Predictors of Suicidal Ideation Among “At Risk” Cocaine‐Using African American Women
Notice bibliographique
Résumé
The focus of this study was to identify factors that differentiate women drug abusers who had experienced suicidal ideation from those who did not. Face-to-face interviews were conducted with 221 cocaine-using women in Atlanta, GA, 88 (39.8%) of whom reported thinking about committing suicide at least once during the 90 days prior to interview and 133 (60.2%) of whom did not. Multivariate logistic regression was used to identify predictors of suicidal ideation, and post hoc goodness-of-fit tests were conducted to assess the robustness of final models derived. Model 1 excluded all psychosocial functioning measures and Model 2 included these items. Both models showed that suicidal ideation was more common among women who were unemployed, had been abused sexually, engaged in sexual relations to cope with stresses, or had less helpful relatives. In addition, Model 1 revealed a heightened risk for women experiencing financial problems and those who had a previous mental health diagnosis, whereas Model 2 showed an elevated risk among women who experienced anxiety and those who had lower levels of self-esteem. These findings suggest the need for prevention and intervention programs that target at-risk women, and for such programs to include an emphasis on suicidal ideation in addition to focusing on risk factors that are addressed more commonly.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».