The death-implicit association test and suicide attempts: a systematic review and meta-analysis of discriminative and prospective utility
Notice bibliographique
Résumé
Suicide risk assessment involves integrating patient disclosure of suicidal ideation and non-specific risk factors such as family history, past suicidal behaviour, and psychiatric symptoms. A death version of the implicit association test (D-IAT) has been developed to provide an objective measure of the degree to which the self is affiliated with life or death. However, this has inconsistently been associated with past and future suicidal behaviour. Here, we systematically review and quantitatively synthesize the literature examining the D-IAT and suicide attempts. We searched psychINFO, Medline, EMBASE, and the Cochrane Central Register of Controlled Trials (CENTRAL) from inception until 9 February 2021 to identify publications reporting D-IAT scores and suicide attempts (PROSPERO; CRD42020194394). Using random-effects models, we calculated standardized mean differences (SMD) and odds ratios (ORs) for retrospective suicide attempts. We then calculated ORs for future suicide attempts. ORs were dichotomized using a cutoff of zero representing equipoise between self-association with life and death. Eighteen studies met our inclusion criteria (n = 9551). The pooled SMD revealed higher D-IAT scores in individuals with a history of suicide attempt (SMD = 0.25, 95% CI 0.15 to 0.35); however, subgroup analyses demonstrated heterogeneity with acute care settings having lower effect sizes than community settings. Dichotomized D-IAT scores discriminated those with a history of suicide attempt from those without (OR 1.38 95% CI 1.01 to 1.89) and predicted suicide attempt over a six-month follow-up period (OR 2.99 95% CI 1.45 to 6.18; six studies, n = 781). The D-IAT may have a supplementary role in suicide risk assessment; however, determination of acute suicide risk and related clinical decisions should not be based solely on D-IAT performance.
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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 | 0,003 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».