Female suicides: Psychosocial and psychiatric characteristics identified by a psychological autopsy study in Japan
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Although the female suicide rate in Japan is one of the highest among OECD countries, little has been done to assess the psychosocial and psychiatric characteristics of Japanese female suicide completers. This study aimed to examine sex differences in psychosocial and psychiatric characteristics of suicide completers using a psychological autopsy study method, and to identify female suicide factors and intervention points to prevent female suicides. METHODS: A semi-structured interview was conducted with close family members of adult suicide completers. The interview included questions regarding sociodemographic factors, suicide characteristics, previous suicidal behaviors and a family history of suicidal behaviors, financial problems, and physical/psychiatric problems. Fisher's exact test and the Student's t-test were used to explore sex differences in these survey items, and individual descriptive information of female suicide cases was also examined. RESULTS: Of the 92 suicide completers, 28 were female and 64 were male. Females had a significantly higher prevalence of a history of self-harm/suicide attempts (P < 0.001). The prevalence of eating disorders was significantly higher among females than males (P < 0.01). CONCLUSION: The findings of this study highlight the importance of providing psychological and social support to caregivers of those who repeatedly attempt suicide and express suicidal thoughts, and to suggest the need to improve community care systems to be aware of suicide risk factors among female suicide attempters.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».