Associations of School Connectedness with Adolescent Suicidality: Gender Differences and the Role of Risk of Depression
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Previous studies have not examined associations of school connectedness with adolescent suicidal behaviours stratified by gender, while including a measure of depression. We analyzed survey data to determine whether there are independent protective associations of higher school connectedness with suicidal behaviours in Canadian adolescents, while controlling for potential confounders, including risk of depression; and whether such associations differ by gender. METHOD: Using data from a stratified cluster sample of randomly selected classes of students in schools in 3 of Canada's Atlantic provinces, we used multiple logistic regression to examine whether associations of risk of depression, measured using the 12-item Center for Epidemiologic Studies-Depression scale, lessened protective associations of higher school connectedness with suicidal behaviours in grades 10 and 12 students, while stratifying by gender. RESULTS: After adjusting for risk of depression, higher school connectedness was independently associated with decreased suicidal ideation in both genders and with suicidal attempt in females. In males, higher connectedness was no longer protective for suicide attempt when risk of depression was included in the model. CONCLUSIONS: School connectedness, which is felt to have positive influences on many types of adolescent behaviour, appears to also be both directly and indirectly protective for suicidality. These effects may occur through different pathways in females and males. Given the protection it offers both genders, including those at risk and not at risk of depression, increasing school connectedness should be considered as a universal adolescent mental health strategy. Studies that examine school connectedness should include analyses that examine potential differences between males and females.
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Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».