Psychopathologie, traitement et genre en milieu psycholégal : associations avec les conduites suicidaires
Notice bibliographique
Résumé
La recherche a souligné l’importance des problématiques de santé mentale dans le suicide, en particulier lorsqu’il survient en milieu carcéral ou institutionnel. Par ailleurs, les études disponibles laissent entendre que certaines mesures de prévention du suicide en institution peuvent être efficaces. Il y a peu de connaissances à ce jour sur l’importance relative et les effets d’interaction possibles entre psychopathologie, réponse institutionnelle sous forme de traitement, genre et comportements suicidaires. La présente étude cherchait à mettre en évidence les patrons d’association entre ces facteurs à partir d’un échantillon de 3620 sujets résidant en milieu psycholégal, totalisant 25 778 observations dans le temps. Les analyses de modèles mixtes logistiques laissent supposer que le genre, la forme et la cible du traitement sont significativement associés aux conduites suicidaires. Spécifiquement, les individus de sexe masculin ayant peu accès au traitement et prenant part à des interventions visant surtout la réintégration sociale étaient davantage à risque de conduites suicidaires. La présence de schizophrénie sans trouble de personnalité concomitant était négativement associée aux comportements suicidaires. Ces résultats contribuent à clarifier les liens entre problèmes de santé mentale, traitement institutionnel et problématiques suicidaires.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».