Trajectories of suicidality during a 2-year early-intervention program for first-episode psychosis: A longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
Little is known about the individual course of suicidal ideations and attempts (i.e., suicidality) after treatment initiation. We examined the trajectories of suicidality and associated risk factors over a 2-year early intervention program for first-episode psychosis in 450 patients (age range 18-35 years at admission) consecutively admitted from 2003 to 2017. Suicidality was assessed via systematic file review, while sociodemographic and clinical variables were assessed at admission. Latent class growth modelling identified three trajectories: low (69.6 %), initially high (22.9 %), and persistently high (7.6 %) suicidality. Patients who were younger, lived alone and were diagnosed with affective psychosis were significantly more likely to follow the initially high trajectory. Patients who attempted suicide up to 3 months before admission, lived alone and presented lower levels of the PANSS excited factor were significantly more likely to follow the persistently high trajectory. Attempting suicide up to 3 months before admission distinguished persistently high and initially high suicidality trajectories. Suicide risk during early intervention program for first-episode psychosis is heterogenous, with acute and enduring suicidal risk, suggesting the need to adapt suicide prevention strategies to these different risk profiles.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».