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Enregistrement W2340460378 · doi:10.1192/bjp.bp.115.170050

Predicting suicide following self-harm: systematic review of risk factors and risk scales

2016· review· en· W2340460378 sur OpenAlexaff
Melissa Chan, Nick Meader, Sarah Stockton, Jonathan Evans, Rory C. O’Connor, Navneet Kapur, Tim Kendall

Notice bibliographique

RevueThe British Journal of Psychiatry · 2016
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSuicidal ideationPopulationMedicinePoison controlHazard ratioSuicide preventionProspective cohort studyConfoundingPsychologyDemographyClinical psychologyPsychiatryConfidence intervalEnvironmental healthInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: People with a history of self-harm are at a far greater risk of suicide than the general population. However, the relationship between self-harm and suicide is complex. AIMS: To undertake the first systematic review and meta-analysis of prospective studies of risk factors and risk assessment scales to predict suicide following self-harm. METHOD: We conducted a search for prospective cohort studies of populations who had self-harmed. For the review of risk scales we also included studies examining the risk of suicide in people under specialist mental healthcare, in order to broaden the scope of the review and increase the number of studies considered. Differences in predictive accuracy between populations were examined where applicable. RESULTS: Twelve studies on risk factors and 7 studies on risk scales were included. Four risk factors emerged from the meta-analysis, with robust effect sizes that showed little change when adjusted for important potential confounders. These included: previous episodes of self-harm (hazard ratio (HR) = 1.68, 95% CI 1.38-2.05, K = 4), suicidal intent (HR = 2.7, 95% CI 1.91-3.81, K = 3), physical health problems (HR = 1.99, 95% CI 1.16-3.43, K = 3) and male gender (HR = 2.05, 95% CI 1.70-2.46, K = 5). The included studies evaluated only three risk scales (Beck Hopelessness Scale (BHS), Suicide Intent Scale (SIS) and Scale for Suicide Ideation). Where meta-analyses were possible (BHS, SIS), the analysis was based on sparse data and a high heterogeneity was observed. The positive predictive values ranged from 1.3 to 16.7%. CONCLUSIONS: The four risk factors that emerged, although of interest, are unlikely to be of much practical use because they are comparatively common in clinical populations. No scales have sufficient evidence to support their use. The use of these scales, or an over-reliance on the identification of risk factors in clinical practice, may provide false reassurance and is, therefore, potentially dangerous. Comprehensive psychosocial assessments of the risks and needs that are specific to the individual should be central to the management of people who have self-harmed.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,055
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,060

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,055
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0100,018
Bibliométrie0,0080,007
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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.

Tête enseignante Opus0,026
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,303 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations504
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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