Implication of substance use in suicidal or violent behaviours in a first episode psychosis spectrum disorder population : A 45 patients retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction In First Episode Psychosis (FEP), Suicidal Behaviours (SB), Violent Behaviours (VB) and substance use are frequent respectively 10% to 30%, 34.5% and 50% (Pompili et al., 2011), (Tournier et al., 2013). The role of substance use in facilitating SB and VB is described (Large et al., 2011). Objectives We aim to evaluate the impact of substance use in FEP patients. Our hypothesis is that substance use is associated with more SB or VB before first admission. Methods First admission files of 45 patients diagnosed ICD10 F20 to F29 during the 2013-2018 period were retrospectively studied. SB, VB and substance use (Cannabis, alcohol and opiate/cocaine) before admission were collected. Correlation between SB and VB were tested with cannabis, alcohol, opiate/cocaine use with chi2 Pearson independance test. Results The frequencies of suicidal behaviours and violent behaviours were 25 % and 22.7 %. The frequencies of cannabis use, alcohol use, opiate/cocaine use were 56.1 %, 10 % and 16.3 %. A strong significant correlation was found between opiate/cocaine use and violent behaviour, p = 0.011 Chi2 was 6.471 DF 1. No other significant correlations were found. Conclusions Suicidal behaviours and violent behaviours are known to be more frequent in psychotic patients with addictive comorbidity. Our french rural hospital retrospective study confirms that violent behaviours in first admission psychotic patients are strongly associated with opiate/cocaine substance use comorbidity.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».