Notice bibliographique
Résumé
Introduction The COVID-19 pandemic has greatly disrupted the day-to-day life of university students, as it has for the general population. University students have been reported to have high rates of mental health concerns, including suicidal ideation. Objectives Ascertaining the correlation of Covid-19 dissemination and proximity to University students in Vancouver, Canada, with suicidal ideation and suicidal plan. Methods We analyuzed weekly cross-sectional data from our Canadian World Mental Health International College Student survey by plotting the 30-day suicide ideation as a binary and the ordered 30-day suicide ideation outcomes using logistic and ordered generalized additive model (GAM) respectively, with a cubic spline and adjusting for demographics. We also ran an analysis on the association between binary 30-day ideation and different sample characteristics using logistic regression. Results The time trend analysis showed that suicidal ideation did not seem to increase during the COVID-19 pandemic. On the contrary, ideation levels were found to be high in the beginning (February 2020) with a downwards trend through June to September before gradually increasing around November, 2020. We identified sociodemographic risk factors that may be associated with suicidal ideation, and established that those most at risk were students who had been emotionally overwhelmed by Covid-19 and unable to find help. Conclusions Our results seem to indicate that, in general, students have remained resilient under the stress factors presented by the pandemic, and that trends in suicidality seem to follow seasonal or school calendar year stressors rather than respond to the pandemic. However, certain subpopulations appear to be more affected than others. Disclosure No significant relationships.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».