An examination of suicidal intent in patients with multiple sclerosis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine neurologic and psychiatric correlates of suicidal intent in a community sample of 140 patients with MS. METHODS: Patients with (28.6%) and without lifetime suicidal intent were compared across MS disease-related and psychiatric variables. All subjects were interviewed with 1) the Structured Clinical Interview for DSM-IV Axis 1 disorders (SCID-IV) to determine lifetime prevalence of major depression and anxiety disorders; and 2) the Social Stress and Support Interview to assess psychological stressors. Suicidal intent was documented with questions from the SCID-IV and Beck Suicide Scale. Patients also completed the Hospital Anxiety and Depression Scale and cognitive testing. RESULTS: Suicidal patients were significantly more likely to live alone, have a family history of mental illness, report more social stress, and have lifetime diagnoses of major depression, anxiety disorder, comorbid depression-anxiety disorder, and alcohol abuse disorder. By logistic regression analysis, the severity of major depression, alcohol abuse, and living alone had an 85% predictive accuracy for suicidal intent. A third of suicidal patients had not received psychological help. Two-thirds of subjects with current major depression, all suicidal, had not received antidepressant medication. CONCLUSIONS: Suicidal intent, a potential harbinger for suicide, is common in MS and is strongly associated with major depression, alcohol abuse, and social isolation. Suicidal intent is a potentially treatable cause of morbidity and mortality in MS.
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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 | 0,000 |
| 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 ».