Do associations between suicide ideation and its correlates (substance use, anxiety, and depression) differ according to victimization type among youth? A Smart platform study
Notice bibliographique
Résumé
The issues associated with mental health, substance misuse, and suicide ideation are complex and sensitive among youth. We sought to investigate the role that subjective health, internalizing and externalizing risk factors play in the association between victimization and suicide ideation among youth in Canada via used a custom-built digital epidemiological smartphone application (Smart Platform) on their personal smartphones. A sample of 818 youth citizen scientists in Saskatchewan, Canada downloaded the app to provide information on victimization, subjective health, internalizing problems (symptoms of stress, anxiety, and depression), externalizing behaviours (cannabis use, alcohol, smoking), and suicide ideation. Binary regression models were used to estimate associations and controlled for gender, age, perpetration, and ethnicity. From our sample, 23% of youth reported suicide ideation (i.e., thoughts) in the past year. Three types of victimization (cyberbullied, made fun or teased, or bullied via being left out) are associated with a two-times higher risk of suicide ideation. Although certain risk factors (anxiety, poor subjective health, and cannabis use) were associated with higher suicide ideation risk, they did not moderate the association between victimization and suicide ideation. Symptoms of depression were found to be protective against suicide ideation. Suicide ideation is high among this sample of youth in Canada. Certain types of victimization, internalizing and externalizing risk factors, and poor subjective health are associated with a higher risk of suicide ideation. However, our findings confirm that the pathway from victimization to suicide ideation is complex and is potentially moderated by factors other than the ones explored here.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».