Life-History Factors Influence Teenagers’ Suicidal Ideation: A Model Selection Analysis of the Canadian National Longitudinal Survey of Children and Youth
Notice bibliographique
Résumé
Suicidality is an important contributor to disease burden worldwide. We examine the developmental and environmental correlates of reported suicidal ideation at age 15 and develop a new evolutionary model of suicidality based on life history trade-offs and hypothesized accompanying modulations of cognition. Data were derived from the National Longitudinal Survey of Children and Youth (Statistics Canada) which collected information on children’s social, emotional, and behavioral development in eight cycles between 1994 and 2009. We take a model selection approach to understand thoughts of suicide at age 15 ( N ≈ 1,700). The most highly ranked models include social support, early life psychosocial stressors, prenatal stress, and mortality cues. Those reporting consistent early life stress had 2.66 greater odds of reporting thoughts of suicide at age 15 than those who reported no childhood stress. Social support of the primary caregiver, neighborhood cohesion, nonkin social support of the adolescent, and the number of social support sources are all associated with suicidal thoughts, where greater neighborhood cohesion and social support sources are associated with a reduction in experiencing suicidal thoughts. Mother’s prenatal smoking throughout pregnancy is associated with a 1.5 greater odds of suicidal thoughts for adolescents compared to children whose mother’s reported not smoking during pregnancy. We discuss these findings in light of evolutionary models of suicidality. This study identifies both positive and negative associations on suicidal thoughts at age 15 and considers these in light of adaptive response models of human development. Findings are relevant for mental health policy.
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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 | 0,010 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».