Prevalence and factors associated with suicidal ideation among students taking university entrance tests: revisited and a study based on Geographic Information System data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A previous study identified students taking Bangladeshi university entrance tests as a vulnerable group at a higher risk of suicidal behaviours before the COVID-19 pandemic. However, the impact of the pandemic on the magnitude of these behaviours among this population remains unexplored. AIMS: This study aimed to investigate the prevalence of suicidal ideation and associated factors among Bangladeshi university entrance test takers following the pandemic. In addition, an approach based on Geographic Information System (GIS) data was used to visualise the distribution of suicidal ideation across the country. METHODS: A cross-sectional approach was used to collect data among participants taking the entrance test at Jahangirnagar University in September 2022. Using SPSS, data were analysed with chi-squared tests and binary regression, and ArcGIS was used to map the results across the nation. RESULTS: The study revealed a prevalence of 14.4% for past-year suicidal ideation, with 7.4% and 7.2% reporting suicide plans and attempts, respectively. Notably, repeat test-takers exhibited a higher prevalence of suicidal behaviours. Significant risk factors for suicidal ideation included urban residence, smoking, drug use, COVID-19 infection and deaths among close relations, depression, anxiety and burnout. The GIS-based distribution indicated significant variation in the prevalence of suicidal ideation across different districts, with higher rates observed in economically and infrastructurally deprived areas. CONCLUSIONS: Urgent measures are needed to address the high prevalence of suicidal behaviours among students taking university entrance tests students in Bangladesh, particularly in light of the COVID-19 pandemic. Enhanced mental health support, targeted prevention efforts and improved resources in economically disadvantaged regions are crucial to safeguard the well-being of these students.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».