Self-harm and suicidal behaviour among incarcerated adults in the Australian Capital Territory
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Suicide is the leading cause of death in prisons worldwide. Improved understanding of the factors associated with suicide is necessary to inform targeted suicide prevention and interventions. Here we aim to (a) document the prevalence of suicide attempts, suicidal ideation, self-harm, and mental disorder; and (b) identify demographic, mental health, and criminal justice correlates of suicidal ideation, in a sample of incarcerated adults in Australia. METHODS: Data were obtained from the 2016 Detainee Health and Wellbeing Survey conducted in the Alexander Maconochie Centre, the Australian Capital Territory's only adult prison. Interviews with 98 incarcerated adults were conducted in October 2016. Descriptive statistics were calculated for all measures. Crude differences between participants who reported experiencing suicidal ideation in their lifetime and those who did not were compared using Fisher's exact test. RESULTS: Nearly half of the participants (48%, n = 47) reported lifetime suicidal ideation and 31% (n = 30) reported attempting suicide at some point in their lives. Eighteen participants (18%) reported a lifetime history of having engaged in self-harm. Factors significantly associated with suicidal ideation included lifetime history of mental disorder, self-harm, experiencing a drug overdose, and being hospitalized in the past 12 months. CONCLUSION: The burden of suicidal ideation and prior suicide attempts among people in prison is substantial. Incarceration is a pivotal opportunity to identify people with a history of mental health problems and target interventions aimed at reducing adverse outcomes including suicide mortality.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».