Quem são os estudantes de Medicina que tentam suicídio?

Abstract

Estudantes de medicina apresentam maior risco de tentativa de suicídio em comparação com a população em geral, com uma prevalência de 6,9%. Não está claro quais são os principais fatores de risco associados a tentativas de suicídio nesta população, ressaltando que o conhecimento de tais informações podem ajudar na identificação e intervenção mais precoce em alunos que estejam em risco. Neste estudo, objetivamos identificar fatores associados a tentativas de suicídio em estudantes de medicina. Nossos dados são provenientes de estudo transversal conduzido em 2017 entre estudantes de Medicina brasileiros em formação. Regressão de Poisson multivariada foi realizada para identificar os fatores associados às tentativas de suicídio. Também usamos um modelo de machine learning chamado elastic net para reconhecer o padrão do aluno que tenta o suicídio. Um total de 4.840 pessoas foram incluídas no presente estudo. Os fatores de risco associados à tentativa de suicídio na regressão de Poisson multivariada foram os seguintes: sexo feminino (RP-1,64; IC 95% 1,29-2,08; P <0,001); ser homossexual (RP-2,93; IC 95% 2,19-3,91; P <0,001); menor renda (PR-1,33; IC 95% 1,04-1,70; P = 0,026); bullying na Universidade (PR-1,32; IC 95% 1,08-1,60; P = 0,006); história de trauma na infância (RP-1,39; IC 95% 1,14-1,72; P = 0,001) ou na idade adulta (RP-1,44; IC 95% 1,16-1,78; P = 0,001); história familiar positiva para suicídio (RP-1,36; IC 95% 1,09-1,69; P = 0,005); ter tido ideação suicida no último mês (RP-2,15; IC 95% 1,76-2,62; P <0,001); uso diário de tabaco (RP-1,51; IC 95% 1,03-2,22; P = 0,037) e estar sob risco severo de abuso de álcool (RP-1,45; IC 95% 1,05-1,99; P = 0,023). A prevalência de tentativa de suicídio em nossa amostra foi de 8,94%. O modelo elastic net teve um bom desempenho e encontrou uma area under the curve (AUC) de 0,83. Este é o primeiro estudo a identificar fatores associados a tentativas de suicídio em estudantes de medicina. Futuros estudos longitudinais devem confirmar a relação causal entre esses fatores e tentativas de suicídio. Além disso, esses resultados demonstram que um algoritmo de risco preciso pode ser criado usando informações facilmente acessíveis. No entanto, a validação do algoritmo é necessária em amostras prospectivas.

Medical students are at increased risk for suicide attempt compared to the general population, with a 6.9% prevalence. However, it is unclear what are the major risk factors associated with suicide attempts in this population - such information could help identify and intervene earlier with at risk students. In this study we aimed to identify factors associated with suicide attempts in medical students. Our raw data came from a cross-sectional web-based survey conducted in 2017 among Brazilian undergraduate medical students. Multivariate Poisson regression was performed to identify factors associated to suicide attempts. We also used elastic net regularization to recognize the pattern of the student who attempt suicide. A total of 4,840 people were included in the present study. Risk factors associated with suicide attempt in the multivariate Poisson regression were the following: female gender (PR-1.64; CI 95% 1.29-2.08; P<0.001); being homosexual (PR-2.93; CI 95% 2.19-3.91; P<0.001); lower income (PR-1.33; CI 95% 1.04-1.70; P=0.026); bullying in the University (PR-1.32; CI 95% 1.08-1.60; P=0.006); experienced some type of trauma as a child (PR-1.39; CI 95% 1.14-1.72; P=0.001) or adult (PR-1.44; CI 95% 1.16-1.78; P=0.001); family history positive for suicide (PR-1.36; CI 95% 1.09-1.69; P=0.005); endorsed suicidal ideation in the last month (PR-2.15; CI 95% 1.76-2.62; P<0.001); reporting daily tobacco use (PR-1.51; CI 95% 1.03-2.22; P=0.037) and being at severe risk for alcohol abuse (PR-1.45; CI 95% 1.05-1.99; P=0.023). Prevalence of suicidal attempt in our sample was 8.94%. Our elastic net model has a good performance and found an area under the curve (AUC) of 0.83. This is the first study to identify factors associated with suicide attempts among Brazilian medical students. Future longitudinal studies should confirm the causal relationship between these factors and suicide attempt. Additionally, these results demonstrate that an accurate risk algorithm can be created using easily accessible information. However, validation of the algorithm is needed in prospective samples.