Internet Use Related to Suicidal Thoughts and Help-Seeking – Preliminary Results of a Study with Depressive Patients
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Suicide-related Internet use is becoming more common, and many research study its potential risks and benefits. Objectives Data on suicidal thoughts and Internet use of patients with depressive disorders were collected to assess their suicide-related Internet use and its relation to help-seeking preferences. Methods Semi-structured interviews were completed to assess Internet use patterns and suicidal thoughts among patients treated with depressive disorders, and preferred forms of help-seeking were also examined. Results 113 patients completed the interviews, most of them spend more hours a day using the Internet. More than 80% came across suicide-related contents while browsing, a quarter reported specific search for suicidal contents. In case of suicidal thoughts, three-quarters of depressed patients would seek help from a mental health professional, two-thirds from their partners, half from friends, and nearly one-third from parents, other relatives or from GPs. Most patients would prefer offline (personal) help for their psychological problems and suicidal thoughts, online methods were less preferred, with only one-fifth choosing these options. However, a third of them also considered it probable that they would not ask anyone for help. Conclusions Despite of the frequent use of the Internet, online help-seeking is less common in depressive patients. However, in the times of pandemic, online help facilities may provide an opportunity to prevent suicidal behavior for those, who have suicidal thoughts and use the Internet regularly, especially searching for suicide-related contents. In the future, further research is needed to develop more effective online suicide prevention programs and applications. Disclosure No significant relationships.
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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».