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Enregistrement W2755091928 · doi:10.9778/cmajo.20170058

Accuracy and predictive value of incarcerated adults' accounts of their self-harm histories: findings froman Australian prospective data linkage study

2017· article· en· W2755091928 sur OpenAlexaffvenue
Rohan Borschmann, Jesse T Young, Paul Moran, Matthew J. Spittal, Kathryn Snow, Katherine Mok, Stuart A. Kinner

Notice bibliographique

RevueCMAJ Open · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensCentre for Global Health Research
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrisonHarmMedical recordPsychiatryEmergency departmentMedicinePsychologyMental healthCriminal historySocial psychologyCriminology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Self-harm is prevalent in prison populations and is a well-established risk factor for suicide. Researchers typically rely on self-report to measure self-harm, yet the accuracy and predictive value of self-report in prison populations is unclear. Using a large, representative sample of incarcerated men and women, we aimed to examine the level of agreement between self-reported self-harm history and historical medical records, and investigate the association between self-harm history and medically verified self-harm after release from prison. METHODS: During confidential interviews with 1315 adults conducted within 6 weeks of expected release from 1 of 7 prisons in Queensland, Australia, participants were asked about the occurrence of lifetime self-harm. Responses were compared with prison medical records and linked both retrospectively and prospectively with ambulance, emergency department and hospital records to identify instances of medically verified self-harm. Follow-up interviews roughly 1, 3 and 6 months after release covered the same domains assessed in the baseline interview as well as self-reported criminal activity and contact with health care, social and criminal justice services since release. RESULTS: Agreement between self-reported and medically verified history of self-harm was poor, with 64 (37.6%) of 170 participants with a history of medically verified self-harm disclosing a history of self-harm at baseline. Participants with a medically verified history of self-harm were more likely than other participants to self-harm during the follow-up period. Compared to the unconfirmed-negative group, the true-positive (adjusted hazard ratio [HR] 6.2 [95% confidence interval (CI) 3.3-10.4]), false-negative (adjusted HR 4.0 [95% CI 2.2-6.7]) and unconfirmed-positive (adjusted HR 2.2 [95% CI 1.2-3.9]) groups were at increased risk for self-harm after release from prison. INTERPRETATION: Self-reported history of self-harm should not be considered a sensitive indicator of prior self-harm or of future self-harm risk in incarcerated adults. To identify those who should be targeted for preventive strategies, triangulation of data from multiple verifiable sources should be performed whenever possible.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,122
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,071
Tête enseignante GPT0,378
Écart entre enseignants0,307 · 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 tête enseignante, 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

Citations33
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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