Identifying and Managing Suicidality in Myalgic Encephalomyelitis/Chronic Fatigue Syndrome
Notice bibliographique
Résumé
Adult patients affected by myalgic encephalomyelitis/chronic fatigue syndrome (ME/CFS) are at an increased risk of death by suicide. Based on the scientific literature and our clinical/research experiences, we identify risk and protective factors and provide a guide to assessing and managing suicidality in an outpatient medical setting. A clinical case is used to illustrate how information from this article can be applied. Characteristics of ME/CFS that make addressing suicidality challenging include absence of any disease-modifying treatments, severe functional limitations, and symptoms which limit therapies. Decades-long misattribution of ME/CFS to physical deconditioning or psychiatric disorders have resulted in undereducated healthcare professionals, public stigma, and unsupportive social interactions. Consequently, some patients may be reluctant to engage with mental health care. Outpatient medical professionals play a vital role in mitigating these effects. By combining evidence-based interventions aimed at all suicidal patients with those adapted to individual patients' circumstances, suffering and suicidality can be alleviated in ME/CFS. Increased access to newer virtual or asynchronous modalities of psychiatric/psychological care, especially for severely ill patients, may be a silver lining of the COVID-19 pandemic.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».