Profile of suicide attempts and risk factors among psychiatric patients: A case-control study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Suicidal behaviour remains challenging for clinicians to predict, with few established risk factors and warning signs among psychiatric patients. AIM: We aimed to describe characteristics and identify risk factors for suicide attempts among patients with psychiatric disorders. METHODS: Multivariable logistic regression analysis, adjusted for clinically important confounders, was employed to determine risk factors for suicide attempts within a psychiatric patient population. RESULTS: The case (n = 146) and control groups (n = 104) did not differ significantly with regards to sociodemographic characteristics. The majority of the participants who had attempted suicide did so with high intent to die, and expected to die without medical intervention. The primary method of attempt was pharmaceutical overdose among the case participants (73.3%). Results showed impulsivity (odds ratio [OR] = 1.15, 95% confidence interval [CI] = 1.03-1.30) and borderline personality symptoms (OR = 1.07, 95% CI = 1.01-1.13) were significantly associated with attempted suicide. CONCLUSIONS: Our findings indicate that known sociodemographic risk factors for suicide may not apply within psychiatric populations. Prevention strategies for suicidal behaviour in psychiatric patients may be effective, including limited access to means for suicide attempts (i.e. excess pharmaceutical drugs) and target screening for high-risk personality and impulsivity traits.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».