Characterizing suicidal thoughts and behaviours in individuals presenting to a psychiatric emergency department: a protocol for a multimethod approach for suicide prevention research
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Identifying individuals at risk of suicide remains an ongoing challenge. Previous research investigating risk factors for suicidal thoughts and behaviours (STB) has been informative for assessing suicide risk. However, the complex biological, psychological and sociocultural factors underlying STB have not been comprehensively captured to date, which has limited our understanding of how these factors interact to influence STB. Moreover, acute care settings, such as emergency departments (EDs), are often first points of contact for individuals with STB, highlighting a need for more research in these settings. METHODS AND ANALYSIS: We aim to (1) characterize a cohort seeking care for STB and their clinical trajectories; (2) situate the cohort by comparing its characteristics and outcomes to other groups seeking emergency care; (3) explore their experiences of seeking care; and (4) examine blood-based biomarkers modulating risk for STB. Using a multimethod, prospective cohort design, we will follow up to 500 people aged 16 or older presenting to the ED with STB at a psychiatric hospital over 1 year. Analyses will involve descriptive statistics and latent profile analysis to characterize the cohort, hypothesis tests and regression models to situate the cohort, qualitative analysis based on a realist research framework to understand experiences, and within-participant comparisons of proteins, mRNA and epigenetic DNA modifications to examine biomarkers of contrasting states of STB. ETHICS AND DISSEMINATION: This study was approved by the hospital's Research Ethics Board with safeguards in place to ensure the well-being of participants and research team. An integrated knowledge translation approach will be used for dissemination, wherein patient and family advisors are engaged throughout each study phase. Findings will enhance our understanding of the multifactorial nature of suicide risk, inform strategies for prevention and provide important insights into characteristics, experiences and outcomes of individuals with STB, who are under-represented in mental health research.
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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 | 0,072 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,007 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,008 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,031 | 0,012 |
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 ».