Mental Health Service Utilization by Referrals from a Helpline for Suicide Prevention in Mumbai, India
Notice bibliographique
Résumé
Background : Suicide is a global health problem which is highly underreported and under treated. Though suicide intervention helplines have been studied the pattern of utilization of a suicide helplines by those referred to the facility has not been studied. Methodology : In the present study we have studied the pattern of utilization of a helpline in a community mental health clinic in the city of Mumbai. The study sample was patients who called the helpline and later attended the out patient facility of the clinic. Data was collected in semi-structured format and statistically analyzed using computer software. Results : 15149 calls were received by the helpline. Of the 1391 patients reporting suicidal ideation (59.42%) only 718 opted for psychiatric evaluation. 18.3% of patients with suicidal ideas had a past suicidal attempt while 82.6% had a psychiatric diagnosis. Majority of patients were belonging to psychotic and mood disorder categories. Financial and educational stressors were reported as the main stressors leading to suicidal ideas. Conclusions : A helpline offers definite advantage for patients with suicidal ideation to access mental health services. A helpline is an economical service that serves as a contact point to bring more people at an early stage to mental health care facilities.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».