Pathways to suicidality across ethnic groups in Canadian adults: the possible role of social stress
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Ethnicity is an important determinant of mental health outcomes including suicidality (i.e. suicidal ideation and suicide attempt). Understanding ethnic differences in the pathways to suicidality is important for suicide prevention efforts in ethnically diverse populations. These pathways can be conceptualized within a social stress framework. METHOD: The study examines ethnic differences in the pathways to suicidality in Canada within a social stress framework. Using data from the Canadian Community Health Survey Cycle 1.1 (CCHS 1.1) and path analysis, we examined the hypotheses that variations in (1) socio-economic status (SES), (2) sense of community belonging (SCB), (3) SES and SCB combined, and (4) SES, SCB and clinical factors combined can explain ethnic differences in suicidality. RESULTS: Francophone whites and Aboriginals were more likely to report suicidality compared to Anglophone whites whereas visible minorities and Foreign-born whites were least likely. Disadvantages in income, income and education, income and its combined effect with depression and alcohol dependence/abuse led to high rates even among the low-risk visible minority group. Indirect pathways for Asians differed from that of Blacks and South Asians, specifically through SCB. With the exception of SCB, Aboriginals were most disadvantaged, which exacerbated their risk for suicidality. However, their strong SCB buffered the risk for suicidality across pathways. Disadvantages in education, income and SCB were associated with the high risk for suicidality in Francophone whites. CONCLUSIONS: Francophone whites and Aboriginals had higher odds of suicidality compared to Anglophone whites; however, some pathways differed, indicating the need for targeted program planning and prevention efforts.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».