用机器学习算法预测长沙消防员患创伤后应激障碍的风险 - 邓傲骞; 杨燕贻; 李云静; 黄梅; 李亮; 陆怡梅; 陈文涛; 袁睿; 鞠玉朦; 刘帮杉; 张燕 (中南大学学报（医学版）, 2023)
目的:消防员极易发生职业心理创伤和创伤后应激障碍(post-traumatic stress disorder,PTSD),且患PTSD后的预后较差.预测PTSD的可靠模型可对早期PTSD患者进行有效识别.本研究通过收集消防员的心理特质、心理状态和工作情况,旨在开发一种机器学习算法,以期有效和准确地识别消防员PTSD的发病情况,同时探索PTSD发病的一些重要预测因子.方法:通过方便抽样对长沙市的6个区和长沙县20个消防队的628名消防员进行问卷调查.收集长沙市消防员的人口学资料、工作情况、身体状况、心理弹性量表和反刍思维量表评分等,采用合成少数类过采样技术(synthetic minority oversampling technique,SMOTE)来处理数据集,使用网格搜索进行超参数调优.通过5折交叉验证,并采用受试者操作特征(receiver operator characteristic,ROC)的曲线下面积(area under the curve,AUC)、准确度、精确率、召回率和F1分数比较多种常用机器学习模型的预测能力.结果:随机森林模型在预测PTSD方面具有较高的预测能力.随机森林模型平均AUC为0.790,模型的平均精确率为90.1％,F1分数为0.945.权重最大的3个预测因素为坚韧性、强迫思考和反省深思,权重分别为0.165、0.158和0.152.其次为从业时间、力量性和乐观性.结论:通过随机森林构建的长沙消防员患PTSD预测模型具有较强的预测能力,心理特征和工作情况是消防员患PTSD风险的预测因子.但需要使用其他大型数据集进行验证,以确保预测模型能够用于临床实践.