Suicide Risk Screening and Suicide Prevention in Patients With Cancer
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Suicide rates are up to 4 times greater in cancer compared with the general population, yet best practices for institutional suicide prevention are unknown. The objective of this study was to examine the association between suicide risk screening (SRS), clinician response, and suicide mortality at a comprehensive cancer treatment center. Methods We conducted a naturalistic, retrospective cohort study of patients attending the Princess Margaret Cancer Centre, where routine screening for suicidal intent within the Distress Assessment and Response Tool (DART-SRS) was implemented in 2010. Inverse probability of treatment weighting was used to evaluate the impact of DART-SRS completion on suicide mortality from 2005 to 2014. Chart audits were conducted for clinician response to suicidality, and crude suicide rates over the study period were analyzed. All statistical tests were 2-sided. Results Among 78 650 cancer patients, 89 (0.1%) died by suicide, of whom only 4 (4.5%) had completed DART-SRS. Among DART-SRS completers (n = 14 517), 69 (0.5%) reported suicidal intent, none of whom died by suicide. DART-SRS completion was associated with increased clinician response to suicidality (17.4% vs 6.7%, P = .04), more psychosocial service usage (30.5% vs 18.3%, P < .001), and lower suicide mortality (hazard ratio = 0.29, 95% confidence interval = 0.28 to 0.31). Crude suicide rates at the Princess Margaret Cancer Centre were lower in patients whose first contact year was after DART-SRS implementation. Conclusion DART-SRS completion is associated with lower suicide mortality and increased access to psychosocial care, but patients who did not complete DART-SRS were at highest suicide risk. Further research is needed to identify mechanisms to ensure psychosocial and suicidality assessment in cancer patients who do not complete SRS.
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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 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».