Dual harm among patients attending a mental health unit in Uganda: a hospital based retrospective study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Dual harm encompasses the complex interplay of the co-occurrence of self-harm and aggression. Individuals with dual harm may display a more hazardous pattern of harmful behaviors like homicide-suicide compared to people with sole harm. This study aimed to examine the presence of dual harm among general psychiatry inpatients in a mental health unit in Uganda. METHODS: A retrospective chart review of 3098 inpatients from January 2018 to December 2021. Dual harm reported experience at admission was based on experiences of self-harm with harm to people or property or both. Logistic regression assessed the association between dual harm and sociodemographics and clinical characteristics. RESULTS: A total of 29 (1%) patients experienced dual harm, with five having experienced self-harm with both harm to others and property, 23 with harm to people, and one with harm to property. Dual harm was statistically significantly associated with the male gender at bivariate analysis. However, there were no statistically significant factors associated with dual harm at multivariate analysis or sensitivity analysis with the specific types of dual harm. CONCLUSION: General psychiatry inpatients in Uganda experience dual harm before admission at lower prevalence than in previous literature. However, no investigated sociodemographic and clinical factors could explain these experiences. Further studies looking at dual harm are warranted to understand these unfortunate experiences with serious consequences among patients in Uganda.
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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 | 0,000 | 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 ».