Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: About one-half to two-thirds of all suicides are by people who suffer from mood disorders; preventing suicides among those who suffer from them is thus central for suicide prevention. Understanding factors underlying suicide risk is necessary for rational preventive decisions. METHOD: The literature on risk factors for completed and attempted suicide among subjects with depressive and bipolar disorders (BDs) was reviewed. RESULTS: Lifetime risk of completed suicide among psychiatric patients with mood disorders is likely between 5% and 6%, with BDs, and possibly somewhat higher risk than patients with major depressive disorder. Longitudinal and psychological autopsy studies indicate suicidal acts usually take place during major depressive episodes (MDEs) or mixed illness episodes. Incidence of suicide attempts is about 20- to 40-fold, compared with euthymia, during these episodes, and duration of these high-risk states is therefore an important determinant of overall risk. Substance use and cluster B personality disorders also markedly increase risk of suicidal acts during mood episodes. Other major risk factors include hopelessness and presence of impulsive-aggressive traits. Both childhood adversity and recent adverse life events are likely to increase risk of suicide attempts, and suicidal acts are predicted by poor perceived social support. Understanding suicidal thinking and decision making is necessary for advancing treatment and prevention. CONCLUSION: Among subjects with mood disorders, suicidal acts usually occur during MDEs or mixed episodes concurrent with comorbid disorders. Nevertheless, illness factors can only in part explain suicidal behaviour. Illness factors, difficulty controlling impulsive and aggressive responses, plus predisposing early exposures and life situations result in a process of suicidal thinking, planning, and acts.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».