The Impact of Infectious Disease-Related Public Health Emergencies on Suicide, Suicidal Behavior, and Suicidal Thoughts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. Background: Infectious disease-related public health emergencies (epidemics) may increase suicide risk, and high-quality evidence is needed to guide an international response. Aims: We investigated the potential impacts of epidemics on suicide-related outcomes. Method: We searched MEDLINE, EMBASE, PsycInfo, CINAHL, Scopus, Web of Science, PsyArXiv, medRxiv, and bioRxiv from inception to May 13–16, 2020. Inclusion criteria: primary studies, reviews, and meta-analyses; reporting the impact of epidemics; with a primary outcome of suicide, suicidal behavior, suicidal ideation, and/or self-harm. Exclusion criteria: not concerned with suicide-related outcomes; not suitable for data extraction. PROSPERO registration: #CRD42020187013. Results: Eight primary papers were included, examining the effects of five epidemics on suicide-related outcomes. There was evidence of increased suicide rates among older adults during SARS and in the year following the epidemic (possibly motivated by social disconnectedness, fears of virus infection, and concern about burdening others) and associations between SARS/Ebola exposure and increased suicide attempts. A preprint study reported associations between COVID-19 distress and past-month suicidal ideation. Limitations: Few studies have investigated the topic; these are of relatively low methodological quality. Conclusion: Findings support an association between previous epidemics and increased risk of suicide-related outcomes. Research is needed to investigate the impact of COVID-19 on suicide outcomes.
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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 | 0,014 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».