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Record W7000978549

Impact du covid-19 sur l'épidémiologie des conduites suicidaires des adolescents du grand Marseille

2024· dissertation· fr· W7000978549 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueHAL (Le Centre pour la Communication Scientifique Directe) · 2024
Typedissertation
Languagefr
FieldPsychology
TopicCOVID-19 and Mental Health
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsPoison controlNova scotiaContext (archaeology)Public healthHealth services
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

La pandémie mondiale du Covid-19 a été un événement bouleversant sur bien des points. C’est suite à ce genre de crise sanitaire exceptionnelle que l’on peut comprendre certains phénomènes pathologiques et tirer des conclusions pour améliorer les soins que l’on propose au quotidien. Aujourd’hui bien ancrées comme une problématique de santé publique au niveau international et national, les conduites suicidaires des populations sont analysées de manière récurrente dans la littérature et l’ont été en particulier dans le contexte de cette crise sanitaire. La tranche d’âge des adolescents et jeunes adultes, chez laquelle les conduites suicidaires sont déjà fréquentes, semblent avoir été particulièrement impactée par la pandémie. Des dynamiques d’augmentation des conduites suicidaires à l’échelle internationale et nationale ont ainsi été repérées, touchant particulièrement les jeunes, et doivent amener à des prises de décisions en termes de programmes de prévention et de soins à grande échelle. A une échelle plus locale du grand Marseille, nous avons souhaité porter notre attention sur l’épidémiologie des conduites suicidaires autour de la période pandémique chez les adolescents de 11 à 18 ans. Pour réaliser cette étude nous avons dans un premier temps inclus tous les adolescents hospitalisés pour conduites suicidaires dans le service de pédiatrie générale du Centre Hospitalier Universitaire de la Timone à Marseille, de mars 2019 à juin 2024, et analysé leurs caractéristiques socio-démographiques et cliniques aux différents temps de la pandémie. Dans un second temps nous avons décrit durant cette période encore plus finement les profils cliniques des patients transférés de la pédiatrie au service pédopsychiatrique universitaire de l’Espace Arthur à l’Hôpital Salvator à Marseille. Les résultats ont montré une augmentation importante du nombre d’hospitalisations des adolescents pour conduites suicidaires au fil de la pandémie de Covid-19 avec une dynamique locale similaire à celle décrite dans la littérature au niveau national et international, avec quelques particularités locales comme un rebond d’hospitalisations en 2020 plus tardif. Les durées d’hospitalisation plus longues des patients après la pandémie suggèrent des profils cliniques plus sévères dans un contexte d’offre locale de soins en hospitalisation temps plein pédopsychiatrique très diminuée. En conclusion, à l’instar de ce qui est décrit dans la littérature au niveau national et international, cette étude montre que la pandémie de Covid-19 a impacté les conduites suicidaires des adolescents du grand Marseille avec une augmentation de leur nombre et de leur sévérité clinique et des chiffres de prévalence qui restent élevés jusqu’à juin 2024 à un niveau significativement supérieur à celui de la période prépandémique. Ces changements épidémiologiques et cliniques doivent nous faire réfléchir et peut-être modifier, comme le font nos collègues partout en France, à l’organisation de la prévention et des soins en pédopsychiatrie.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.004
metaresearch head score (Gemma)0.012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.355
Threshold uncertainty score0.705

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0040.012
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0020.002
Science and technology studies0.0020.001
Scholarly communication0.0020.001
Open science0.0010.002
Research integrity0.0010.002
Insufficient payload (model declined to judge)0.0060.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.054
GPT teacher head0.367
Teacher spread0.313 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

Quick stats

Citations0
Published2024
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