Cognitive Inhibition in Elderly High-lethality Suicide Attempters
Notice bibliographique
Résumé
People who attempt suicide often display cognitive impairments, particularly poor cognitive control. Could poor cognitive control contribute to high suicide rates in old age? A component of cognitive control, cognitive inhibition – active suppression of task-irrelevant processing – is very sensitive to aging and has been linked to attempted suicide. We investigated cognitive inhibition in older high-lethality suicide attempters, closely resembling suicide victims, as well as low-lethality attempters, and control groups with and without depression and suicidal ideation. 102 participants aged 60+ (17 psychiatrically healthy control subjects, 38 depressed control subjects, 16 suicide ideators, 14 low-lethality suicide attempters, and 17 high-lethality suicide attempters) underwent comprehensive clinical and cognitive assessments. They completed the Delis–Kaplan Executive Function System Color-Word Interference Test, a validated modification of the Stroop test. High-lethality suicide attempters demonstrated a distinct pattern of cognitive inhibition deficits. Compared to psychiatrically healthy control subjects and non-suicidal depressed patients, high-lethality attempters took longer to complete inhibition trials, even after accounting for potential confounding factors (age, education, MMSE score, information processing speed, and accuracy). Compared to non-suicidal depressed and healthy control subjects, low-lethality suicide attempters committed more uncorrected errors; however, this difference was not specific to the inhibition condition. Older suicide attempters are a cognitively heterogeneous group. Poor cognitive control in high-lethality attempters may undermine their ability to solve real-life problems, precipitating a catastrophic accumulation of stressors. Meanwhile, low-lethality attempters' poor performance may reflect a careless approach to the task or faulty monitoring. Download : Download full-size image
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,004 |
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 ».