Mental pain and suicide risk in women with major depression
Notice bibliographique
Résumé
Objectives Previous studies have provided evidence on the possible relationship between mental pain (psychache) and suicide. The aim of the present study was to investigate whether more intense psychache is related with higher suicide risk independently of the severity of depression. Methods Orbach's Mental Pain Scale was administered in 58 women with major depression: 24 inpatients and 34 outpatients. Severity of depressive symptoms was evaluated by the Beck Depression Inventory. Suicide Risk Scale was used for the assessment of suicide risk. Level of physical pain was measured by McGill Pain Questionnaire-Short form. Pearson's correlation was used to examine the relationship between variables and a multiple regression analysis was performed to examine the independent strength of the associations. Results Suicide risk was significantly and positively associated with the level of current psychache and the severity of depressive symptoms, and negatively with the age of onset of the illness. The levels of physical pain or worst-ever psychache were also correlated with suicide risk; however, these associations did not remain significant in the multiple regression models. Conclusions Higher levels of mental pain may be a factor of vulnerability to suicidal behaviour in major depression. Higher symptom severity and earlier onset of the illness may also contribute to suicide risk. The association between physical pain and suicide risk appears to be mediated by mental pain or other aspects of the illness.
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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) | 0,001 | 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 ».