Closer to the Truth: Admission to Multiple Psychiatric Facilities and an Inaccurate History of Hospitalization Are Strongly Associated with Inpatient Suicide
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate clinical associations within Canadian psychiatric inpatient suicides. METHOD: We conducted a case-control study comparing 98 patients who died by suicide while in hospital and 196 similarly admitted living inpatient controls. All were admitted to an Ontario psychiatric bed between 2008 and 2015 inclusive and had data collected at admission using the Resident Assessment Instrument for Mental Health (RAI-MH). The data were analyzed with bivariate tests and logistic regression modeling. RESULTS: The strongest associations with inpatient suicide were prior admission to any Ontario psychiatric bed within the previous 30 days (odds ratio [OR] = 6.13), self-harm assessed at prior admission to a psychiatric hospital other than the hospital of suicide (OR = 6.07), and prior admission to a psychiatric hospital other than the hospital of suicide in the previous year (OR = 5.38). A multivariate model using risk factors assessed at admission had an area under the curve (AUC) of 0.77. The model improved to (AUC) 0.81 using a retrospective search of all Ontario admissions to more accurately detect prior admissions. The risk model was optimized to (AUC) 0.83 when the model also included a "discrepancy" variable to denote records in which admission assessment data and retrospective search data did not agree regarding past month admissions. CONCLUSIONS: In addition to the well-known risks of suicide associated with previous suicide attempts and depressive conditions, our data suggest a particular risk of inpatient suicide associated with inpatient care in more than one hospital, particularly when the treating clinicians were unaware of recent previous admissions.
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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 | 0,002 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».