Behavior of self-inflicted violence in patients with bipolar disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Studies aimed at understanding the higher risk profiles for self-inflicted violence in individuals with BD become essential as a possible predictive risk measure for the presence of suicidal behavior, corroborating the expressive reduction of suicide deaths in young people who are in psychic suffering. METHODS: The protocol was constructed in accordance with Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyzes (PRISMA-P) and the research question was constructed using guidelines from the Population Intervention Comparator Outcome Setting (PICOS) strategy. A third reviewer will be contacted, and two studies will be included in the selection, analysis and inclusion phases of the articles, in case of divergence, a third reviewer will be contacted. (1) methodological design studies of cohorts, case-control and cross-sectional; (2) Diagnosis of Bipolar disorder according to Diagnostic and statistical Manual of mental disorders V; (3) Studies with adult population and (4) Studies that consider at least one type of self-inflicted violence as a variable. The articles considered eligible will be analyzed by New Castle - Ottawa quality assessment scale/cross section studies (NOS) to evaluate the quality of the studies. RESULTS: The identification of the characteristics of self-harm may subsidize professionals who work in the treatment of bipolar disorder with greater attention to these practices and monitoring of possible suicidal behaviors. CONCLUSION: This study may represent one of the initial measures of evaluation on these correlations, which will allow to protocol the guidelines in the field of practice and contribute to improvements in public health indexes.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».