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Enregistrement W2921579356 · doi:10.1016/s2215-0366(19)30030-6

Predictors of future suicide attempt among adolescents with suicidal thoughts or non-suicidal self-harm: a population-based birth cohort study

2019· article· en· W2921579356 sur OpenAlexaff
Becky Mars, Jon Heron, E. David Klonsky, Paul Moran, Rory C. O’Connor, Kate Tilling, Paul Wilkinson, David Gunnell

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Psychiatry · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilUniversity of BristolNational Institute for Health and Care ResearchNIHR Biomedical Research Centre, Royal Marsden NHS Foundation Trust/Institute of Cancer ResearchWellcome TrustNorges Teknisk-Naturvitenskapelige UniversitetAmerican Foundation for Suicide Prevention
Mots-clésSuicidal ideationSuicide attemptPsychiatryPoison controlCannabisSuicide preventionPopulationPsychologyMedicineInjury preventionCohortClinical psychologyInternal medicineMedical emergencyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Suicidal thoughts and non-suicidal self-harm are common in adolescents and are strongly associated with suicide attempts. We aimed to identify predictors of future suicide attempts in these high-risk groups. METHODS: Participants were from the Avon Longitudinal Study of Parents and Children, a population-based birth cohort study in the UK. The sample included 456 adolescents who reported suicidal thoughts and 569 who reported non-suicidal self-harm at 16 years of age. Logistic regression analyses were used to explore associations between a wide range of prospectively recorded risk factors and future suicide attempts, assessed at the age of 21 years. FINDINGS: 38 (12%) of 310 participants with suicidal thoughts and 46 (12%) of 380 participants who had engaged in non-suicidal self-harm reported having attempted suicide for the first time by the follow-up at 21 years of age. Among participants with suicidal thoughts, the strongest predictors of transition to attempts were non-suicidal self-harm (odds ratio [OR] 2·78, 95% CI 1·35-5·74; p=0·0059), cannabis use (2·61, 1·11-6·14; p=0·029), other illicit drug use (2·47, 1·02-5·96; p=0·045), exposure to self-harm (family 2·03, 0·93-4·44, p=0·076; friend 1·85, 0·93-3·69, p=0·081), and higher levels of the personality type intellect/openness (1·62, 1·06-2·46; p=0·025). Among participants with non-suicidal self-harm at baseline, the strongest predictors were cannabis use (OR 2·14, 95% CI 1·04-4·41; p=0·038), other illicit drug use (2·17, 1·10-4·27; p=0·025), sleep problems (waking in the night 1·91, 0·95-3·84, p=0·069; insufficient sleep 1·97, 1·02-3·81, p=0·043), and lower levels of the personality type extraversion (0·71, 0·49-1·03; p=0·068). INTERPRETATION: Most adolescents who think about suicide or engage in non-suicidal self-harm will not make an attempt on their life. Many commonly cited risk factors were not associated with transition to suicide attempt among these high-risk groups. Our findings suggest that asking about substance use, non-suicidal self-harm, sleep, personality traits, and exposure to self-harm could inform risk assessments, and might help clinicians to identify which adolescents are at greatest risk of attempting suicide in the future. FUNDING: American Foundation for Suicide Prevention, National Institute for Health Research Biomedical Research Centre at the University Hospitals Bristol National Health Service Foundation Trust, and the University of Bristol.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,271 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations549
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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