Identification of Risk Factors for Suicide and Insights for Developing Suicide Prevention Technologies: A Systematic Review and Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Suicide is a termite that engulfs close to seven hundred thousand people worldwide each year. Existing work on risk factors that predict suicide lacks statistical associations, does not consider most countries, and has a wide range of risk factor domains. The goal of this systematic review and meta-analysis is to enhance our current understanding of suicidality by identifying risk factors that are most strongly associated with suicide and their impact on developing technological interventions for suicide prevention. A search strategy was carried out on four databases: (1) PsycINFO, (2) IEEE Xplore, (3) the ACM Digital Library, and (4) PubMed, and twenty-five studies were included based on the inclusion criteria. Factors statistically associated with suicide are any diagnosed mental disorder, adverse life events, past suicide attempts, low education level, loneliness or high levels of isolation, bipolar disorder, depression, multiple chronic health conditions, family history of suicide, sexual trauma, and being female. Domain-wise, comorbid disorders, and behavior-related risk factors are most strongly associated with suicide. We present a new hierarchical model of risk factors for suicide that advances our understanding of suicide and its causes. Finally, we present open research directions and considerations for developing suicide prevention technologies.
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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 | 0,016 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,015 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».