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Enregistrement W3026427159 · doi:10.3389/fpsyg.2020.01024

Self-Reported Patterns of Use of Alcohol and Drugs After Suicide Bereavement and Other Sudden Losses: A Mixed Methods Study of 1,854 Young Bereaved Adults in the UK

2020· article· en· W3026427159 sur OpenAlexfundno aff
Alexandra Pitman, Fiona Stevenson, Michael King, David Osborn

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Psychology · 2020
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueGrief, Bereavement, and Mental Health
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilRoyal Veterinary CollegeUniversity College London Hospitals NHS Foundation TrustQueen's UniversityCardiff Metropolitan UniversityUniversity of WorcesterUniversity of WestminsterQueen's University BelfastCranfield UniversityUniversity of DundeeUniversity of OxfordUniversity College LondonUniversity of SouthamptonKing's College LondonGuarantors of BrainUniversity of ChesterUniversity of GreenwichHeriot-Watt UniversityBishop Grosseteste UniversityDe Montfort UniversityQueen Margaret UniversityUniversity of BedfordshireLiverpool John Moores UniversityStaffordshire UniversityCardiff UniversityBournemouth UniversityUniversity of LeedsLondon Metropolitan UniversityNational Institute for Health and Care ResearchUlster UniversityUniversity of Cumbria
Mots-clésSuicide preventionInjury preventionPoison controlLogistic regressionPsychiatryHuman factors and ergonomicsPsychologyAlcohol use disorderSubstance abuseCoping (psychology)Clinical psychologyOccupational safety and healthYoung adultMedicineAlcoholMedical emergencyDevelopmental psychologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Bereavement, particularly by suicide, is associated with an excess risk of mortality and of physical and psychological morbidity. Use of alcohol as a coping mechanism is suggested as a contributing factor. However, studies describing substance use after bereavement rely on diagnostic data, lacking a more fine-grained understanding of patterns of substance use when grieving. We aimed to use mixed methods to compare patterns of substance use after bereavement by suicide and other sudden deaths among young adults in the UK. Methods: Using an online survey throughout 37 UK higher education institutions we collected free text responses from 1,854 young adults who had experienced sudden bereavement. We conducted content analysis of free text responses to an open question about patterns of alcohol and drug use following the bereavement, measuring frequencies of coded categories. Collapsing these categories into binary outcomes reflecting increased use of alcohol or drugs, we used multivariable logistic regression to quantify the associations between mode of bereavement and increased post-bereavement substance use. Results: Of 1,854 eligible respondents, 353 reported bereavement by suicide, 395 by accidental death, and 1,106 by sudden natural causes. The majority of the sample reported no increase in their use of alcohol (58%) or unprescribed drugs (85%) after the bereavement. Overall 33% had increased their alcohol use at some point after the bereavement, whilst 12% had increased their use of drugs. People bereaved by suicide were significantly more likely to describe an increase in substance use (adjusted OR=1.29; 95% CI=1.00-1.66; p=0.049) than people bereaved by sudden natural causes, as were people bereaved by non-suicide unnatural deaths (adjusted OR= 1.32; 95% CI=1.03-1.68; p=0.026). Conclusions: Just under half of young UK adults who experience sudden bereavement increase their alcohol use afterwards, and very few increase their use of drugs. People bereaved by suicide or non-suicide unnatural deaths may be more likely than people bereaved by sudden natural causes to use substances as part of the grieving process, and may have a greater need for monitoring of potential harms. Understanding the reasons for substance use will help primary care and bereavement practitioners screen and address needs appropriately.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,053

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,049
Tête enseignante GPT0,391
Écart entre enseignants0,342 · 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'étudeQualitatif
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

Citations26
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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