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Enregistrement W617856317 · doi:10.1097/nmd.0000000000000320

Predictors of Future Suicide Attempts Among Individuals Referred to Psychiatric Services in the Emergency Department

2015· article· en· W617856317 sur OpenAlexaffabout
Yunqiao Wang, Joanna Bhaskaran, Jitender Sareen, JianLi Wang, Rae Spiwak, Shay‐Lee Bolton

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Nervous and Mental Disease · 2015
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of CalgarySouth Health CampusUniversity of ManitobaManitoba Health
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésEmergency departmentOdds ratioLogistic regressionConfidence intervalOddsMedicinePsychiatryStepwise regressionReceiver operating characteristicDemographyEmergency psychiatryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study examined which factors predict future suicide attempts (SAs) among people referred to psychiatric services in the emergency department (ED). It included consecutive adult (age >18 years) presentations (N = 6919) over a 3-year period to the two tertiary care hospitals in Manitoba, Canada. Medical professionals assessed each individual on 19 candidate risk factors. Stepwise logistic regression and receiver operating characteristic curves examined the association between the baseline variables and future SAs within the next 6 months. A total of 104 individuals re-presented to the ED with future SAs. Of the 19 baseline variables, only two independently accounted for the variance in future attempts. High-risk scores using this two-item model were associated with elevated odds of future SA (odds ratio, 3.22; 95% confidence interval, 1.62-6.42; p < 0.01), but this was tempered by a low positive predictive value. Further evaluation is required to determine if this two-item tool could help identify people requiring more comprehensive risk assessment referred to psychiatry in the ED.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,289 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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