Suicide risk in bipolar patients: the role of co‐morbid substance use disorders
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Bipolar disorder is associated with a high frequency of both completed suicides and suicide attempts. The primary aim of this study was to identify clinical predictors of suicide attempts in subjects with bipolar disorder. METHODS: We studied 336 subjects with a diagnosis of bipolar I, bipolar II, or schizoaffective disorder (bipolar type). The Structured Clinical Interview for DSM-IV (SCID-I) was administered and subsequently two expert psychiatrists established a diagnosis. Predictors of suicide attempts were examined in attempters and non-attempters. RESULTS: The lifetime rate of suicide attempts for the entire sample was 25.6%. A lifetime co-morbid substance use disorder was a significant predictor of suicide attempts: bipolar subjects with co-morbid substance use disorders (SUD) had a 39.5% lifetime rate of attempted suicide, while those without had a 23.8% rate (odds ratio = 2.09, 95% CI = 1.03-4.21, chi2 = 4.33, df = 1, p = 0.037). CONCLUSIONS: Lifetime co-morbid SUD were associated with a higher rate of suicide attempts in patients with bipolar disorder. This relationship may have a genetic origin and/or be explained by severity of illness and trait impulsivity.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».