Characteristics of suicidal ideation that predict the transition to future suicide attempts in adolescents
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The present study sought to examine characteristics of suicidal ideation (SI) that predict a future suicide attempt (SA), beyond psychiatric diagnosis and previous SA history. METHODS: Participants were 506 adolescents (307 female) who completed the Columbia Suicide Screen (CSS) and selected modules from the Diagnostic Interview Schedule for Children (C-DISC 2.3) as part of a two-stage high school screening and who were followed up 4-6 years later to assess for a SA since baseline. At baseline, participants who endorsed SI on the CSS responded to four questions regarding currency, frequency, seriousness, and duration of their SI. A subsample of 122 adolescents who endorsed SI at baseline also completed a detailed interview about their most recent SI. RESULTS: Thinking about suicide often (OR = 3.5, 95% CI = 1.7-7.2), seriously (OR = 3.1, 95% CI = 1.4-6.7), and for a long time (OR = 2.3, 95% CI = 1.1-5.2) were associated with a future SA, adjusting for sex, the presence of a mood, anxiety, and substance use diagnosis, and baseline SA history. However, only SI frequency was significantly associated with higher odds of a future SA (OR = 3.6, 95% CI = 1.4-9.1) when also adjusting for currency, seriousness, and duration. Among ideators interviewed further about their most recent SI, ideating 1 hr or more (vs. less than 1 hr) was associated with a future SA (OR = 3.6, 95% CI = 1.0-12.7), adjusting for sex, depressive symptoms, previous SA history, and other baseline SI characteristics, and it was also associated with making a future SA earlier. CONCLUSIONS: Assessments of SI in adolescents should take special care to inquire about frequency of their SI, along with length of their most recent SI.
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 | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».