RISK ASSESSMENT OF SUICIDE IN CLINICAL PRACTICE
Notice bibliographique
Résumé
Suicide is a global public health problem. Its management in clinical practice is complex and challenging .Studies show about 26% suicide in mental health system. Out of these, 14% commit suicide during hospital stay; about 50 - 90% have at least one psychiatric diagnosis. 60 - 70% of patients are hospitalized due to an attempt or potential crisis, about 15 - 20% attempt suicide prior to admission. Suicide is also common in post-discharge period. Every psychiatrist on an average loses atleast on client due to suicide in an average span of 20 years of practice. In about 70% of cases, suicide behavior is there as on for hospitalization in acute settings. Continuous training and skill development are two of the most important measures in clinical practice for dealing with suicide behavior. High suicide rates are reported in prodromal stage, acute illness, post-hospitalization and soon after discharge in the community. A clinician faces challenging situations while determining the level of care and referral for a patient with a high suicide potential. There is continued struggle amongst clinicians for decision- making in regards to the need for hospitalization, level of monitoring, voluntary status, and time of discharge. It is generally agreed that suicide is difficult to predict and prevent; however, in order to develop clinical excellence and offer a standard of care, continued education and knowledge translation for bringing research into practice is the least that can be done. Inspite of this need, continued education for mental health professionals and psychiatrists in-training remains limited.
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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 | 0,010 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».