Suicide methods and severe mental illness: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: People with severe mental illness (SMI) have a higher risk of suicide compared with the general population. However, variations in suicide methods between people with different SMIs have not been examined. The aim of this pre-registered (PROSPERO CRD42022351748) systematic review was to pool the odds of people with SMI who die by suicide versus those with no SMI, stratified by suicide method. METHODS: Searches were conducted on December 11, 2023 across PubMed, PsycInfo, CINAHL, and Embase. Eligible studies were those that reported suicide deaths stratified by SMI and suicide methods. Studies were pooled in a random-effects meta-analysis, and risk of bias was measured by the Joanna Briggs Institute checklist. RESULTS: After screening, 12 studies were eligible (n = 380,523). Compared with those with no SMI, people with schizophrenia had 3.38× higher odds of jumping from heights (95% CI: 2.08-5.50), 1.93× higher odds of drowning (95% CI: 1.50-2.48). People with bipolar disorder also had 3.2× higher odds of jumping from heights (95% CI: 2.70-3.78). Finally, people with major depression had 3.11× higher odds of drug overdose (95% CI: 1.53-6.31), 2.11× higher odds of jumping from heights (95% CI: 1.93-2.31), and 2.33× lower odds of dying by firearms (OR = 0.43, 95% CI: 0.33-0.56). No studies were classified as high risk of bias, and no outcomes had high levels of imprecision or indirectness. CONCLUSION: These findings could inform lethal means counselling practices in this population. Additionally individual, clinical, community and public health interventions for people with SMI should prioritise, where feasible, means restriction including access to heights or drugs to overdose.
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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 | 0,015 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 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) | 0,004 | 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 ».