Association of objective visual impairment with suicidal ideation and suicide attempts among adults aged ≥50 years in low/middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is currently limited literature on the association between visual impairment and suicidal thoughts and behaviours, especially among older adults from low/middle-income countries (LMICs). Thus, we aimed to investigate the associations of objectively measured distance visual impairment with suicidal ideation and suicide attempts among adults aged ≥50 years from six LMICs and to identify potential mediators. METHODS: Cross-sectional, community-based, nationally representative data from the WHO Study on global AGEing and adult health were analysed. Objective distance visual acuity was measured using the tumbling E logMAR chart, and vision impairment was categorised as none, mild, moderate and severe. Self-reported information on past 12-month suicidal ideation and suicide attempts was also collected. Multivariable logistic regression and mediation analysis were conducted. RESULTS: Data on 34 129 individuals aged ≥50 years (mean (SD) age, 62.4 (16.0) years; 47.9% men) were analysed. After adjustment for potential confounders, compared with no visual impairment, severe visual impairment was significantly associated with suicidal ideation (OR=9.50; 95% CI=2.47 to 36.52). Moderate and severe visual impairment were significantly associated with a 2.22 (95% CI=1.14 to 4.35) and 11.50 (95% CI=1.44 to 91.88) times higher odds of suicide attempts, respectively. Disability, poor self-rated health, mobility and loneliness explained 14.0%, 9.3%, 7.2% and 6.3% of the association between moderate/severe visual impairment and suicide attempts, respectively. CONCLUSION: Interventions to reduce suicidal ideation and suicide attempts among older adults with visual impairment in LMICs are required, targeting identified mediators, while using tested strategies for suicide prevention per se in LMICs may yield beneficial outcomes.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».