Suicide and assisted dying in dementia: what we know and what we need to know. A narrative literature review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence-based data on prevalence and risk factors of suicidal intentions and behavior in dementia are as scarce as the data on assisted dying. The present literature review aimed on summarizing the current knowledge and provides a critical discussion of the results. METHODS: A systematic narrative literature review was performed using Medline, Cochrane Library, EMBASE, PSYNDEX, PSYCINFO, Sowiport, and Social Sciences Citation Index literature. RESULTS: Dementia as a whole does not appear to be a risk factor for suicide completion. Nonetheless some subgroups of patients with dementia apparently have an increased risk for suicidal behavior, such as patients with psychiatric comorbidities (particularly depression) and of younger age. Furthermore, a recent diagnosis of dementia, semantic dementia, and previous suicide attempts most probably elevate the risk for suicidal intentions and behavior. The impact of other potential risk factors, such as patient's cognitive impairment profile, behavioral disturbances, social isolation, or a biomarker based presymptomatic diagnosis has not yet been investigated. Assisted dying in dementia is rare but numbers seem to increase in regions where it is legally permitted. CONCLUSION: Most studies that had investigated the prevalence and risk factors for suicide in dementia had significant methodological limitations. Large prospective studies need to be conducted in order to evaluate risk factors for suicide and assisted suicide in patients with dementia and persons with very early or presymptomatic diagnoses of dementia. In clinical practice, known risk factors for suicide should be assessed in a standardized way so that appropriate action can be taken when necessary.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».