Cybervictimization in adolescence and its association with subsequent suicidal ideation/attempt beyond face‐to‐face victimization: a longitudinal population‐based study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Cross-sectional associations have been documented between cybervictimization and suicidal risk; however, prospective associations remain unclear. METHODS: Participants were members of the Quebec Longitudinal Study of Child Development (QLSCD), a prospective birth cohort of 2,120 individuals followed from birth (1997/98) to age 17 years (2014/15). Cybervictimization and face-to-face victimization experienced since the beginning of the school year, as well as serious suicidal ideation and/or suicide attempt were self-reported at ages 13, 15 and 17 years. RESULTS: In cross-sectional analyses at 13, 15 and 17 years, adolescents cybervictimized at least once had, respectively, 2.3 (95% CI = 1.64-3.19), 4.2 (95% CI = 3.27-5.41) and 3.5 (95% CI = 2.57-4.66) higher odds of suicidal ideation/attempt after adjusting for confounders including face-to-face victimization, prior mental health symptoms and family hardship. Sensitivity analyses suggested that cybervictimization only and both cyber- and face-to-face victimization were associated with a higher risk of suicidal ideation/attempt compared to face-to-face victimization only and no victimization; however, analyses were based on small n. In prospective analyses, cybervictimization was not associated with suicidal ideation/attempt 2 years later after accounting for baseline suicidal ideation/attempt and other confounders. In contrast, face-to-face victimization was associated with suicidal ideation/attempt 2 years later in the fully adjusted model, including cybervictimization. CONCLUSIONS: The cross-sectional association between cybervictimization and suicidal ideation/attempt is independent from face-to-face victimization. The absence of a prospective association suggested short-term effects of cybervictimization on suicidal ideation/attempt.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».