Associations between traumatic event experiences, psychiatric disorders, and suicidal behavior in the general population of Afghanistan: findings from Afghan National Mental Health Survey
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The role of traumatic event exposure and psychiatric disorders as central risk factors for suicidal behavior has been established, but there are limited data in high conflict regions with significant trauma exposures such as Afghanistan. METHODS: A nationally representative, cross-sectional survey was conducted through systematic stratified random sampling in 8 regions of Afghanistan in 2017 (N = 4474). Well-validated instruments were used to establish trauma exposure, psychiatric disorders. Death preference, suicidal ideation, plan, and attempts were assessed. RESULTS: In the total sample, 2.2% reported suicidal ideation in the past 12 months, and 7.1% of respondents reported that they had suicidal ideation at some point in their lives; 3.4% reported a suicide attempt. Women were at higher risk than men. All traumatic event exposures were strongly associated with suicidal behavior. Respondents who reported experiencing sexual violence were 4.4 times more likely to report lifetime suicide attempts (95% CI 2.3-8.4) and 5.8 times more likely to report past 12-month suicidal ideation (95% CI 2.7-12.4). Associations were strong and significant for all psychiatric disorders related to suicidal behavior. Respondents who met criteria for major depressive episodes (OR = 7.48; 95% CI 4.40-12.72), generalized anxiety disorder (OR = 6.61; 95% CI 3.54-12.33), and PTSD (OR = 7.26; 95% CI 4.21-12.51) had the highest risk of past 12-month suicidal ideation. CONCLUSION: Traumatic event exposures and psychiatric disorders increase risk of suicidal behavior in the Afghan general population; women are at high risk. Interventions to reduce trauma exposure, including expansion of a mental health workforce in the region, are critically important.
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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 | 0,005 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».