Can mental health related hospital visits be relied upon for suicide prevention?
Notice bibliographique
Résumé
IntroductionEven among people with mental disorders, relatively few die of suicide. However, a large proportion of people dying from suicide have seen a physician in the year before death. This raises the question whether focusing on hospital visits for suicide-related outcomes is a viable suicide prevention strategy. Objectives and ApproachOur objective was to examine whether a hospital visit for a mental disorder or prior suicide attempt preceded suicide death. We requested Saskatchewan’s provincial coroner for records of people dying of suicide in the Saskatoon Health Region catchment area for the years 2012 to 2016. The coroner’s list was linked with hospital and community mental health databases. Patient charts and medical abstracts in both settings were reviewed for risk factors. ResultsThere were 143 suicide deaths in the time period and the yearly incidence was higher in Saskatoon as compared with the national average. Only 38 percent were seen previously in any Saskatoon hospital for a mental disorder (11 percent for a self-harm diagnosis). The chart review confirmed several known psychological and social risk factors. Having a history of depression or psychosis and alcohol and/or drug use were common. Many decedents also had disadvantaged socio-economic backgrounds characterized by vulnerable housing and being on social assistance. Conclusion/ImplicationsWith only 38 percent of decedents being seen in hospital, community-based mental health care and data are important for suicide prevention. Suicide prevention efforts can be aided by facilitating the linkage of community and medical records to better track patients as they move between care settings.
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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 | 0,072 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,002 |
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 ».