Assessing the risk for suicide in schizophrenia according to migration, ethnicity and geographical ancestry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Suicide is a leading cause of mortality among those afflicted by schizophrenia. Previous studies demonstrated that the stressors associated with immigration may lead to an onset of schizophrenia and suicide separately in susceptible individuals. However, no studies have shown whether immigration may lead to suicidal behaviour for individuals with schizophrenia. Our study proposes that an individual's geographical ancestry, ethnicity or migration status may be predictive of suicide risk in schizophrenia. METHODS: In a sample of 276 participants with schizophrenia spectrum disorders, we conducted cross-sectional assessments to collect clinical information. Self-identified ethnicity and suicide history were collected through self-report questionnaires and interview-based scales. Ancestry was identified using 292 genetic markers from HapMap. Migrants were classified as those who immigrated to Canada during their lifetime. Using a regression analysis, we tested whether a history of migration, ethnicity or geographical ancestry were predictive of a history of suicide attempts. RESULTS: Our analysis failed to demonstrate a significant relationship between suicide history and migration, ethnicity or ancestry. However, ethnicity appears to be significantly associated with the number of psychiatric hospitalizations in our sample. CONCLUSION: Ethnicity and migration history are not predictive of previous suicide attempts. Ethnicity may be an important demographic factor affecting access to mental health resources and frequency of hospitalizations.
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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 | 0,001 | 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 | 0,000 |
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 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 ».