History of psychiatric hospital admission increases the risk of suicide less in the very old than in middle aged people
Notice bibliographique
Résumé
Erlangsen A, Mortensen PB, Vach W, et al . Psychiatric hospitalisation and suicide among the very old in Denmark: population-based register study. Br J Psychiatry 2005;187:43–8.[OpenUrl][1][Abstract/FREE Full Text][2] Q Does hospitalisation for psychiatric disorder increase suicide risk in elderly people? ### ![Graphic][3]</img>Design: Prospective cohort study based on individual level record linkage. ### ![Graphic][4]</img>Follow up period: Five years. ### ![Graphic][5]</img>Setting: General population, Denmark; 1 January 1994 to 31 December 1998. ### ![Graphic][6]</img>People: All people aged 50 years and over living in Denmark between 1994 and 1998 (1 978 527 people). Data on gender, age, and migration was obtained from the Register of Population Statistics. ### ![Graphic][7]</img>Risk factors: Hospitalisation for psychiatric causes, identified using the Danish Psychiatric Central Register. ### ![Graphic][8]</img>Outcomes: Death by suicide (ICD-10), identified using the Registry of Causes of Death. Proportional hazards models were used for event history analysis to calculate … [1]: {openurl}?query=rft.jtitle%253DThe%2BBritish%2BJournal%2Bof%2BPsychiatry%26rft.stitle%253DBr.%2BJ.%2BPsychiatry%26rft.aulast%253DERLANGSEN%26rft.auinit1%253DA.%26rft.volume%253D187%26rft.issue%253D1%26rft.spage%253D43%26rft.epage%253D48%26rft.atitle%253DPsychiatric%2Bhospitalisation%2Band%2Bsuicide%2Bamong%2Bthe%2Bvery%2Bold%2Bin%2BDenmark%253A%2B%2Bpopulation-based%2Bregister%2Bstudy%26rft_id%253Dinfo%253Adoi%252F10.1192%252Fbjp.187.1.43%26rft_id%253Dinfo%253Apmid%252F15994570%26rft.genre%253Darticle%26rft_val_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Ajournal%26ctx_ver%253DZ39.88-2004%26url_ver%253DZ39.88-2004%26url_ctx_fmt%253Dinfo%253Aofi%252Ffmt%253Akev%253Amtx%253Actx [2]: /lookup/ijlink?linkType=ABST&journalCode=bjprcpsych&resid=187/1/43&atom=%2Febmental%2F9%2F1%2F24.atom [3]: /embed/inline-graphic-1.gif [4]: /embed/inline-graphic-2.gif [5]: /embed/inline-graphic-3.gif [6]: /embed/inline-graphic-4.gif [7]: /embed/inline-graphic-5.gif [8]: /embed/inline-graphic-6.gif
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».