Predictive Validity of the <scp>MINI</scp> Suicidality Subscale for Suicide Attempts in a Homeless Population With Mental Illness
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Suicide is a leading cause of death, yet the accurate prediction of suicidal behavior is an elusive target for clinicians and researchers. The current paper examines the predictive validity of the Mini Neuropsychiatric Interview (MINI) Suicidality subscale for suicide attempts (SAs) for a homeless population with mental illness. METHODS: Two thousand two hundred and fifty-five homeless individuals with mental illness across five Canadian cities enrolled in the At Home/Chez Soi Housing First trial interviewed at baseline using the MINI Suicidality subscale with 2-year follow-up of self-reported SAs. RESULTS: Two thousand two hundred and twenty-one participants were included in the analysis. High rates of mood and substance use disorders were present (56.5% and 67.4%, respectively). The mean MINI Suicidality subscale score was 7.71. Among 1,700 participants with follow-up data, 11.4% reported a SA over the 2-year study period. MINI Suicidality subscale scores were predictive of SAs (AUC ≥ 0.70) among those with and without a history of SAs, even among those with missing answers. A positive predictive value of 0.20 and a negative predictive value of 0.95 were demonstrated, with a relatively low number needed to assess of 4.5-5. CONCLUSION: The MINI Suicidal subscale shows promise as an easy to use and accurate suicide risk prediction tool among homeless individuals with mental illness.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».