Prevalence and correlates of suicidal ideation among the general population in China during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic is a major threat to the public. However, the comprehensive profile of suicidal ideation among the general population has not been systematically investigated in a large sample in the age of COVID-19. METHODS: A national online cross-sectional survey was conducted between February 28, 2020 and March 11, 2020 in a representative sample of Chinese adults aged 18 years and older. Suicidal ideation was assessed using item 9 of the Patient Health Questionnaire-9. The prevalence of suicidal ideation and its risk factors was evaluated. RESULTS: A total of 56,679 participants (27,149 males and 29,530 females) were included. The overall prevalence of suicidal ideation was 16.4%, including 10.9% seldom, 4.1% often, and 1.4% always suicidal ideation. The prevalence of suicidal ideation was higher in males (19.1%) and individuals aged 18-24 years (24.7%) than in females (14.0%) and those aged 45 years and older (11.9%). Suicidal ideation was more prevalent in individuals with suspected or confirmed infection (63.0%), frontline workers (19.2%), and people with pre-existing mental disorders (41.6%). Experience of quarantine, unemployed, and increased psychological stress during the pandemic were associated with an increased risk of suicidal ideation and its severity. However, paying more attention to and gaining a better understanding of COVID-19-related knowledge, especially information about psychological interventions, could reduce the risk. CONCLUSIONS: The estimated prevalence of suicidal ideation among the general population in China during COVID-19 was significant. The findings will be important for improving suicide prevention strategies during COVID-19.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».