Prevalence and predictors of suicidality and non‐suicidal self‐harm among individuals at clinical high‐risk for psychosis: Results from a community‐recruited sample
Notice bibliographique
Résumé
AIM: Suicidal thoughts and behaviours are prevalent in individuals with schizophrenia. However, research examining the prevalence and predictors of suicidality and self-harm in participants at clinical high-risk for psychosis (CHR-P) is limited and mostly focuses on help-seeking participants recruited through clinical pathways. The current study sought to assess the prevalence of suicidality and self-harm and identify predictors of current suicidal ideation in community-recruited CHR-P participants. METHODS: Data were available for 130 CHR-P participants, 15 participants with first-episode psychosis (FEP), 47 participants not fulfilling CHR-P criteria (CHR-Ns) and 53 healthy controls. Current and lifetime suicidality and self-harm were assessed using the Mini-International Neuropsychiatric Interview and the Comprehensive Assessment of At-Risk Mental States (CAARMS). Multivariable logistic regression analysis was used to determine predictors of current suicidal ideation in the CHR-P group. RESULTS: A considerable proportion of CHR-P participants disclosed current suicidal ideation (34.6%). Overall, FEP individuals were at greatest risk, with considerably high prevalence rates for current suicidal ideation (73.3%), lifetime self-harm behaviour (60.0%) and lifetime suicide attempt (60.0%). In the CHR-P sample, current suicidal ideation was predicted by lifetime suicide attempts, lower CAARMS severity, impaired social functioning and greater comorbidity. CONCLUSIONS: Our findings suggest that suicidality and self-harm are highly prevalent in community-recruited CHR-P and FEP individuals. Accordingly, these results highlight the importance of further research into the determinants of suicidality and self-harm during at-risk and early stages of psychosis, and the implementation of intervention strategies to reduce adverse outcomes in these populations.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».