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Enregistrement W1532265740 · doi:10.1177/070674371005500207

Gender Differences in Risk Factors for Suicide: Findings from a Swedish National Cohort Study

2010· article· en· W1532265740 sur OpenAlexvenueno aff
Annika von Borczyskowski, Frank Lindblad, Bo Vinnerljung, Anders Hjern

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Psychiatry · 2010
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesForskningsrådet för Arbetsliv och Socialvetenskap
Mots-clésSocioeconomic statusPsychopathologyPoison controlDemographySuicide preventionHazard ratioCohort studyMedicineInjury preventionAffect (linguistics)CohortPsychologyRisk factorOccupational safety and healthProportional hazards modelPsychiatryPopulationEnvironmental healthConfidence intervalInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: To investigate whether childhood sociodemographic factors and parental psychopathology affect suicide risk differently in men and women. METHOD: Cox regressions were used to calculate interaction effects of gender for childhood and parental risk factors for 8815 suicides (27% women) in a national cohort of 2.47 million people born between 1946 and 1968. RESULTS: Low parental socioeconomic status increased suicide risk only for men, hazard ratio (HR) = 1.22 (P = 0.003 for gender interaction), while living in a metropolitan area increased the risk only for women, HR = 1.42 (P < 0.001 for gender interaction). Parental psychotic or affective disorder increased suicide risk more strongly for women (HR = 2.08), than for men (HR = 1.52) (P = 0.004 for gender interaction). CONCLUSION: Growing up in an urban environment and parental psychotic or affective disorder are significant gender-related risk factors for suicide, both conveying higher risks in women. The mechanisms linking childhood urbanicity to increased risk of suicide in adult women stand out as an important research area for the future.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,072

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,050
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,265 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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