Body Mass Index Is an Important Predictor for Suicide: Results from a Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Public health concerns for the independent management of obesity and suicidal behavior are rising. Emerging evidence suggests body weight plays an important role in quantifying the risk of suicide. In light of these findings, we aimed to clarify the association between body mass index (BMI) and suicidal behavior by systematically reviewing and evaluating the literature. Studies were identified by searching MEDLINE, EMBASE, PsycINFO, and CINAHL from inception to January 2015, supplemented by hand and grey literature searches. Study screening, data extraction, and risk of bias assessment were conducted in duplicate. We included 38 observational studies. Meta-analyses supported an inverse association between BMI and completed suicide. Pooled summary estimates demonstrated that underweight was significantly associated with an increased risk of completed suicide (HR = 1.21, 95% CI 1.07 to 1.36, p = .002), and obesity (HR = 0.71, 95% CI 0.56 to 0.89, p = .003) and overweight (HR = 0.78, 95% CI 0.75 to 0.82, p < .0001) were significantly associated with a decreased risk of completed suicide relative to normal weight. A qualitative summary of the literature demonstrated conflicting evidence regarding the association between BMI and attempted suicide and revealed no association between BMI and suicidal ideation. BMI may be used to aid the assessment of suicide risk, especially that of completed suicide. However, unmeasured confounders and systematic biases of individual studies limit the quality of evidence.
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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 | 0,020 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,038 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».