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Enregistrement W4381597219 · doi:10.1080/22423982.2023.2226284

A systematic review on risk and protective factors for suicide and suicidal behaviour among Greenland Inuit

2023· review· en· W4381597219 sur OpenAlexaboutno aff
Ivalu Katajavaara Seidler, Nanna Lund Hansen, Arnârak Patricia Bloch, Christina Viskum Lytken Larsen

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Circumpolar Health · 2023
Typereview
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueChild Abuse and Trauma
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSyddansk Universitet
Mots-clésPsycINFOSocioeconomic statusSuicide preventionPoison controlOccupational safety and healthProtective factorEnvironmental healthInjury preventionMedicineMental healthHuman factors and ergonomicsRisk factorPsychiatryPsychologyMEDLINEPopulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Since the 1970s, suicide has been a major public health issue in Greenland. The World Health Organization has emphasised the importance of the identification of both risk and protective factors in relation to suicide. The aim of this paper was to identify scientific literature on risk and protective factors for suicide and suicidal behaviour among Greenland Inuit. Searches in PubMed and PsycInfo resulted in 420 studies that were screened by three of the authors. After screening, the authors included 15 studies that were subject to quality assessment and data extraction. All 15 studies reported on risk factors, and only three mentioned protective factors. Most reported risk factors were on an individual level and were related to socioeconomic status, mental health, alcohol and substance use, and life stress. Risk factors related to the family mainly related to adverse childhood experiences, while the community level concerned access to education, work, and conflicts. The results indicate a large knowledge gap about protective factors for suicide and suicidal behaviour. The few protective factors reported were related to men having a family, high socioeconomic status, and being born between 1901 and 1950.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,005
Bibliométrie0,0080,009
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,076
Tête enseignante GPT0,417
Écart entre enseignants0,341 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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