Suicidal Ideation, Suicide Attempts, and Suicide Deaths in Adolescents and Young Adults With Type 1 Diabetes: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Evidence is lacking on the risk of suicide-related behaviors (suicidal ideation, suicide attempt, suicide death) in youth with type 1 diabetes (T1D). PURPOSE: We aimed to 1) determine the prevalence of suicidal ideation, suicide attempts, and suicide deaths in adolescents and young adults (AYA) with T1D aged 10-24 years; 2) compare suicide-related behavior prevalence in youth with and without T1D; and 3) identify factors associated with suicide-related behaviors. DATA SOURCES: A systematic search was conducted in MEDLINE, Embase, and PsycInfo up to 3 September 2023. STUDY SELECTION: We included observational studies where investigators reported the prevalence of suicide-related behaviors among AYA aged 10-24 years with T1D. DATA EXTRACTION: We collected data on study characteristics, data on prevalence of suicide-related behaviors, and data on associated factors. DATA SYNTHESIS: We included 31 studies. In AYA with versus without T1D, pooled prevalence of suicidal ideation was 15.4% (95% CI 10.0-21.7; n = 18 studies) vs. 11.5% (0.4-33.3; n = 4), respectively, and suicide attempts 3.5% (1.3-6.7; n = 8) vs. 2.0% (0.0-6.4; n = 5). Prevalence of suicide deaths ranged from 0.04% to 4.4% among youth with T1D. Difficulties with T1D self-management were frequently reported to be associated with higher rates of suicide-related behaviors. However, findings on the association of glycemic levels and suicide-related behaviors were inconsistent. LIMITATIONS: There was a considerable level of heterogeneity in meta-analysis of both suicidal ideation and suicide attempts. CONCLUSIONS: Suicidal ideation and suicide attempts are prevalent in AYA with T1D. Current evidence does not suggest that these rates are higher among AYA with T1D than rates among those without.
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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 | 0,013 | 0,038 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,033 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».