Refining the suicide phenotype : psychopathological and familial studies
Notice bibliographique
Résumé
Suicide is a serious problem in our society with a high emotional, as well as financial, burden. Research has identified a number of risk factors for suicidal behaviour, including the presence of psychiatric diagnosis, and the comorbidity of psychiatric diagnosis. In particular, high lifetime aggression and impulsiveness have repeatedly been implicated as risk factors for suicidal behaviour, and have also been observed to cluster in families. This study investigates the phenotype of suicide completion through exploration of comorbid patterns of psychopathology and seasonality in order to gain a better understanding of possible subgroups of suicide completers, particularly with respect to impulsive-aggressive behaviours and their psychopathological correlates. This study also explores the familiality of suicidal behaviour, and its relationship to impulsive-aggressive behaviours and their psychopathological correlates. Our findings show that suicide cases can be clustered into three different groups according comorbidity: a low-comorbidity group, a substance-dependent group, and a group exhibiting childhood onset of psychopathology. We also find that seasonal variation in suicide varies according to psychopathology. Finally, we confirm that suicide has a familial component independent of psychopathology, and find evidence to suggest that this may be mediated by severity of suicidal ideation, and aggressive behaviour.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».