Screening for Suicide Ideation among Older Primary Care Patients
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Older adults have high rates of suicide and typically seek care in primary medical practices. Older adults often do not directly or spontaneously report thoughts of suicide, which can impede suicide prevention efforts. Therefore, the use of additional approaches to suicide risk detection is needed, including the use of screening tools. The objective of this study was to assess whether brief screens for depression have acceptable operating characteristics in identifying suicide ideation among older primary care patients and to examine potential sex differences in the screen's accuracy. METHODS: We administered the 15-item Geriatric Depression Scale (GDS), which includes a 5-item GDS subscale (GDS-SI) designed to screen for suicide ideation, to a cross-sectional cohort of 626 primary care patients (235 men, 391 women) 65 years of age or older in the Northeastern United States. We assessed presence of suicide ideation with items from the Hamilton Rating Scale for Depression and the Structured Clinical Interview for the Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders, Fourth Edition. RESULTS: Patients expressing suicide ideation (n = 69) scored higher on the GDS and GDS-SI than those who did not (n = 557). A GDS cut score of 4 maximized sensitivity (0.754) and specificity (0.815), producing an area under the curve of 0.844 (P < .001) and positive and negative predictive values of 0.335 and 0.964, respectively. Optimal cut scores were 5 for men and 3 for women. A GDS-SI cut score of 1 was optimal for the total sample and for both men and women. CONCLUSIONS: The GDS and GDS-SI accurately identify older patients with suicide ideation. Research is needed to examine their acceptability and barriers to routine use in primary care.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».