Identifying most important predictors for suicidal thoughts and behaviours among healthcare workers active during the Spain COVID-19 pandemic : A machine-learning approach

Detalles Bibliográficos
Autores:	Alayo, Itxaso, Pujol, Oriol, Alonso, Jordi, Ferrer, Montse, Amigo, Franco, Portillo-Van Diest, Ana, Aragonès, Enric, Aragon Peña, Andrés, Asúnsolo Del Barco, Ángel, Campos, Mireia, Espuga, Meritxell, González-Pinto, Ana, Haro, Josep Maria, López-Fresneña, Nieves, Martínez De Salázar, Alma D., Molina, Juan D., Ortí-Lucas, Rafael M., Parellada, Mara, Pelayo-Terán, José Maria, Forjaz, Maria João, Pérez-Zapata, Aurora, Pijoan, José Ignacio, Plana, Nieves, Polentinos-Castro, Elena, Puig, Maria Teresa, Rius, Cristina, Sanz, Ferran, Serra, Cònsol, Urreta-Barallobre, Iratxe, Bruffaerts, Ronny, Vieta, Eduard, Pérez-Solá, Víctor, Mortier, Philippe, Vilagut, Gemma
Tipo de recurso:	artículo
Fecha de publicación:	2025
País:	España
Institución:	Universidad Francisco de Vitoria
Repositorio:	DDFV. Repositorio Institucional de la Universidad Francisco de Vitoria
Idioma:	inglés
OAI Identifier:	oai:ddfv.ufv.es:10641/7543
Acceso en línea:	https://hdl.handle.net/10641/7543
Access Level:	acceso abierto
Palabra clave:	attempted suicide interpretability machine learning mental health suicidal ideation Epidemiology Public Health, Environmental and Occupational Health Psychiatry and Mental health SDG 3 - Good Health and Well-being Journal Article Multicenter Study Yes yes

Descripción
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