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Enregistrement W2943298981 · doi:10.1017/cem.2019.210

P019: Examining non-suicidal self injury at a Canadian pediatric emergency department

2019· article· en· W2943298981 sur OpenAlexaffabout
Jonathan C. Cherry, Katrina Hurley, David Lovas, A. LeBouthillier, Nicholas S. G. Williams, Kelly S. Kennedy, Eleanor Fitzpatrick

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Emergency Medicine · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensIzaak Walton Killam Health CentreDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineEmergency departmentTriageMental healthOccupational safety and healthSuicide preventionPoison controlDescriptive statisticsInjury preventionCohort studyCohortHuman factors and ergonomicsSuicidal ideationMedical emergencyFamily medicinePsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Adolescents who present to emergency departments (ED) following intentional injuries present a challenge in terms of ascertaining their intent and risk for future self-injurious or suicidal behaviour. Our ED has seen an 80% increase in visits for mental health issues over the past ten years. As usage of our Emergency Mental Health and Addictions Services (EMHAS) team continues to rise, it is increasingly important to understand the incidence of NSSI among our youth, explore if NSSI is reported at triage and identify characteristics that may distinguish these adolescents from others presenting for mental health assessment. Methods: This is an exploratory research study using retrospective data. Patients who had an Emergency Mental Health Triage (EMHT) form on their health record from an ED visit between June 1, 2017 and May 31, 2018 were eligible. Trained research assistants, using a structured data collection form in REDCap. abstracted data from the EMHT form, the EMHAS Assessment form, the Assessment of Suicide Risk Inventory and our CHIRPP (Canadian Hospitals Injury Reporting and Prevention Program) database. We calculated kappa values and 95% confidence intervals to describe the extent to which the forms agree with respect to identifying NSSI. We will compare the cohort who reports NSSI with the cohort who does not report NSSI using chi-square statistics depending. We will use descriptive statistics to characterize the NSSI patients. Results: During the one-year study period 955 patients had an EMHT form completed. In preliminary analysis 558 (58.4%) reported a history of NSSI. Patients reported NSSI on both the EMHT form and the EMHAS assessment form 64.7% of the time (kappa 0.56) indicating moderate agreement. In patients with NSSI, 9.5% of patients reported it only at triage and 25.8% of patients reported it only during their EMHAS assessment. Between group comparisons and descriptive analysis is underway. Conclusion: More than half of youth triaged with an emergency mental health complaint in our ED reported a history of NSSI. Screening at triage was moderately effective in identifying adolescents with NSSI compared to an in-depth assessment by the mental health team. Further research is needed to clarify how NSSI relates to risk for suicide.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
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 enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,134

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0030,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,337
Écart entre enseignants0,276 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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