A pocket of very high suicide rates in a non-violent, egalitarian and cooperative population of South-East Asia
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Extremely high rates of suicide localized within subgroups of populations where suicide is rare have been reported. We investigated this intriguing observation in a population of South-East Asia, where local culture should theoretically be preventative of suicide. METHOD: A team including an anthropologist and a psychiatrist surveyed all cases of suicide that had occurred over 10 years in four isolated regions. A psychological autopsy was carried out comparing each suicide case with two matched control cases. RESULTS: In a region of 1192 inhabitants, 16 suicides occurred, leading to an annual suicide rate of 134/1,000,00 which is 10 times the rate in the USA or Canada. By contrast, three ethnically similar distant communities showed low to null rates. The gender ratio was three males to one female and two-thirds of cases were aged below 35 years. Methods of suicide were poisoning and hanging and motives mainly included interpersonal discord. The pattern of developmental and clinical risk factors was somewhat different from Western countries, showing no childhood maltreatment, only one case of alcohol/substance abuse and impulsive-aggressive personality but elevated rates of social anxiety. Suicide cases had very high frequencies of second-degree biological relatives who committed suicide. CONCLUSIONS: Our study confirms a persistent phenomenon of high suicide rates restricted to a subgroup of a pre-industrialized population. We hypothesized this might be explained by isolation and endogamy, which may have promoted the selection/amplification of genetic vulnerability factors, or a contagion effect. These findings shed light on suicide from both a singular and a universal perspective, suggesting that particular local conditions may significantly modulate the rate of this complex behavior.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».