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Enregistrement W3008586567 · doi:10.1007/s10578-020-00968-9

Risk of Suicide and Self-harm in Kids: The Development of an Algorithm to Identify High-Risk Individuals Within the Children’s Mental Health System

2020· article· en· W3008586567 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueChild Psychiatry & Human Development · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of WaterlooWestern University
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésHarmSuicidal ideationMental healthSuicide preventionPoison controlOccupational safety and healthHuman factors and ergonomicsSuicide attemptInjury preventionPsychologyPsychiatryMedicineClinical psychologyMedical emergencySocial psychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Suicide is the second leading cause of death in adolescents within Canada. While several risk factors have been found to be associated with increased risk, appropriate decision-support tools are needed to identify children who are at highest risk for suicide and self-harm. The aim of the present study was to develop and validate a methodology for identifying children at heightened risk for self-harm and suicide. Ontario data based on the interRAI Child and Youth Mental Health Screener (ChYMH-S) were analyzed to develop a decision-support algorithm to identify young persons at risk for suicide or self-harm. The algorithm was validated with additional data from 59 agencies and found to be a strong predictor of suicidal ideation and self-harm. The RiSsK algorithm provides a psychometrically sound decision-support tool that may be used to identify children and youth who exhibit signs and symptoms noted to increase the likelihood of suicide and self-harm.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,306
Écart entre enseignants0,288 · 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