Risk of suicide and suicide attempts associated with physical disorders: a population-based, balancing score-matched analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The association between physical disorders and suicide remains unclear. The aim of this study was to examine the relationship between physical disorders and suicide after accounting for the effects of mental disorders. METHOD: Individuals who died by suicide (n = 2100) between 1996 and 2009 were matched 3:1 by balancing score to general population controls (n = 6300). Multivariate conditional logistic regression compared the two groups across physician-diagnosed physical disorders [asthma, chronic obstructive pulmonary disease (COPD), ischemic heart disease, hypertension, diabetes, cancer, multiple sclerosis and inflammatory bowel disease], adjusting for mental disorders and co-morbidity. Secondary analyses examined the risk of suicide according to time since first diagnosis of each physical disorder (1-90, 91-364, ⩾ 365 days). Similar analyses also compared individuals with suicide attempts (n = 8641) to matched controls (n = 25 923). RESULTS: Cancer was associated with increased risk of suicide [adjusted odds ratio (AOR) 1.40, 95% confidence interval (CI) 1.03-1.91, p < 0.05] even after adjusting for all mental disorders. The risk of suicide with cancer was particularly high in the first 90 days after initial diagnosis (AOR 4.10, 95% CI 1.71-9.82, p < 0.01) and decreased to non-significance after 1 year. Women with respiratory diseases had elevated risk of suicide whereas men did not. COPD, hypertension and diabetes were each associated with increased odds of suicide attempts in adjusted models (AORs ranged from 1.20 to 1.73). CONCLUSIONS: People diagnosed with cancer are at increased risk of suicide, especially in the 3 months following initial diagnosis. Increased support and psychiatric involvement should be considered for the first year after cancer diagnosis.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».