Challenges of Suicide Risk Assessment in Emergency Rooms
Notice bibliographique
Résumé
Suicidal behaviour is one of the most common reasons for presentation to the emergency rooms. Perhaps the most frequently examined topic in the field of suicidology, is the degree to which death by suicide can be predicted. Moreover, some suicide risk factors may not be included consistently in the suicidal risk assessments in the emergency room. Understand the suicide risk predictors that are most important in decision making in the emergency room, risk factors that often get missed in the emergency room assessments We aim to use the results of this study to implement educational intervention that gears towards improving suicidal risk assessment and documentation in emergency room. An online survey was sent to all psychiatry and emergency physicians at Queen's university to assess their opinion on predictors of suicide while assessing patients. The importance of predictors was compared between 2 groups. In addition charts of all patients assessed for suicide risk were reviewed. Suicide predictors assessed, the clinical decision made and the suicide predictors missed at the time of assessment, were recorded. Our study shows that although there is a significant links between bullying and childhood trauma, and suicidal behaviour, these predictors were not commonly assessed. The result of our study also shows that many predictors deemed important by physicians are missed on actual assessment. Our study shows that many important suicidal risk factors are missed in emergency room assessments. It is important that physicians identify these risk factors while assessing suicidality.
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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 | 0,016 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».