Internet Search Activity of Young People With Mood Disorders Who Are Hospitalized for Suicidal Thoughts and Behaviors: Qualitative Study of Google Search Activity
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the internet search activity of people with suicidal thoughts and behaviors (STBs). This data source has the potential to inform both clinical and public health efforts, such as suicide risk assessment and prevention. OBJECTIVE: We aimed to evaluate the internet search activity of suicidal young people to find evidence of suicidal ideation and behavioral health-related content. METHODS: Individuals aged between 15 and 30 years (N=43) with mood disorders who were hospitalized for STBs provided access to their internet search history. Searches that were conducted in the 3-month period prior to hospitalization were extracted and manually evaluated for search themes related to suicide and behavioral health. RESULTS: A majority (27/43, 63%) of participants conducted suicide-related searches. Participants searched for information that exactly matched their planned or chosen method of attempting suicide in 21% (9/43) of cases. Suicide-related search queries also included unusual suicide methods and references to suicide in popular culture. A majority of participants (33/43, 77%) had queries related to help-seeking themes, including how to find inpatient and outpatient behavioral health care. Queries related to mood and anxiety symptoms were found among 44% (19/43) of participants and included references to panic disorder, the inability to focus, feelings of loneliness, and despair. Queries related to substance use were found among 44% (19/43) of participants. Queries related to traumatic experiences were present among 33% (14/43) of participants. Few participants conducted searches for crisis hotlines (n=3). CONCLUSIONS: Individuals search the internet for information related to suicide prior to hospitalization for STBs. The improved understanding of the search activity of suicidal people could inform outreach, assessment, and intervention strategies for people at risk. Access to search data may also benefit the ongoing care of suicidal patients.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».