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Enregistrement W4407223165 · doi:10.1037/abn0000969

Delineating empirically plausible causal pathways to suicidality among people at clinical high risk for psychosis.

2025· article· en· W4407223165 sur OpenAlex
Michael V. Bronstein, Erich Kummerfeld, Carrie E. Bearden, Barbara A. Cornblatt, Elaine F. Walker, Scott W. Woods, Daniel H. Mathalon, Diana O. Perkins, Kristen S. Cadenhead, Jean Addington, Tyrone D. Cannon, Sophia Vinogradov

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Psychopathology and Clinical Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Institute of Mental HealthCommonwealth of Massachusetts
Mots-clésPsychosisPsychologyClinical psychologyPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

= 266). Data on correlates of suicidality-including depression and attenuated psychosis symptoms, sleep, and childhood trauma-from two initial study timepoints were submitted to the greedy relaxations of the sparsest permutation algorithm. Intervention calculus was used to estimate the (lower bound) total empirically plausible causal effects of each variable on suicidality. Across both samples, greedy relaxations of the sparsest permutation suggested that symptoms of depression-particularly hopelessness, self-deprecation, and depressed mood-were likely direct causes of suicidality among people at CHR for psychosis. Across samples and measurement time points, intervention calculus indicated that depressed mood exerted the greatest influence over suicidality of all measured variables. This study provides data-driven, testable hypotheses about the causal pathways leading to suicidality among people at CHR for psychosis and suggests promising targets for interventions on suicidality tailored to these individuals. Future experimental research should test these hypotheses by, for example, comparing the suicide risk reduction afforded by interventions aimed at each aforementioned target. (PsycInfo Database Record (c) 2025 APA, all rights reserved).

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,853

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,382 · 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