Suicidal behavior among inpatients with severe mental conditions in a public mental health hospital in Uganda
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Suicidal behaviors are prevalent among inpatients with severe mental conditions and may result in many dying by suicide. Few studies have focused on the burden of suicidal behaviors among these inpatients in low-income settings, despite suicide being consistently higher in lower-income countries such as Uganda. This study, therefore, provides the prevalence and associated factors of suicidal behaviors and suicide attempts among inpatients with severe mental conditions in Uganda. METHOD: This was a retrospective chart review of all individuals admitted with severe mental conditions to a large psychiatry inpatient unit in Uganda for four years (2018-2021). Two separate logistic regressions were conducted to determine the factors associated with suicidal behaviors or suicidal attempts among the admitted individuals. RESULTS: The prevalence of suicidal behavior and suicidal attempts among 3104 (mean age = 33, Standard deviation [SD] = 14.0; 56% were males) were 6.12% and 3.45%, respectively. Having a diagnosis of depression increased the likelihood of both suicidal behaviors (adjusted odds ratio [aOR]: 5.36; 95% confidence interval [CI]: 2.14-13.37; p =0.001) and attempts (aOR: 10.73; 95% CI: 3.44-33.50; p < 0.001). However, a diagnosis of substance-related disorder increased the likelihood of having attempted suicide (aOR: 4.14; 95% CI: 1.21-14.15; p = 0.023). The likelihood of having suicidal behavior decreased as one increased in age (aOR: 0.97; 95% CI: 0.94-0.99; p = 0.006) and increased among individuals reporting stress from financial constraints (aOR: 2.26; 95% CI: 1.05-4.86; p = 0.036). CONCLUSION: Suicidal behaviors are common among inpatients managed for severe mental health conditions in Uganda, especially those with substance use and depressive disorders. In addition, financial stressors are a main predictor in this low-income country. Therefore, regular screening for suicide behaviors is warranted, especially among individuals with depression, and substance use, among those who are young, and among those reporting financial constraints/stress.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».