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Enregistrement W2941825877 · doi:10.1016/s2215-0366(19)30077-x

In-utero and perinatal influences on suicide risk: a systematic review and meta-analysis

2019· review· en· W2941825877 sur OpenAlexafffund
Massimiliano Orri, David Gunnell, Stéphane Richard‐Devantoy, Despina Bolanis, Jill Boruff, Gustavo Turecki, Marie‐Claude Geoffroy

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Psychiatry · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMaternal Mental Health During Pregnancy and Postpartum
Établissements canadiensDouglas Mental Health University InstituteMcGill University
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéUniversity of BristolDepartment of Health and Social CareCanadian Institutes of Health ResearchNational Institute for Health and Care ResearchUniversity Hospitals Bristol NHS Foundation TrustNational Alliance for Research on Schizophrenia and DepressionAmerican Foundation for Suicide Prevention
Mots-clésMedicineSuicidal ideationOdds ratioPoison controlMeta-analysisPsycINFOPopulationIn uteroPediatricsSuicide attemptSuicide preventionPregnancyObstetricsMEDLINEFetusInternal medicineMedical emergencyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Adverse in-utero and perinatal conditions might contribute to an increased suicide risk throughout the lifespan; however, existing evidence is sparse and contradictory. We aimed to investigate in-utero and perinatal exposures associated with suicide, suicide attempt, and suicidal ideation. Methods We did a systematic review and meta-analysis and searched MEDLINE, Embase, and PsycINFO from inception to Jan 24, 2019, for population-based prospective studies that investigated the association between in-utero and perinatal factors and suicide, suicide attempt, and suicidal ideation. Only papers published in English in peer-reviewed journals were considered. Two researchers independently extracted formal information (eg, country, year, duration of follow-up) and number of cases and non-cases exposed and non-exposed to each risk factor. We calculated pooled odds ratios (ORs) with 95% CIs using random-effects models and used meta-regression to investigate heterogeneity. This study was registered with PROSPERO, number CRD42018091205. Findings We identified 42 eligible studies; they had a low risk of bias (median quality score 9/9 [IQR 8–9]). Family or parental characteristics, such as high birth order (eg, for fourth-born or later-born vs first-born, pooled OR 1·51 [95% CIs 1·21–1·88]), teenage mothers (1·80 [1·52–2·14]), single mothers (1·57 [1·31–1·89]); indices of socioeconomic position, such as low maternal (1·36 [1·28–1·46]) and paternal (1·38 [1·27–1·51]) education; and fetal growth (eg, low birthweight 1·30 [1·09–1·55] and small for gestational age 1·18 [1·00–1·40]) were associated with higher suicide risk. Father's age, low gestational age, obstetric characteristics (eg, caesarean section), and condition or exposure during pregnancy (eg, maternal smoking or hypertensive disease) were not associated with higher suicide risk. Similar patterns of associations were observed for suicide attempt and suicidal ideation; however, these results were based on a lower number of studies. In meta-regression, differences in length of follow-up explained most between-study heterogeneity (inital I2 ranged from 0 to 79·5). Interpretation These findings suggest that prenatal and perinatal characteristics are associated with increased suicide risk during the life course, supporting the developmental origin of health and diseases hypothesis for suicide. The low number of studies for some risk factors, especially for suicide attempt and ideation, leaves gaps in knowledge that need to be addressed. The mechanisms underlying the reported associations and their causal nature still remain unclear. Funding Horizon 2020 (EU).

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,584
Score d'incertitude au seuil0,743

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,410
Écart entre enseignants0,303 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations63
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentnon

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