Suicidal ideation and attempts in brain tumor patients and survivors: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Subsequent to a diagnosis of a brain tumor, psychological distress has been associated with negative effects on mental health as well as suicidality. The magnitude of such impact has been understudied in the literature. We conducted a systematic review to examine the impact of a brain tumor on suicidality (both ideation and attempts). Methods: In accordance with the PRISMA guidelines, we searched for relevant peer-reviewed journal articles on PubMed, Scopus, and Web of Science databases from inception to October 20, 2022. Studies investigating suicide ideation and/or attempt among patients with brain tumors were included. Results: Our search yielded 1,998 articles which were screened for eligibility. Seven studies consisting of 204,260 patients were included in the final review. Four studies comprising 203,906 patients (99.8%) reported elevated suicidal ideation and suicide attempt incidence compared with the general population. Prevalence of ideation and attempts ranged from 6.0% to 21.5% and 0.03% to 3.33%, respectively. Anxiety, depression, pain severity, physical impairment, glioblastoma diagnosis, male sex, and older age emerged as the primary risk factors associated with increased risk of suicidal ideation and attempts. Conclusion: Suicidal ideation and attempts are increased in patients and survivors of brain tumors compared to the general population. Early identification of patients exhibiting these behaviors is crucial for providing timely psychiatric support in neuro-oncological settings to mitigate potential harm. Future research is required to understand pharmacological, neurobiological, and psychiatric mechanisms that predispose brain tumor patients to suicidality.
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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 | 0,005 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».