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Enregistrement W2093757685 · doi:10.1097/nmd.0b013e3181a206e0

Externalizing Psychopathology and Risk for Suicide Attempt

2009· article· en· W2093757685 sur OpenAlexaff
Amber Hills, Tracie O. Afifi, Brian J. Cox, O. Joseph Bienvenu, Jitender Sareen

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Nervous and Mental Disease · 2009
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental Health
Mots-clésPsychopathologyPsychologyClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The unique association between externalizing psychopathology (i.e., diagnoses of alcohol dependence, drug dependence, and antisocial personality disorder) and suicide attempts has been understudied. We sought to examine whether externalizing disorders were risk factors for later development of new onset suicide attempts. This study examined cross-sectional and longitudinal data gathered from 1920 to 4034 adult respondents from the Baltimore site of the Epidemiologic Catchment Area Survey. In cross-sectional analyses, externalizing psychopathology was significantly associated with suicide attempts, even after adjusting for sociodemographics and internalizing disorders. After controlling for demographics and internalizing disorders, at 1-year follow-up (n = 3163) baseline externalizing psychopathology was associated with new onset suicides; at 13-year follow-up (n = 1920) baseline externalizing psychopathology was not associated with new onset suicide attempts. Externalizing psychopathology appears to be an independent short-term risk factor for suicidal behavior (odds ratio [OR] = 3.00; 95% confidence interval [CI] = 1.07-8.43), but appears less powerful in predicting long-term suicide risk (OR = 0.90; 95% CI = 0.25-3.18). These findings underline the importance of assessment of suicidality among individuals presenting with externalizing disorders.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,308 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations24
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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