Suicidal Ideation in a Population-Based Sample of Adolescents: Implications for Family Medicine Practice
Notice bibliographique
Résumé
Introduction. This study investigated the relationship between suicidal ideation and demographic characteristics, health conditions, depression, and health care utilization patterns among adolescents. Methods. Secondary analysis of the regionally representative Canadian Community Health Survey conducted in 2000/2001 (response rate 85%). Adolescents aged 15 to 19 who reported suicidal ideation in the previous year (n = 260) were compared with their peers who did not (n = 5528). The association between suicidal ideation and socio-demographic and health characteristics were investigated. Findings. Almost three-quarters (73%) of suicidal adolescents had not spoken with any health professional about mental health issues in the preceding year. Despite the fact that 80% of suicidal adolescents had regular contact with their family doctor, only 5% had consulted with them about mental health issues. In addition to the well-known risk factors of depression and stress, suicidal ideation was highly elevated in adolescents with two or more chronic health conditions, self-reported poor health, migraines, and back pain and those whose activities were prevented by pain (P < .05). Other characteristics significantly correlated with suicidal ideation included smoking, living in single parent families, and having lower levels of social support. Conclusions. Family physicians should regularly screen for suicidal thoughts in their adolescent patients with these characteristics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 | 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 ».