EPA-1185 – The relationship between mood instability and suicidal thoughts
Notice bibliographique
Résumé
Most people who commit suicide suffer from depression, but diagnostic categories and known personal and demographic factors do not adequately capture the distress that leads people to kill themselves. Mood Instability (MI) refers to sudden unpredictable fluctuations in mood often occurring within a day. To determine whether MI predicts suicidal thoughts. Hypothesis: That MI will predict suicidal thoughts even when negative affect (depression, anxiety, anger) are controlled. Data from the Dutch Imigrant panel of the Longitudinal Internet Studies for the Social Sciences (LISS-I) (N = 1686) were used. MI was assessed with 7 items from the International Personality Item Pool of Big Five Indicators. The Chronbach's alpha was 0.86. Suicidal thoughts were assessed by a single question referring to the past week. Depression, anxiety and anger were represented by 21 items derived by factor analysis from the 31-item Emotional Expressiveness Module. Odds ratios using logistic regression modeling were calculated, adjusting for negative affect, alcohol and substance abuse, and demographic variables (age, sex, income). MI predicts suicidal thoughts (Males OR: 1.14; 95% CI: 1.02-1.28 and females OR: 1.11; 95% CI: 1.00-1.23) along with negative affect. There was no interaction between MI and negative affect. MI has been relatively neglected as a predictor of suicidal thoughts. It is likely that the unpredictable, sudden, severe descents in mood are particularly distressing and contribute to the feeling that life is intolerable. MI requires more attention in the assessment and treatment of suicide risk.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,002 |
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 ».