Distress, desperation and despair: anxiety, depression and suicidality among rural South African youth
Notice bibliographique
Résumé
Common mental disorders (CMDs) affect millions of people worldwide and impose a high cost to individuals and society. Youth are disproportionately affected, as has also been confirmed in South Africa. Mental disorders and substance use disorders often occur as concurrent disorders. Although youth in rural South Africa grow up in d Steel, Z., Marnane, C., Iranpour, C., Chey, T., Jackson, J. W., Patel, V., & Silove, D. (2014). The global prevalence of common mental disorders: A systematic review and meta-analysis 1980-2013. International Journal of Epidemiology, 43(2), 476–493. https://doi.org/https://dx.doi.org/10.1093/ije/dyu038[Crossref], [PubMed], [Web of Science ®] , [Google Scholar]ifficult social and economic conditions, the study of mental disorders in South Africa has focussed primarily on urban populations. One such rural area in South Africa is the Harry Gwala District, where rates of interpersonal violence and self-inflicted injuries among 15–24-year-old men, are extraordinarily high. Suicide is an important proxy measure of severe emotional distress, predominantly depression and hopelessness. This study reports on rates of fatal self-harm among 15–24-year-old men in the Harry Gwala District. We determined the rates and severity of CMDs and their correlates among 355 young males ranging in age from 14 to 24 years in the Harry Gwala District community. High rates of depression, anxiety, hopelessness and worthlessness were reported. One in four of the young men and boys reported current suicidal thoughts associated with depression, anxiety, feelings of worthlessness and binge drinking. Reports of alcohol use were high, as were those of daily cannabis use. Our findings show high rates of CMDs and alcohol use, and highlight the impact of collective dysphoria on the mental well-being of rural youth in South Africa, who are likely coping through drug and alcohol use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».