Suicidal Risk and Affective Temperaments, Evaluated with the TEMPS-A Scale: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Among risk factors for suicidal behavior, there is growing interest in associations with stable affective temperament types, particularly based on assessment with the TEMPS-A self-rating scale. AIM: As research on this topic has not been reviewed systematically, we synthesized relevant, reported research findings. METHODS: Systematic searching identified peer-reviewed reports pertaining to associations of suicidal behavior or ideation with affective temperament types evaluated with TEMPS-A. We summarized available findings and applied quantitative meta-analytic methods to compare scale scores in suicidal versus nonsuicidal subjects. RESULTS: In 21 of 23 TEMPS-A studies meeting inclusion criteria, anxious, cyclothymic, depressive, or irritable temperament scores were significantly higher with previous or recent suicide attempts or ideation in both psychiatric and general population samples compared to nonsuicidal controls, whereas hyperthymic temperament scores were lower in 9 of 11 reports. These findings were synthesized by random-effects meta-analyses of standardized mean differences in TEMPS-A temperament scores in suicidal versus nonsuicidal subjects. Associations ranked: depressive ≥ irritable > cyclothymic > anxious > hyperthymic (negative). CONCLUSIONS: Affective temperaments, especially depressive and irritable, were strongly associated with suicidal risk, whereas hyperthymic temperament appeared to be protective.
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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 | 0,005 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».