What distinguishes adolescents with suicidal thoughts from those who have attempted suicide? A population‐based birth cohort study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Only one-third of young people who experience suicidal ideation attempt suicide. It is important to identify factors which differentiate those who attempt suicide from those who experience suicidal ideation but do not act on these thoughts. METHODS: Participants were 4,772 members of the Avon Longitudinal Study of Parents and Children (ALSPAC), a UK population-based birth cohort. Suicide ideation and attempts were assessed at age 16 years via self-report questionnaire. Multinomial regression was used to examine associations between factors that differentiated adolescents in three groups: no suicidal ideation or attempts, suicidal ideation only and suicide attempts. Analyses were conducted on an imputed data set based on those with complete outcome data (suicidal thoughts and attempts) at age 16 years (N = 4,772). RESULTS: The lifetime prevalence of suicidal ideation and attempts in the sample was 9.6% and 6.8% respectively. Compared to adolescents who had experienced suicidal ideation, those who attempted suicide were more likely to report exposure to self-harm in others (adjusted OR for family member self-harm: 1.95, for friend self-harm: 2.61 and for both family and friend self-harm: 5.26). They were also more likely to have a psychiatric disorder (adjusted OR for depression: 3.63; adjusted OR for anxiety disorder: 2.20; adjusted OR for behavioural disorder: 2.90). Other risk factors included female gender, lower IQ, higher impulsivity, higher intensity seeking, lower conscientiousness, a greater number of life events, body dissatisfaction, hopelessness, smoking and illicit drug use (excluding cannabis). CONCLUSIONS: The extent of exposure to self-harm in others and the presence of psychiatric disorder most clearly differentiate adolescents who attempt suicide from those who only experience suicidal ideation. Further longitudinal research is needed to explore whether these risk factors predict progression from suicidal ideation to attempts over time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».