Conducta suicida y factores asociados en el municipio de Sibaté (2017-2022)
Notice bibliographique
Résumé
Esta investigación tuvo como objetivo describir la conducta suicida y establecer los factores de riesgo asociados al intento de suicidio en Sibaté, Cundinamarca, durante el período 2017-2022. Para ello, se realizó un estudio de corte transversal retrospectivo que incluyó 280 casos reportados al Sistema Nacional de Vigilancia en Salud Pública y a la Base de Notificación de Eventos en Salud Mental Departamental del municipio de Sibaté. Se establecieron las frecuencias de intento de suicidio, ideación suicida y cutting, se caracterizó la población de estudio de acuerdo con estos desenlaces y se evaluaron los factores asociados al intento de suicidio utilizando un modelo de regresión logística binaria. Se estudiaron 280 pacientes con conducta suicida, observándose un aumento en los reportes a partir del 2020. De estos, 134 personas presentaron intento de suicido, 133 ideación suicida y 13 cutting. El modelo de regresión logística mostró que las personas con conflictos sociales tuvieron 5,91 veces más posibilidades de presentar un intento de suicidio; por el contrario, aquellas con antecedentes de conducta suicida o un historial clínico vieron reducida en un 40 % la posibilidad de intentarlo. La población entre 18 y 28 años presentó la mayor probabilidad (OR 7,06) de realizar un intento de suicidio. Se concluye que la conducta suicida es frecuente en adolescentes y jóvenes adultos en Sibaté, por lo que los programas de prevención en el marco de la salud pública del municipio deben estar adecuados a las necesidades de esta población y requiere el fortalecimiento de las redes de apoyo psicosocial.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».