Depression As a Strong Prediction of Suicide Risk
Notice bibliographique
Résumé
Suicide happens throughout one’s life and is a serious health problem. World Health Organization (WHO) placed suicidal problem as society health priority. Many things is related to suicide, among others mental disorders like depression, anxiety, alcohol consumption behavior, life pressure experienced, financial problem, personal relation, or so is chronic illness experienced, conflict occurred, disaster, harassment, alienation social demography characteristic. Objective research to identify the risk factor of suicidal thought in several regions in Indonesia. The study design was Cross sectional research conducted in 3 (three) districts/cities in Indonesia. Proportional illustration Sample taken conducted using stratified random sampling. Fixed variables analyzed such as the suicidal thoughts with the independent variable are gender, age, marital status, education, employment, ownership statistic, depression, anxiety. Univariate, bivariate and multivariate using the SPSS software. The result of the research showed that suicidal behavior happened more often to depressed individual, lived in the cities, anxious, productive age group, has low education level. Respondent suffered through depression 11 times more likely to have suicidal thoughts. The risk of suicidal behavior also increased 5 times to respondent in the cities. Respondent living anxiety 2 times riskier to have suicidal intent. Blue collar respondent also 2 times more risk in comparison to civil servants to have suicidal intent. Therefore it can be concluded that The influence of psychological factors is more substantial to inflict suicidal behavior, even though there is also effect of the social economy factor.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,004 | 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 ».