Ayırma sonrası işsizlik, evsizlik ve intihar ilişkili davranışlar açısından yüksek risk taşıyan ABD Ordusu askerlerini hedefleyen ortak modeller

Askerlik sonrası yaşam için neden önemli

Her yıl neredeyse 200.000 Amerikalı silahlı kuvvetlerden ayrılıp sivil hayata geçiyor. Birçok kişi için bu geçiş inişli çıkışlı oluyor: istikrarlı bir iş bulmak, bir çatı altında kalmak ve zihinsel sağlığı korumak gerçekten zorlayıcı olabilir. Bu çalışma yaşamı tehdit edebilecek sonuçları olan pratik bir soruyu gündeme getiriyor: Bir asker görevden ayrılmadan önce toplanan bilgiler kullanılarak, ayrılma sonrasında evsizlikle veya intihar davranışıyla karşılaşma olasılığı en yüksek olanlar tespit edilebilir mi, böylece sınırlı destek hizmetleri en çok ihtiyaç duyulan yerlere odaklanabilir mi?

Üniformanın ötesinde askerleri izlemek

Araştırmacılar, görevdeyken aktif hizmetten sivil hayata geçen on binlerce ABD Ordusu askerini uzun süre izleyen büyük bir projeyi kullandılar. Bu daha geniş çalışmadan, geçmişleri, askerlik kariyerleri, sağlıkları ve yaşam deneyimleri hakkında ayrıntılı anketleri tamamlamış 7.188 eski Düzenli Ordu askerine odaklandılar. Bu anket yanıtları, aktif görevden ayrıldıktan sonraki ilk üç yılda onlara ne olduğuna dair izleme bilgilerine bağlandı: işsiz olup olmadıkları, evsizlik yaşayıp yaşamadıkları, ölümcül olmayan intihar girişiminde bulunup bulunmadıkları veya intihar sonucu ölüp ölmedikleri. İntihar ölümleri için ekip, yaklaşık bir milyon eski asker üzerinde idari kayıtlardan oluşturulmuş daha önceki bir modele dayandı.

Anket yanıtlarını risk sinyallerine dönüştürmek

Bu verileri kullanılabilir uyarılara dönüştürmek için ekip, bilgisayar biliminden ödünç alınmış modern tahmin araçlarını kullandı. Tek bir istatistiksel formüle güvenmek yerine, ayrılma öncesi bilgiyi sonraki sonuçlarla ilişkilendiren karmaşık desenleri arayan birkaç yöntemi bir "ansambl" içinde birleştirdiler. Ayrılmayı izleyen ilk üç yıl içinde üç sonuç için modelleri test ettiler: anket zamanında işsizlik; herhangi bir noktada evsizlik; ve ölümcül olmayan intihar girişimi. Her bir sonuç için model, esasen standart geçiş programları sırasında toplanabilecek bilgiye dayanan kişiselleştirilmiş bir risk tahmini olan öngörülen bir olasılık üretti.

Modellerin tahmin edebildikleri ve edemedikleri

Modeller sonuçlar arasında düzensiz bir performans gösterdi. Evsizlik modeli orta düzeyde bir doğruluğa ulaştı ve intihar girişimi modeli daha da iyi performans gösterdi. Araştırmacılar eski askerleri öngörülen risklerine göre sıralayıp dağılımın üst dilimlerine baktıklarında anlamlı bir "risk yoğunlaşması" buldular. Evsizlik için en yüksek öngörülen riske sahip %10’luk grup, gerçekte evsiz kalanların yaklaşık %27’sini oluşturuyordu ve bu yüksek risk grubundaki her 12 kişiden yaklaşık 1’i içinde bulundukları yıl içinde evsizlik yaşadı. İntihar girişimleri için öngörülen riskin en yüksek %20’si, ayrılmayı izleyen dönemdeki tüm girişimlerin yaklaşık %61’ini yakaladı ve bu gruptakilerden yılda yaklaşık 30 kişiden 1’i intihar girişiminde bulundu. Buna karşılık, işsizlik modeli şansa ancak biraz daha iyiydi ve destek hedeflemede kullanışlı olarak değerlendirilmedi.

Çakışan tehlikeler, farklı ihtiyaçlar

Aynı kişinin birden fazla olumsuz sonuç açısından risk taşıyor olabileceği için araştırmacılar bu risklerin nasıl çakıştığını da incelediler. Evsizlik ve intihar girişimi modelleri ile daha önceki intihar ölüm modeli kullanılarak, her kişi her sonuç için "yüksek riskli" ya da değil şeklinde etiketlendi ve sonuçlar çapraz sınıflandırıldı. Eski askerlerin biraz üzerinde %28’i en az bir sonuç için yüksek risk grubuna düştü: %18’i yalnızca bir sorun için yüksek riskteyken, yaklaşık %10’u iki veya üçünün hepsi için yüksek riskliydi. Birden fazla riske sahip olanlar, gerçek evsizlik ve intihar girişimlerinde özellikle yüksek yoğunlaşmalar gösterdi; bu da bu kişilerin daha yoğun, kapsamlı hizmetlere ihtiyaç duyabileceğini işaret ediyor. Aynı zamanda, bir sonuç için yüksek risk olarak işaretlenen birçok kişi diğerleri için yüksek riskli değildi; bu da tek bir konuya odaklanan programların başka önemli kırılganlıkları gözden kaçırabileceğini ima ediyor.

Bu riskleri şekillendiren etkenler

Ekip ayrıca genel çizgilerle hangi tür faktörlerin tahminleri en güçlü şekilde etkilediğini inceledi. Ruh sağlığı ölçümleri ve daha önceki kendine zarar verme davranışları, özellikle intihar girişimleri için genellikle en güçlü belirleyici sınıfı oldu. Daha genç yaşta hizmetten ayrılmak, daha düşük rütbe, aktif görevde geçirilen daha az ay veya onur kırıcı olmayan bir terhis almak gibi ordu kariyerine ilişkin özellikler ise evsizlik riskiyle güçlü şekilde ilişkiliydi. Yaşam stresi ve sosyoekonomik faktörler de katkıda bulundu. Araştırmacılar bunun basit bir nedensellik bulgusu olmadığını, bunun yerine modellerin kimlerin ekstra desteğe ihtiyaç duyabileceğini işaret etme yeteneğini keskinleştiren desenler olduğunu vurguluyorlar.

Tahminden daha iyi desteğe

Bir uzman olmayan için temel çıkarım, askerlerin aktif görevden ayrılmadan önce toplanan bilgilerin dikkatli analizinin, takip eden yıllarda evsizlik veya intihar davranışı ile mücadele etme olasılığı en yüksek olanları belirleme kapasitemizi anlamlı şekilde artırabileceğidir. Bu çalışmada ölçüldüğü kadarıyla işsizlik öngörüsü daha zor çıktı. Yazarlar, etkili müdahaleler açıkça tanımlanıp test edildikten sonra bu tür risk araçlarının tek tip geçiş programlarının ötesine geçmeye yardımcı olabileceğini savunuyorlar. Kaynaklar düşük riskliler için daha hafif dokunuşlu hizmetlere, ağırlıklı olarak evsizlik için işaretlenenlere odaklı barınma yardımı, kendine zarar riski taşıyanlara yönelik intiharı önleyici bakım ve birden fazla ciddi riskle karşı karşıya olan daha küçük gruba daha yoğun, koordine destek şeklinde uyarlanabilir.

Atıf: Borowski, S., Edwards, E.R., Geraci, J.C. et al. Joint models targeting U.S. Army soldiers at high-risk of post-separation unemployment, homelessness, and suicide-related behaviors. npj Mental Health Res 5, 10 (2026). https://doi.org/10.1038/s44184-026-00192-8

Anahtar kelimeler: askerlikten geçiş, evsizlik, intihar önleme, gaziler, makine öğrenimi