Hospitalization for self-harm during the early months of the COVID-19 pandemic in France: A nationwide retrospective observational cohort study
Notice bibliographique
Résumé
Little is known to date about the impact of COVID-19 pandemic on self-harm. The number of hospitalizations for self-harm (ICD-10 codes X60-X84) in France from 1st January to 31st August 2020 (including a two-month confinement) was compared to the same periods in 2017–2019. Statistical methods comprised Poisson regression, Cox regression and Student's t-test, plus Spearman's correlation test relating to spatial analysis of hospitalizations. There were 53,583 self-harm hospitalizations in France during January to August 2020. Compared to the same period in 2019, this represents an overall 8·5% decrease (Relative Risk [95% Confidence Interval] = 0·91 [0·90–0·93]).This decrease started in the first week of confinement and persisted until the end of August. Similarly, decrease was found in both women (RR=0·90 [0·88–0·92]) and men (RR=0·94 [0·91–0·95]), and in all age groups, except 65 years and older. Regarding self-harm hospitalizations by means category, increases were found for firearm (RR=1·20 [1·03–1·40]) and for jumping from heights (RR=1·10 [1·01–1·21]). There was a trend for more hospitalizations in intensive care (RR=1·03 [0·99–1·07]). The number of deaths at discharge from hospital also increased (Hazard Ratio = 1·19 [1·09–1·31]). Self-harm hospitalizations were weakly correlated with the rates of hospitalization for COVID-19 across administrative departments (Spearman's rho =-0·21; p = 0·03), but not with overall hospitalizations. The COVID-19 pandemic had varied effects on self-harm hospitalizations during the early months in France. Active suicide prevention strategies should be maintained. French National Research Agency.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».