Les facteurs associés à la présence de pensées suicidaires chez les jeunes en contexte de catastrophe : quelles leçons tirer des études existantes en contexte de pandémie ?
Notice bibliographique
Résumé
Il est largement reconnu que les catastrophes naturelles engendrent des conséquences importantes pour les populations exposées. Les jeunes sont particulièrement vulnérables à développer des problèmes de santé mentale après un désastre, notamment des pensées suicidaires. Or, dans le contexte de la pandémie de la COVID-19, il s’avère important de documenter ce phénomène afin d’intervenir efficacement, d’autant plus que les catastrophes et les risques de pandémie tendent à augmenter. Cette revue systématique des écrits vise à identifier les facteurs associés positivement ou négativement à la présence de pensées suicidaires chez les jeunes à la suite d’une catastrophe. Au total, 24 articles scientifiques ont été retenus pour l’analyse et ont permis de dégager plusieurs facteurs associés aux pensées suicidaires, tels que la dépression, le stress post-traumatique, l’âge, l’exposition au désastre, ainsi que les traumatismes antérieurs. Des pistes concrètes découlent de la présente analyse afin d’orienter l’intervention auprès des jeunes dans ce contexte.
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 | 0,007 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».