Nomogram for estimating the risk of suicide attempts in major depressive disorder: integrating demographic, clinical and biochemical markers – a cross-sectional study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Major depressive disorder (MDD) is a significant risk factor for suicide attempts (SA), making early identification of those most at risk crucial for effective clinical intervention. This study aimed to identify demographic, clinical, and biochemical correlates of SA among inpatients with MDD. Methods: In this cross-sectional study, data were collected from 968 inpatients diagnosed with MDD, including 392 with documented suicide attempts (MDD-SA) and 576 without suicidal behaviors (MDD-NSA). Demographic characteristics, clinical history, and peripheral biochemical markers were analyzed using multivariable logistic regression to assess associations with SA. Variable selection was performed using penalized logistic regression with 10-fold cross-validation, and the selected variables were then entered into a binary logistic regression model to illustrate the relative contribution of significant factors. Model performance was evaluated using the area under the Receiver Operating Characteristic (ROC) curve, calibration plots, and decision curve analysis (DCA). Results: Significant differences were found between MDD-S and MDD-N in marital status (42.3% vs. 57.7%, p = 0.004), alcohol consumption (15.82% vs. 8.85%, p < 0.001), tobacco use (20.67% vs. 13.73%, p = 0.004), education level (p < 0.001), life events (79.59% vs. 65.28%, p < 0.001), and folate levels (p < 0.001). MDD-S patients were more likely to undergo modified electroconvulsive therapy (61.73% vs. 39.41%, p < 0.001) and mood stabilizers (26.02% vs. 18.92%, p = 0.009). The nomogram incorporated tobacco use, alcohol consumption, education level, life events, and folate levels, showing good discrimination (C-index = 0.709, bootstrap = 0.703). ROC analysis demonstrated an AUC of 0.709 (95% CI: 0.677-0.742), and DCA confirmed clinical utility. Conclusion: Several routinely available variables, including tobacco use, alcohol consumption, education level, life events, and folate level, were associated with suicide attempts in MDD inpatients. Our findings highlight these important correlates, which may help clinicians in recognizing patients at elevated risk. The nomogram provided in this study should be regarded only as a visualization to better illustrate the contribution of these factors, rather than as a clinical assessment tool. Prospective multicenter studies are needed for further validation.
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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 | 0,015 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».