Risk of Suicide Ideation in Comorbid Substance Use Disorder and Major Depression
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Suicidal behaviour is commonly associated with major depression (MD) and substance use disorders (SUDs). However, there is a paucity of research on risk for suicide ideation among individuals with comorbid SUDs and MD in the general population. Objectives This study investigated the associated risk of suicide ideation in comorbid SUDs - cannabis use disorder (CUD), alcohol use disorder (AUD), drug use disorder (DUD) with depression in a nationally representative sample. Methods Multilevel logistic regression models were used to analyze the 2012 Canadian Community Health Survey (CCHS-MHC) data. This is a cross-sectional survey of nationally representative samples of Canadians (n = 25,113) aged 15 years and older residing in the ten Canadian provinces between January and December 2012. Diagnoses of MD episode, AUD, DUD, CUD, and suicide risk were based on the WHO-CIDI-3.0 derived from DSM-IV diagnostic criteria. Results Comorbidity was found to be the strongest predictor of suicide ideation. Compared to those with no diagnosis, individuals with a comorbid diagnosis of AUD with MDE, CUD with MDE, or DUD with MDE were 9 to 16 times more likely to have suicide ideation. A diagnosis of MDE was a significant predictor of suicide ideation with about a 7-fold increased risk. Conclusion Suicide is a preventable public health issue. Our study found a significantly increased risk of suicide ideation among persons who have comorbid SUD with MD. Effective integration of mental health and addictions services could mitigate the risk of suicide and contribute to better outcomes.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».