Risk and Protective Factors for Suicidality at 6-Month Follow-up in Adolescent Inpatients Who Attempted Suicide: An Exploratory Model.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess risk and protective factors for suicidality at 6-month follow-up in adolescent inpatients after a suicide attempt. METHODS: One hundred seven adolescents from 5 inpatient units who had a suicide attempt were seen at 6-month follow-up. Baseline measures included sociodemographics, mood and suicidality, dependence, borderline symptomatology, temperament and character inventory (TCI), reasons for living, spirituality, and coping scores. RESULTS: At 6-month follow-up, 41 (38%) subjects relapsed from suicidal behaviours. Among them, 15 (14%) had repeated a suicide attempt. Higher depression and hopelessness scores, the occurrence of a new suicide attempt, or a new hospitalization belonged to the same factorial dimension (suicidality). Derived from the best-fit structural equation modelling for suicidality as an outcome measure at 6-month follow-up, risk factors among the baseline variables included: major depressive disorder, high depression scores, and high scores for TCI self-transcendence. Only one protective factor emerged: coping-hard work and achievement. CONCLUSION: In this very high-risk population, some established risk factors (for example, a history of suicide attempts) may not predict suicidality. Our results suggest that adolescents who retain high scores for depression or hopelessness, who remain depressed, or who express a low value for life or an abnormally high connection with the universe are at higher risk for suicidality and should be targeted for more intense intervention. Improving adolescent motivation in school and in work may be protective. Given the sample size, the model should be regarded as exploratory.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».