The prevalence of suicidal thoughts and behaviours among college students: a meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Adolescence and young adulthood carry risk for suicidal thoughts and behaviours (STB). An increasing subpopulation of young people consists of college students. STB prevalence estimates among college students vary widely, precluding a validated point of reference. In addition, little is known on predictors for between-study heterogeneity in STB prevalence. METHODS: A systematic literature search identified 36 college student samples that were assessed for STB outcomes, representing a total of 634 662 students [median sample size = 2082 (IQR 353-5200); median response rate = 74% (IQR 37-89%)]. We used random-effects meta-analyses to obtain pooled STB prevalence estimates, and multivariate meta-regression models to identify predictors of between-study heterogeneity. RESULTS: Pooled prevalence estimates of lifetime suicidal ideation, plans, and attempts were 22.3% [95% confidence interval (CI) 19.5-25.3%], 6.1% (95% CI 4.8-7.7%), and 3.2% (95% CI 2.2-4.5%), respectively. For 12-month prevalence, this was 10.6% (95% CI 9.1-12.3%), 3.0% (95% CI 2.1-4.0%), and 1.2% (95% CI 0.8-1.6%), respectively. Measures of heterogeneity were high for all outcomes (I 2 = 93.2-99.9%), indicating substantial between-study heterogeneity not due to sampling error. Pooled estimates were generally higher for females, as compared with males (risk ratios in the range 1.12-1.67). Higher STB estimates were also found in samples with lower response rates, when using broad definitions of suicidality, and in samples from Asia. CONCLUSIONS: Based on the currently available evidence, STB seem to be common among college students. Future studies should: (1) incorporate refusal conversion strategies to obtain adequate response rates, and (2) use more fine-grained measures to assess suicidal ideation.
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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 | 0,017 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,058 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».