Incidence and Risk Factors for Suicide Attempts in Patients Diagnosed with Major Depressive Disorder
Notice bibliographique
Résumé
Angélica Gonçalves Peter,1,2 Mariane Lopez Molina,3 Taiane de Azevedo Cardoso,1,4 Thaíse Campos Mondin,5 Ricardo Azevedo da Silva,1 Karen Jansen,1 Marcelo Machado Dornellas de Barros,1 Érico Nobre dos Santos,1 Kyara Rodrigues de Aguiar,1 Luciano Dias de Mattos Souza1 1Postgraduate Program in Health and Behavior, Catholic University of Pelotas (UCPel), Pelotas, Brazil; 2Educational Development Center, Federal University of Pampa, Jaguarão, Brazil; 3Psychology Department, Anhanguera Educational College of Rio Grande, Rio Grande, Brazil; 4Department of Psychiatry and Behavioural Neurosciences, McMaster University, Hamilton, Canada; 5Department of Student Affairs, Federal University of Pelotas, Pelotas, BrazilCorrespondence: Luciano Dias de Mattos SouzaPrograma de Pós-Graduação em Saúde e Comportamento, Universidade Católica de Pelotas (UCPel), Rua Gonçalves Chaves, 373, Sala 418 C, Pelotas RS 96015-560, BrazilEmail luciano.dms@gmail.comObjective: This study seeks to investigate the cumulative incidence and risk factors of suicide attempts in an outpatient sample of adults diagnosed with major depressive disorder (MDD).Materials and Methods: This is a longitudinal study with 377 patients aged between 18 and 60 years. Those were diagnosed with MDD with no history of suicide attempts when they sought care at the Mental Health Outpatient Clinic of the Catholic University of Pelotas and evaluated again 3 years after. Participants were evaluated with the Mini International Neuropsychiatric Interview (MINI Plus) and answered instruments of clinical investigation and a sociodemographic questionnaire.Results: The cumulative incidence of suicide attempts in the sample was 10.1%. Youths aged up to 29 years (OR 2.23; 95% CI 1.13 to 4.64), with low schooling (OR 2.35; 95% CI 1.15 to 4.80), who suffered intense physical abuse during childhood (OR 2.77; 95% CI 1.31 to 5.84) and were at prior suicide risk (OR 3.39; 95% CI 1.56 to 7.37) were more likely to attempt suicide.Conclusion: The findings of this study may help health professionals identify depressed patients at greater risk for a first suicide attempt, supporting clinical decision and therapeutic planning.Keywords: depression, suicide, attempt, incidence, longitudinal studies
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».