Correlates of suicidal ideation related to the COVID-19 Pandemic: Repeated cross-sectional nationally representative Canadian data
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: With significant levels of mental distress reported by populations, globally, the magnitude of suicidal ideation during and beyond the COVID-19 pandemic is a central concern. The goal of this study was to quantify the extent of pandemic-related suicidal ideation in the Canadian population during the first ten months of the pandemic and identify sociodemographic and pandemic-related stressors associated with increased risk of ideation. METHOD: Data were derived from three rounds of a mental health monitoring survey, nationally representative by age, gender, household income, and region, delivered online in May 2020, September 2020, and January 2021. Bivariate analyses were used to quantify the proportion of respondents in Canada reporting suicidal ideation by sociodemographic factors and pandemic-related stressors. Unadjusted and adjusted multivariable logistic regression was used to study the association between suicidal ideation and correlates within four pandemic-related stressor categories (financial, relationship, substance use, COVID-19 exposure). RESULTS: Of the 7002 respondents, 6.2% (n = 433) reported experiencing suicidal thoughts or feelings as a result of the pandemic within the two weeks prior to taking the survey. In terms of sociodemographic factors, suicidal ideation was more commonly reported among those who were not cisgender, <65 years-old, single, Indigenous, LGBT2Q+, and who experience a pre-existing mental health condition. After adjusting for sociodemographic factors, indicators across all four pandemic-related stressor categories were associated with two or more times the odds of suicidal ideation. CONCLUSION: Disparities in COVID-19 related suicidal ideation have persisted throughout the first year of the pandemic for specific sociodemographic sub-groups and those who have faced stressors related to finances, relationships, increased substance use, and COVID-19 virus exposure. To best address these disparities and to prevent a transition from suicidal ideation to action, appropriate planning, resources, and policies are needed to ensure health and well-being for everyone.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».