Sex and Racial/Ethnic Differences in Suicidal Consideration and Suicide Attempts among US College Students, 2011-2015
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: In this study, we examined sex and racial/ethnic differences in the prevalence and predictors of suicide consideration and attempts among US college students. Methods: We used multivariable logistic regression to investigate suicide consideration and attempts by sex and race/ethnicity among students (N = 319,342) who completed the American College Health Association-National College Health Assessment from fall 2011 to spring 2015. Results: Overall, the prevalence of suicide consideration and attempts was higher in spring 2015 than fall 2011 (p < .05). Men had higher odds of suicide consideration and attempts than women (p < .001). Blacks, Hispanics, and Asians had higher odds of suicide consideration and attempts compared with Whites (p < .001). Weight-related problems (unhealthy weight, body weight overestimation, and lack of physical activity), sleep problems (insufficient sleep and sleep difficulties), and lower levels of academic performance were associated with both suicide consideration and attempts (p < .05). Conclusions: Our findings indicate a need for sex- and race/ethnicity-specific suicide prevention strategies for college students, specifically men and racial/ethnic minority groups. Furthermore, appropriate weight and sleep management could be considered to help prevent suicide among US college students.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».