Suicide attempts among Greenlandic forensic psychiatric patients – prevalence and determinants
Notice bibliographique
Résumé
This nationwide cross-sectional study of the lifetime prevalence and determinants of suicide attempts includes 90% of Greenlandic forensic psychiatric patients. Retrospective data were collected from electronic patient files, court documents, and forensic psychiatric assessments using a coding form from a similar study. We used unpaired t-tests and chi2 or Fisher’s exact test. The lifetime prevalence of suicide attempts was 36% (n = 32), and no difference in prevalence was found between male and female patients (p = 0.95). Patients having attempted suicide had a higher rate of physical abuse in childhood (p = 0.04), family history of substance misuse (p = 0.007), and criminal convictions among family members (p = 0.03) than patients who had never attempted suicide. Women primarily used self-poisoning in their latest suicide attempts (67%), whereas men more often used sharp objects or a firearm (42%). Over a third of Greenlandic forensic patients have attempted suicide at some point in their life, and patients with traumatic childhood experiences are at higher risk of suicidal behaviour. It is not possible to conclude whether the lifetime prevalence of suicide attempts among Greenlandic forensic patients is comparable to that of other high-risk groups in other Arctic regions due to methodological differences among the very few other comparable studies.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».