Sex Differences in Determinants of Suicide Risk Preceding Psychiatric Admission: An Electronic Medical Record Study
Notice bibliographique
Résumé
Background Individuals requiring inpatient psychiatric care represent a group at higher risk of progressing toward suicide attempt. Using electronic medical record (EMR) data collected from psychiatric inpatient admissions, the objective of this study was to identify sex differences in risk factors for suicide plans and/or attempts within the 30 days preceding hospital admission. Methods Resident Assessment Instrument for Mental Health (RAI-MH) intake data were obtained for patients admitted to a Canadian tertiary-care hospital deemed a “threat or danger to self” during a 10-year period (2008–2018). Data was extracted for individuals categorized into three groups: non-suicidal ( N = 568), presence of suicide plan ( N = 178), and presence of suspected suicide attempt ( N = 124) in the 30 days prior to hospital admission. Multivariate logistic regression models were used to examine determinants of suicide risk. Results Across all models, diagnosis of depression was the strongest predictor of suicide plan and/or attempt (OR = 5.54, 95% CI = 3.71–8.27, p < 0.001). Comparing clinical symptoms between suicidal and non-suicidal groups at the time of admission, the largest effect sizes were found for hopelessness ( p < 0.001, η 2 = 0.11), and guilt or shame ( p < 0.001, η 2 = 0.09). Female sex was identified as a significant factor for elevated suicidal risk (OR = 1.56, 95% CI = 1.01–2.21, p = 0.01), thus we stratified the regression model by sex to identify specific risk factors for suicide plan and/or attempt for males and females. Among males, having no confidant (OR = 2.13, 95% CI = 1.19–3.80, p = 0.01), presence of recent stressors (OR = 1.95, 95% CI = 1.16–3.29, p = 0.01), and participation in social activities (OR = 1.67, 95% CI = 1.02–2.71, p = 0.04) were important predictors, while among females, younger age (OR = 0.96, 95% CI = 0.94–0.97, p < 0.001) increased odds of suicide plan and/or attempt. Conclusion EMR-derived findings highlight different psychosocial and clinical determinants for males and females associated with suicide plan or attempt prior to psychiatric admission. Identifying precipitating factors that elevate imminent suicide risk may inform suicide prevention efforts for psychiatric inpatients.
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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 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».