Predictors of suicide ideation among older adults with bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Bipolar disorder (BD) carries the greatest risk of death by suicide of all psychiatric conditions as 25%-50% of those with BD will make one or more suicide attempt, and about 15% will intentionally end their lives. Among young adults with BD, substance misuse, medication non-adherence, age at onset, and comorbid psychiatric conditions each predict self-harm. It is currently unclear if these same factors or others predict suicide ideation among older adults with BD. METHODS: We recruited a global sample of 220 older adults with BD over 19 days using socio-demographically targeted, social media advertising and online data collection (Mean = 58.50, SD = 5.42; range 50 to 81 years). Path analyses allowed us to identify direct and indirect predictors of suicide ideation among older adults with BD. RESULTS: Cognitive failures (perception, memory, and motor function), depressive symptoms, alcohol misuse, and dissatisfaction with life as direct predictors of suicide ideation; duration of BD symptoms and medication non-adherence emerged as indirect predictors. Of note, the significant impact of sleep on suicide ideation is indirect via depressive symptoms, cognitive failures, medication non-adherence and life dissatisfaction. CONCLUSIONS: As with young adults with BD, alcohol misuse and medication non-adherence emerged as significant predictors of suicide ideation. In addition, cognitive failures directly and indirectly predict suicide ideation in this sample of older adults with BD. Population aging and treatment efficacy are leading to ever growing numbers of older adults with BD. Both direct and indirect predictors of suicide ideation need to be considered in future BD research and treatment planning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».