Associations of suicide-related media reporting characteristics with help-seeking and suicide in Oregon and Washington
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Specific content characteristics of suicide media reporting might differentially impact suicides in the population, but studies have not considered the overarching theme of the respective media stories and other relevant outcomes besides suicide, such as help-seeking behaviours. METHODS: We obtained 5652 media reports related to suicide from 6 print, 44 broadcast and 251 online sources in Oregon and Washington states, published between April 2019 and March 2020. We conducted a content analysis of stories regarding their overarching focus and specific content characteristics based on media recommendations for suicide reporting. We applied logistic regression analyses to assess how focus and content characteristics were associated with subsequent calls to the US National Suicide Prevention Lifeline (Lifeline) and suicides in these two states in the week after publication compared to a control time period. RESULTS: Compared to a focus on suicide death, a focus on suicidal ideation, suicide prevention, healing stories, community suicide crises/suicide clusters and homicide suicide was associated with more calls. As compared to a focus on suicide death, stories on suicide prevention and stories on community suicide crises/suicide clusters were also associated with no increase in suicides. Regarding specific content characteristics, there were associations that were largely consistent with previous work in the area, for example, an association of celebrity suicide reporting with increases in suicide. CONCLUSION: The overall focus of a media story may influence help-seeking and suicides, and several story characteristics appear to be related to both outcomes. More research is needed to investigate possible causal effects and pathways.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».