Risk Factors for Suicide Attempts in Chinese Patients with Major Depressive Disorder: A Systematic Review and Meta-Analysis
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.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND This meta-analysis aimed to identify risk factors for suicide attempts (SA) in patients with depression to inform clinical practice. MATERIAL AND METHODS We searched multiple databases up to January 1, 2025, including MEDLINE and Embase. Case-control and cohort studies reporting risk factors for SA in patients with depression were included. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS), and meta-analyses were performed using Rev Man 5.4 software. Results are expressed as odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI). Heterogeneity was assessed using I² and P values, and publication bias was evaluated using funnel plots and Egger's test. The registration information was deposited in the International Register of Systematic Reviews and Meta-Analyses (PROSPERO) trial registry (CRD420251061401; Retrospective registration). RESULTS Out of a total of 3792 records, 22 case-control studies were included. The overall heterogeneity (I2) ranged from 0% to 91.9%. Significant risk factors for SA included suicidal ideation (OR=4.98, 95% CI 3.21-7.22), previous hospitalizations (OR=1.38, 95% CI 1.18-1.61), family history of suicide (OR=2.59, 95% CI 1.89-3.57), psychotic symptoms (OR=2.77, 95% CI 1.98-3.88), frequent depressive episodes (OR=2.58, 95% CI 1.58-4.22), self-blame (OR=2.43, 95% CI 1.78-3.31), negative life events (OR=3.77, 95% CI 2.85-5.51), and delusion (OR=3.14, 95% CI 1.99-4.96). Publication bias was detected for family history of suicide and suicidal ideation, but OR values remained significant after correction. CONCLUSIONS Our findings highlight the need for comprehensive risk assessments and targeted interventions in clinical practice to prevent suicide attempts in patients with depression. Future research should explore the mechanisms and interactions of these risk factors to refine prevention strategies.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle