Dynamic Simulation Models of Suicide and Suicide-Related Behaviors: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Suicide remains a public health priority worldwide with over 700,000 deaths annually, ranking as a leading cause of death among young adults. Traditional research methodologies have often fallen short in capturing the multifaceted nature of suicide, focusing on isolated risk factors rather than the complex interplay of individual, social, and environmental influences. Recognizing these limitations, there is a growing recognition of the value of dynamic simulation modeling to inform suicide prevention planning. OBJECTIVE: This systematic review aims to provide a comprehensive overview of existing dynamic models of population-level suicide and suicide-related behaviors, and to summarize their methodologies, applications, and outcomes. METHODS: Eight databases were searched, including MEDLINE, Embase, PsycINFO, Scopus, Compendex, ACM Digital Library, IEEE Xplore, and medRxiv, from inception to July 2023. We developed a search strategy in consultation with a research librarian. Two reviewers independently conducted the title and abstract and full-text screenings including studies using dynamic modeling methods (eg, System Dynamics and agent-based modeling) for suicide or suicide-related behaviors at the population level, and excluding studies on microbiology, bioinformatics, pharmacology, nondynamic modeling methods, and nonprimary modeling reports (eg, editorials and reviews). Reviewers extracted the data using a standardized form and assessed the quality of reporting using the STRESS (Strengthening the Reporting of Empirical Simulation Studies) guidelines. A narrative synthesis was conducted for the included studies. RESULTS: The search identified 1574 studies, with 22 studies meeting the inclusion criteria, including 15 System Dynamics models, 6 agent-based models, and 1 microsimulation model. The studies primarily targeted populations in Australia and the United States, with some focusing on hypothetical scenarios. The models addressed various interventions ranging from specific clinical and health service interventions, such as mental health service capacity increases, to broader social determinants, including employment programs and reduction in access to means of suicide. The studies demonstrated the utility of dynamic models in identifying the synergistic effects of combined interventions and understanding the temporal dynamics of intervention impacts. CONCLUSIONS: Dynamic modeling of suicide and suicide-related behaviors, though still an emerging area, is expanding rapidly, adapting to a range of questions, settings, and contexts. While the quality of reporting was overall adequate, some studies lacked detailed reporting on model transparency and reproducibility. This review highlights the potential of dynamic modeling as a tool to support decision-making and to further our understanding of the complex dynamics of suicide and its related behaviors. TRIAL REGISTRATION: PROSPERO CRD42022346617; https://www.crd.york.ac.uk/prospero/display_record.php?RecordID=346617.
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 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 | 0,011 | 0,063 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,001 |
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 ».