What do we know about people who kill themselves: A trajectory for prevention in Developing Countries.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Lecture\nTitle: What do we know about people who kill themselves: A trajectory for prevention in Developing Countries. Amresh Shrivastava 1, Megan Johnston 2 Address: 1. Department of Psychiatry, Schulich School of Medicine & Dentistry, The University of Western Ontario, London, Ontario, Canada; Lawson Health Research Institute, London, Ontario, Canada); Mental Health Foundation of India (PRERANA Charitable Trust) 209 Shivkripa Complex, Gokhale Road, Thane, Mumbai, Maharashtra, India 400 602 (Present Address: Regional Mental Health Care, 467 Sunset Drive, St. Thomas, Ontario, Canada N5H 3V9; 2. Department of Psychology, University of Toronto. About one million people die due to suicide every year. and five to Six million make an attempt .Needless to say that suicide is grossly under reported and under recognized. Sitigma of suicide and stigma of mental illness, continues to be a major barrier in the pathway of identification, intervention , treatment and prevention [1,2].Suicide prevention strategies are culturally and geographically driven. The common strategies are to address underlying mental disorders and psychosocial stressful situations. Developing countries have more that two-third share of suicide in the world. Understanding the problem of suicide in context of mental illness needs to change because it appears ill conceived. Recent data continues to support increasing role of non-disease or No Axis –I factors. It lays emphasis on changing concept of psychiatric diagnosis from categorical approach to dimensional approach. It explains that individuals who remain at risk may not have a mental illness and they still have high rates and risk of suicide. [3,4,5]Current biological research also shows that traditional and well known risk factors have their roots of origin in several socio-ecological factors e.g. abuse, trauma, inadequate parenting, religious and spiritual beliefs. [7,8,9]We propose that vision for prevention needs a paradigm shift to focus on psychosocial factors, risk situations, quality of life. It should address the issues like marginalization and social equity rather than to continue to project a tunnel vision of mental illness. This only adds to further stigma. Education can make a difference. More research is required in biopsychosocial model of trajectory of suicide and for pathways of prevention.\nReferences:\n1.\tNational Crime records Beauru Ministry of Homes, , Government of India, 2007 2.\tWold Health organization, 2009 3.\tShrivastava Amresh, Johnston Megan, Mitta S.D. Moyo.P. A study of ‘No Axis –I diagnosis’ in admitted Psychiatric patients in United Kindgom, A clinical Audit. (unpublished) 2009. 4.\tShaffer D, Gould MS, Fisher P, Trautman P, Moreau D, Kleinman M, Flory M. Arch Gen Psychiatry. 1996 Apr;53(4):339-48. 5.\tParkar SR, Dawani V, Weiss MG. Cult Med Psychiatry. 2008 Dec;32(4):492-515. 6.\tCad Saude Publica. 2009 Sep;25(9):2064-74 7.\tPsychiatr Serv. 2009 Aug;60(8):1135-8. 8.\tJune A, Segal DL, Coolidge FL, Klebe K.Aging Ment Health. 2009 Sep;13(5):753-60. 9.\tRobinson J Prevalence and predictors of suicide attempt in an incidence cohort of 661 young people with first-episode psychosis., Aust N Z J Psychiatry. 2009 Feb;43(2):149-57
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».