Factors associated with suicide risk in young women with premenstrual dysphoric disorder: a population-based study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Women with premenstrual dysphoric disorder (PMDD) are more likely to report suicide ideation and behavior when compared to women without PMDD. However, there is a lack of studies investigating the risk factors for suicide risk in women with PMDD. Thus, the aim of this study is to assess the factors associated with suicide risk in young women with PMDD. METHODS: This is a cross-sectional study including 128 young women with PMDD who were recruited from the community. PMDD and suicide risk were assessed by trained psychologists using the Mini International Neuropsychiatric Interview (MINI-PLUS). Suicide risk evaluation includes six questions that assess suicidal intention, planning, and previous attempts. Subjects who answer yes to any of the six questions are classified as having current suicide risk. RESULTS: The prevalence of current suicide risk in women with PMDD was 28.1%. The factors associated with suicide risk in this population were: presenting current panic disorder (odds ratio [OR]: 18.71 [95% confidence interval {95%CI} 1.02-343.27], p = 0.048), a non-white skin color (OR: 4.18 [95%CI 1.28-13.61], p = 0.018), greater severity of depressive symptoms (OR: 1.22 [95%CI 1.12-1.32], p < 0.001), and history of childhood trauma (OR: 1.04 [95%CI 1.01-1.08], p = 0.010). CONCLUSION: Our findings indicate that there are key sociodemographic and clinical factors associated with suicide risk in young women with PMDD, enabling clinicians to identify at-risk individuals who could benefit from further screening and interventions.
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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 | 0,002 |
| 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 ».