MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2685890630 · doi:10.1177/0022219417714776

Suicide Attempts Among Individuals With Specific Learning Disorders: An Underrecognized Issue

2017· article· en· W2685890630 sur OpenAlexafffundabout
Esme Fuller‐Thomson, Samara Z. Carroll, Wook Yang

Notice bibliographique

RevueJournal of Learning Disabilities · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaUniversity of Toronto
Mots-clésOddsSuicidal ideationPsychologyPsychiatryOdds ratioMental healthSubstance abuseSuicide preventionClinical psychologySuicide attemptPoison controlMedicineLogistic regressionMedical emergencyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Several studies have linked specific learning disorders (SLDs) with suicidal ideation, but less is known about the disorders' association with suicide attempts. This gap in the literature is addressed via the 2012 nationally representative Canadian Community Health Survey ( n = 21,744). The prevalence of lifetime suicide attempts among those with an SLD was much higher than those without (11.1% vs. 2.7%, p < .001). In comparison with their peers without SLDs, adults with SLDs had 46% higher odds of having ever attempted suicide, even after adjusting for most known risk factors (e.g., childhood adversities, history of mental illness and substance abuse, sociodemographics; odds ratio = 1.46, 95% CI [1.05, 2.04]). The largest attenuation in the association between SLD and suicidal attempts was accounted for by adverse childhood experiences. Among those with SLDs ( n = 745), a history of witnessing chronic parental domestic violence and ever having had a major depressive disorder were associated with substantially higher odds of suicide attempts.

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)0,006
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 enseignants0,130
Score d'incertitude au seuil0,258

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
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 recherche0,0010,001
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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,292 · 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

Citations28
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Learning DisabilitiesMême sujetSuicide and Self-Harm StudiesTravaux en français237 207