Non-presentation at hospital following a suicide attempt: a national survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A few previous studies suggest that a large number of individuals do not present at hospital following a suicide attempt, complicating recurrence prevention and prevalence estimation. METHODS: Data were extracted from a regular phone survey in representative samples of the French population aged 18-75 years old. Five surveys between 2000 and 2017 collected data about the occurrence of a previous suicide attempt and subsequent care contacts. A total of 102,729 individuals were surveyed. Among them, 6,500 (6.4%) reported a lifetime history of suicide attempt. RESULTS: Following their last suicide attempt, 39.3% reported they did not present to hospital (53.4% in 18-24 year-olds), with limited changes in rates with time. Risk factors for non-presentation were being male [adjusted odds ratio = 1.3, 95% confidence interval (1.1-1.5)], living with someone [1.2 (1.0-1.4)], being a non-smoker [1.4 (1.2-1.6)], and being younger at time of attempt [0.97 (0.96-0.98) per year]. Of those who did not present to hospital, only 37.7% reported visiting a doctor or a psychiatrist/psychologist after their act v. 67.1% in those who presented to hospital (as a second health contact). In both cases, half disclosed their act to someone else. Prevalence rates of suicide attempts reported in community were 4.6 times higher than those in hospital administrative databases. CONCLUSIONS: This survey at a national level confirmed that a large proportion of individuals does not go to the hospital and does not meet any health care professionals following a suicidal act. Assessment of unmet needs is necessary.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».