Psychiatric diagnoses in 3275 suicides: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: It is well known that most suicide cases meet criteria for a psychiatric disorder. However, rates of specific disorders vary considerably between studies and little information is known about gender and geographic differences. This study provides overall rates of total and specific psychiatric disorders in suicide completers and presents evidence supporting gender and geographic differences in their relative proportion. METHODS: We carried out a review of studies in which psychological autopsy studies of suicide completers were performed. Studies were identified by means of MEDLINE database searches and by scanning the reference list of relevant publications. Twenty-three variables were defined, 16 of which evaluating psychiatric disorders. Mantel-Haenszel Weighted Odds Ratios were estimated for these 16 outcome variables. RESULTS: Twenty-seven studies comprising 3275 suicides were included, of which, 87.3% (SD 10.0%) had been diagnosed with a mental disorder prior to their death. There were major gender differences. Diagnoses of substance-related problems (OR = 3.58; 95% CI: 2.78-4.61), personality disorders (OR = 2.01; 95% CI: 1.38-2.95) and childhood disorders (OR = 4.95; 95% CI: 2.69-9.31) were more common among male suicides, whereas affective disorders (OR = 0.66; 95% CI: 0.53-0.83), including depressive disorders (OR = 0.53; 95% CI: 0.42-0.68) were less common among males. Geographical differences are also likely to be present in the relative proportion of psychiatric diagnoses among suicides. CONCLUSIONS: Although psychopathology clearly mediates suicide risk, gender and geographical differences seem to exist in the relative proportion of the specific psychiatric disorders found among suicide completers.
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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 | 0,012 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,048 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».