Lifestyle Interventions and Prevention of Suicide
Notice bibliographique
Résumé
Over the past years, there has been a growing interest in the association between lifestyle psychosocial interventions, severe mental illness, and suicide risk. Patients with severe mental disorders have higher mortality rates, poor health states, and higher suicide risk compared to the general population. Lifestyle behaviors are amenable to change through the adoption of specific psychosocial interventions, and several approaches have been promoted. The current article provides a comprehensive review of the literature on lifestyle interventions, mental health, and suicide risk in the general population and in patients with psychiatric disorders. For this purpose, we investigated lifestyle behaviors and lifestyle interventions in three different age groups: adolescents, young adults, and the elderly. Several lifestyle behaviors including cigarette smoking, alcohol use, and sedentary lifestyle are associated with suicide risk in all age groups. In adolescents, growing attention has emerged on the association between suicide risk and internet addiction, cyberbullying and scholastic and family difficulties. In adults, psychiatric symptoms, substance and alcohol abuse, weight, and occupational difficulties seems to have a significant role in suicide risk. Finally, in the elderly, the presence of an organic disease and poor social support are associated with an increased risk of suicide attempt. Several factors may explain the association between lifestyle behaviors and suicide. First, many studies have reported that some lifestyle behaviors and its consequences (sedentary lifestyle, cigarette smoking underweight, obesity) are associated with cardiometabolic risk factors and with poor mental health. Second, several lifestyle behaviors may encourage social isolation, limiting the development of social networks, and remove individuals from social interactions; increasing their risk of mental health problems and suicide.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».