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Enregistrement W2584542755

Self-harm in Child and Adolescent Psychiatric Inpatients: A Retrospective Study.

2016· article· en· W2584542755 sur OpenAlexaffabout
Naista Zhand, Katherine Matheson, Darren Courtney

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2016
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensCentre for Addiction and Mental HealthChildren's Hospital of Eastern Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHarmMedicineDemographicsPsychiatryPsychiatric hospitalInpatient careUnit (ring theory)PsychologyDemographyHealth care
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: This study presents a comprehensive report of children and adolescents who engaged in self-harm during their admission to a psychiatric inpatient unit. METHOD: A chart review was conducted on all admissions to an acute care psychiatric inpatient unit in a Canadian children's hospital over a one-year period. Details on patients with self-harm behaviour during the admission were recorded, including: demographics, presentation to hospital, self-harm behaviour and outcome. Baseline variables for patients with and without self-harm behaviour during admission were compared. RESULTS: Self-harm incidents were reported in 60 of 501 (12%) admissions during the one-year period of the study. Fourteen percent of patients (50 of 351) accounted for total number of 136 self-harm incidents. Half of these incidents (49%) occurred outside of the hospital setting, when patients were on passes. Using the Beck Lethality Scale (0-10), mean severity of the self-injury attempts was 0.33, and there were no serious negative outcomes. CONCLUSION: Self-harm behaviour during inpatient psychiatric admission is a common issue among youth, despite safety strategies in place. While self-harm behaviour is one of the most common reasons for admission to psychiatric inpatient unit, our understanding of nature of these acts during the admission and contributing factors are limited. Further research is required to better understand these factors, and to develop strategies to better support these patients.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,117
Score d'incertitude au seuil0,233

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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