Rates and Predictors of Suicidal Ideation During the First Year After Traumatic Brain Injury
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: We examined rates of suicidal ideation (SI) after traumatic brain injury (TBI) and investigated whether demographic characteristics, preinjury psychiatric history, or injury-related factors predicted SI during the first year after injury. METHODS: We followed a cohort of 559 adult patients who were admitted to Harborview Medical Center in Seattle, Washington, with a complicated mild to severe TBI between June 2001 and March 2005. Participants completed structured telephone interviews during months 1 through 6, 8, 10, and 12 after injury. We assessed SI using item 9 of the Patient Health Questionnaire (PHQ-9). RESULTS: Twenty-five percent of the sample reported SI during 1 or more assessment points. The strongest predictor of SI was the first PHQ-8 score (i.e., PHQ-9 with item 9 excluded) after injury. Other significant multivariate predictors included a history of a prior suicide attempt, a history of bipolar disorder, and having less than a high school education. CONCLUSIONS: Rates of SI among individuals who have sustained a TBI exceed those found among the general population. Increased knowledge of risk factors for SI may assist health care providers in identifying patients who may be vulnerable to SI after TBI.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».