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Enregistrement W4401988125 · doi:10.22541/au.172496184.41057094/v1

Suicidality in primary care, youth mental health services: Prevalence, risk factors and implications for practice

2024· preprint· en· W4401988125 sur OpenAlexaboutno aff
Sabina Albrecht, Debra Rickwood, Nic Telford, Georgia Privitera, Nicola Palfrey

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMental healthSuicidal ideationPsychiatrySuicide preventionMedicinePrimary careQuarter (Canadian coin)IndigenousPoison controlPsychologyFamily medicineEnvironmental healthGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Youth suicide is a concern world-wide and suicidality, the presence of suicidal ideation or intent, is a critical risk for youth mental health services. This study aimed to determine the prevalence of suicidality in primary care, youth mental health services, along with its correlates and the course of treatment offered to clients. Routinely collected data from Australia’s headspace national youth mental health foundation, which has over 160 centres across Australia providing mental health care to young people aged 12-25 years, were analysed for new clients who started and completed their first episode of care between 1 July 2022 and 30 June 2023. This included 30,437 young people/episodes of care and 74,393 occasions of service. Results showed that suicidality was evident in almost one-quarter of young people, although it was rarely reported as a primary presenting issue. When evident, it was usually identified at first visit. Those most at risk were young people in unstable accommodation, who identified as LGBTIQA+ or who were Indigenous. The findings show that suicidality should be anticipated in young people presenting to primary care mental health settings, and youth services need to be able to competently deal with suicide risk rather than using this as exclusion criteria.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,087

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,327 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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