Prediction of Suicidality and Violence in Hospitalized Adolescents: Comparisons by Sex
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To examine psychological correlates of suicidality and violent behaviour in hospitalized adolescents and the extent to which these associations may be affected by their sex. METHOD: A sample of 487 psychiatric inpatients (207 male, 280 female), aged 12 to 19 years, completed a battery of psychometrically sound self-report measures of psychological functioning, substance abuse, suicidality, and violent behaviour. We conducted multiple regression analyses to determine the joint and independent predictors of suicide risk and violence risk. In subsequent analyses, we examined these associations separately by sex. RESULTS: Multiple regression analysis revealed that 9 variables (sex, age, hopelessness, self-esteem, depression, impulsivity, alcohol abuse, drug abuse, and violence risk) jointly predicted suicide risk and that an analogous model predicted violence risk. However, we found several differences with respect to which variables made significant independent contributions to these 2 predictive models. Female sex, low self-esteem, depression, drug abuse, and violence risk made independent contributions to suicide risk. Male sex, younger age, hopelessness, impulsivity, drug abuse, and suicide risk made independent contributions to violence risk. We observed a few additional differences when we considered male and female subjects separately. CONCLUSIONS: We found overlapping but distinctive patterns of prediction for suicide risk and violence risk, as well as some differences between male and female subjects. These results may reflect distinct psychological and behavioural pathways for suicidality and violence in adolescent psychiatric patients and differing risk factors for each sex. Such differences have potential implications for prevention and treatment programs.
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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 | 0,001 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».