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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
정현우 (연세대학교) 장진수 (고려대학교)
저널정보
대한보건협회 대한보건연구 대한보건연구 제50권 제1호
발행연도
2024.2
수록면
17 - 35 (19page)

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-연구목적:본 연구는 자살생각에 대한 예측 모델과 중요변수를 도출하고, 요인분석을 수행하는 것이다. -연구방법:전체인구집단과 중·고령자집단 모델을 각각 설계하였고, 선행연구 이론에 기반하여 모델을 구성하였으며, 예측모델 개발 및 중요변수 도출을 위해 6개의 머신러닝 알고리즘을 사용하였다. 요인분석을 위해 전통적 로지스틱 회귀분석을 수행하였다. -연구결과:Gradient Boosting과 SVM이 머신러닝 모델 중 가장 우수하였으며, 중요변수로는 불안&우울이었다. 아울러, 중·고령자집단의 중요변수들에는 불안&우울과 미래불안, 돌봄수혜자가 있었다. 로지스틱 회귀분석에서도 정신 및 신체건강 관련 변수들이 유의하였으나, 중·고령자 집단에서 영업용 건물, 오피스텔 거주자, 전세 세입자에서 자살생각 가능성이 높게 나타났다. -결론:선행연구 이론에 기반한 머신러닝의 결과는 전통적 통계모델과 유사하게 나타나 대체적으로 신뢰할 수 있는 결과가 나타났다. 자살생각은 개인의 힘만으로는 극복하기 어려운 상황에 관련이 있다고 사료된다. 우리나라 전체가 포용성 있는 문화와 정책 프로그램이 필요함을 제시한다.
#중·고령자 #자살생각 #머신러닝 #중요변수 #Older adults #Suicidal thinking #Machine learning #Feature importance

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