Understanding Suicidal Behaviours in the Context of Depression through a Biopsychosocial, Whole Person Modelling, Machine Learning Framework
Notice bibliographique
Résumé
Suicide is a multifaceted psychiatric phenomenon with various biopsychosocial drivers. Suicide can be further categorized into suicidal ideation and self-harm, with self-harm encompassing both fatal and non-fatal suicide attempts. There is ongoing debate as to the merit of differentiating nonsuicidal self-injury from other suicidal behaviours (such as suicide attempts). This differentiation is commonly attributed to the difference in the underlying intent of the action. Empirical studies based on ideation-to-action theories of suicidal behaviour have had little success in the identification of specific yet stable risk factors for suicide. Generally, suicidal behaviours are used as diagnostic criteria for other psychiatric disorders—namely major depressive disorder, bipolar disorder, and borderline personality disorder. Furthermore, the interplay between suicidal thoughts and behaviours and the genetics of depression is not well understood. Overall, there is a movement away from traditional risk prediction frameworks and toward suicide resilience as a novel research concept to frame future studies. In order to address these research gaps, three cross-sectional studies were conducted using data from the Toronto Adolescent and Youth Cohort study, the Canadian Longitudinal Study on Aging, and the UK Biobank. First, the data-driven, operationalized constructs of self-harm based on intent (i.e., into distinct categories of suicidal behaviour and nonsuicidal self-injury) were shown to be clinically differentiable in a population of treatment seeking, transitional-aged youth. Second, suicidal thoughts but not behaviours were shown to mediate associations between genetic risk for depression and peripheral biomarkers (specifically white blood cell count, neutrophil count, and triglyceride levels). Lastly, machine learning models developed within a resilience-based, Whole Person Modelling framework prioritized age, age at first sexual intercourse, and educational attainment as top predictors of suicide attempt resilience. These studies further our understanding of suicidal behaviours and the genetic underpinning of depression. Collectively, they highlight the biopsychosocial factors of resilience to suicide attempts in the context of depression and provide candidate targets for future studies. Focused individual-level interventions guided by these population-level findings may help decrease rates of suicidal behaviours by bolstering resilience, particularly in relation to depression.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».