Clinician Prediction of Future Suicide Attempts
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Established risk assessment tools are often inaccurate at predicting future suicide risk. We therefore investigated whether clinicians are able to predict individuals’ suicide risk with greater accuracy. Method: We used the SAFE Database, which included consecutive adult (age ≥18 years) presentations ( N = 3818) over a 22-month period to the 2 tertiary care hospitals in Manitoba, Canada. Medical professionals assessed each individual and recorded his or her predicted risk for future suicide attempt (SA) on a 0-10 scale—the clinician prediction scale. The SAD PERSONS scale was completed as a comparison. SAs within 6 months, assessed using the Columbia Classification Algorithm for Suicide Assessment, were the primary outcome measure. Receiver operating characteristic curve and logistic regression analyses were conducted to determine the accuracy of both scales to predict SAs, and the scales were compared with z scores. Clinician prediction scale performance was stratified based on level of training. Results: Clinicians were able to predict future SAs with significantly greater accuracy (area under the curve [AUC] = 0.73; 95% CI, 0.68 to 0.77; P < 0.001) compared with the SAD PERSONS scale ( z = 3.79, P < 0.001). Both scales nonetheless showed positive predictive value of less than 7%. Analyses by level of training showed that junior psychiatric residents and non–psychiatric residents did not accurately predict SAs, whereas senior psychiatric residents and staff psychiatrists demonstrated greater accuracy (AUC = 0.76 and 0.78, respectively). Conclusions: Clinicians are able to predict future attempts with fewer false positives than a conventional risk assessment scale, and this skill appears related to training level. Predicting future suicidal behaviour remains very challenging.
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 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 | 0,025 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».