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Enregistrement W2957380412 · doi:10.1192/bjp.2019.167

Suicidal risk factors in major affective disorders

2019· article· en· W2957380412 sur OpenAlexaff
Ross J. Baldessarini, Leonardo Tondo, Marco Pinna, Nicholas Nuñez, Gustavo Vázquez

Notice bibliographique

RevueThe British Journal of Psychiatry · 2019
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensQueen's UniversityCentre for Movement Disorders
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMajor depressive disorderBipolar disorderSuicidal ideationPsychiatryDysthymic DisorderMood disordersMoodAlcohol use disorderPoison controlDepression (economics)TemperamentSuicide attemptPsychologyClinical psychologyLogistic regressionSubstance abuseMedicineInjury preventionInternal medicinePersonalityMedical emergencyAlcohol

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Rates and risk factors for suicidal behaviour require updating and comparisons among mood disorders.AimsTo identify factors associated with suicidal risk in major mood disorders. METHOD: We considered risk factors before, during and after intake assessments of 3284 adults with/without suicidal acts, overall and with bipolar disorder (BD) versus major depressive disorder (MDD), using bivariate comparisons, multivariable regression modelling and receiver operating characteristic (ROC) analysis. RESULTS: Suicidal prevalence was greater in BD versus MDD: ideation, 29.2 versus 17.3%; attempts, 18.8 versus 4.78%; suicide, 1.73 versus 0.48%; attempts/suicide ratio indicated similar lethality, 10.9 versus 9.96. Suicidal acts were associated with familial BD or suicide, being divorced/unmarried, fewer children, early abuse/trauma, unemployment, younger onset, longer illness, more dysthymic or cyclothymic temperament, attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD), substance misuse, mixed features, hospital admission, percentage time unwell, less antidepressants and more antipsychotics and mood stabilisers. Logistic regression found five independent factors: hospital admission, more depression at intake, BD diagnosis, onset age ≤25 years and mixed features. These factors were more associated with suicidal acts in BD than MDD: percentage time depressed/ill, alcohol misuse, >4 pre-intake depressions, more dysthymic/cyclothymic temperament and prior abuse/trauma. ADHD and total years ill were similar in BD and MDD; other factors were more associated with MDD. By ROC analysis, area under the curve was 71.3%, with optimal sensitivity (76%) and specificity (55%) with any two factors. CONCLUSIONS: Suicidal risks were high in mood disorders: ideation was highest with BD type II, attempts and suicides (especially violent) with BD type I. Several risk factors for suicidal acts differed between BD versus MDD patients.Declaration of interestNo author or immediate family member has financial relationships with commercial entities that might appear to represent potential conflicts of interest with the information presented.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,997

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,259 · 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'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

Citations124
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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