Among which socio-demographic groups is suicide most common?

Samenvatting Inleiding Voor suïcidepreventie is het van belang om groepen met een verhoogd risico op suïcide zo goed mogelijk te identificeren. Tot nog toe er weinig bekend over interacties meerdere risicofactoren. Machine learning-methoden bieden nieuwe mogelijkheden voor flexibel, datagedreven, hypothesevrij en robuust onderzoek naar de risicofactoren suïcide. Methode In dit gebruikgemaakt microdata Centraal Bureau Statistiek sociaal-demografische gegevens alle Nederlandse inwoners. Er machine learning-model ontwikkeld uitgevoerd vinden. Resultaten De resultaten laten disproportioneel hoge suïcide-incidenties zien onder 1) mensen arbeidsongeschiktheidsuitkering die nooit getrouwd zijn geweest, 2) arbeidsongeschikte mannen, 3) tussen 55 69 jaar oud, alleen wonen, wiens huishoudinkomen laag is. Daarnaast hebben we suïcidecijfers gevonden 25 39 opleidingsniveau verweduwde mannen. Conclusie bevindingen helpen gericht interventies in kunnen zetten aantal suïcides verminderen.