Antecedents and sex/gender differences in youth suicidal behavior
Notice bibliographique
Résumé
Suicide is the second leading cause of death in youth globally; however, there is uncertainty about how best to intervene. Suicide rates are typically higher in males than females, while the converse is true for suicide attempts. We review this "gender paradox" in youth, and in particular, the age-dependency of these sex/gender differences and the developmental mechanisms that may explain them. Epidemiologic, genetic, neurodevelopmental and psychopathological research have identified suicidal behaviour risks arising from genetic vulnerabilities and sex/gender differences in early adverse environments, neurodevelopment, mental disorder and their complex interconnections. Further, evolving sex-/gender-defined social expectations and norms have been thought to influence suicide risk. In particular, how youth perceive and cope with threats and losses (including conforming to others' or one's own expectations of sex/gender identity) and adapt to pain (through substance use and help-seeking behaviours). Taken together, considering brain plasticity over the lifespan, these proposed antecedents to youth suicide highlight the importance of interventions that alter early environment(s) (e.g., childhood maltreatment) and/or one's ability to adapt to them. Further, such interventions may have more enduring protective effects, for the individual and for future generations, if implemented in youth.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».