Characteristics of Suicidal Patients Who Engaged in Suicide-Related Internet Use in the United Kingdom: Cross-Sectional Survey Findings
Notice bibliographique
Résumé
Background: Suicide-related internet use encompasses various web-based behaviors, including searching for suicide methods, sharing suicidal thoughts, and seeking help. Research suggests that suicide-related internet use is prevalent among people experiencing suicidality, but its characteristics among mental health patients remain underexplored. Objective: This study aimed to examine the sociodemographic, clinical, and suicidality-related characteristics of suicidal mental health patients who engage in suicide-related internet use compared with those who do not. Methods: A cross-sectional survey was conducted from June to December 2023, recruiting participants aged 18 years and older with recent contact with secondary mental health services in the United Kingdom. The survey assessed sociodemographic characteristics, psychiatric diagnoses, suicidal thoughts and behaviors, and engagement in suicide-related internet use. Statistical analyses included chi-square tests, Wilcoxon tests, and multivariable logistic regression to identify predictors of engaging in suicide-related internet use. Results: Of 696 participants, 75% (522) engaged in suicide-related internet use in the past 12 months. Those who engaged in suicide-related internet use were almost 3 times as likely to have attempted suicide in the past year (32.5% vs 9.2%, P<.001). They were more likely to have a diagnosis of personality disorder (34.4% vs 18.5%, P<.001) and to disclose suicidal thoughts to someone (87.8% vs 72.8%, P<.001). They also reported higher levels of suicidal ideation intensity (median =6.6 vs 5.1, P<.001). There were no significant sociodemographic differences between groups, including age. Conclusions: The findings suggest that suicide-related internet use is a common behavior among suicidal mental health patients across various age groups, challenging the notion that it is primarily a concern for younger populations. The association between suicide-related internet use and increased suicidality highlights the need for clinicians to incorporate discussions about web-based behaviors in suicide risk assessments. Given the high rate of disclosure of suicidal thoughts among suicide-related internet users, clinicians may have an opportunity to engage in open, nonjudgmental discussions about their patients' internet use.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».