影响因素。3.可基于本研究构建的自杀未遂多元Logistic预测模型或神经网络进行自杀未遂危险性预测,加强高危人群的筛查,对高危人群采取综合干预措施；也可针对以上七大方面采取有针对性的干预措施,可有效预防自杀行为的发生。研究意义及创新1.立题和调查内容方面,本研究从个人因素、家庭因素、社会因素、经济因素、文化因素、社会因素、扭力因素、个性心理特征等全方位的探讨自杀未遂危险因素,涵盖内容广泛；其中价值观、心理扭力等新内容是以往自杀未遂研究没有涉及的。2.基于专业知识,对自杀未遂影响因素进行了重新整理和归纳,将自杀未遂的影响因素归纳为七大类,体现了整体观理念和顶层设计理念,为自杀未遂的预防指标体系建立提供了良好的理论参考。3.方法学方面：本研究基于传统的单因素统计学方法和多元Logistic回归分析构建了自杀未遂的预警模型,并基于以上研究将神经网络应用于自杀未遂预警。将传统的统计学方法与人工智能神经网络结合起来,发挥各自方法的优势,保证最终构建的自杀未遂预测模型更符合实际非线性映射,保证判别结果具有较高的准确性,以往研究中未见将传统Logistic回归分析与神经网络联合应用于自杀未遂的研究报道；为智能专家辅助诊断系统的构建提供了理论依据。