Analyzing Trends in Suicide Attempts Among the Pediatric Population in the United States: A Study Using CDC’s Youth Risk Behavior Surveillance System (YRBSS) Database
Notice bibliographique
Résumé
Background Suicide is a significant public health concern among the pediatric population in the United States. This study aims to comprehensively analyze suicide attempts among adolescents using data from the Youth Risk Behavior Surveillance System (YRBSS) maintained by the Centers for Disease Control and Prevention (CDC). Methods The pediatric population of grades 9-12 students (13-17 years old) was included in the study population, and data were collected from multiple cycles of the YRBSS survey. Descriptive statistics and time-trend analyses were conducted to examine attempted suicide rates based on location, gender, race/ethnicity, school grade level, and sexual orientation. Results Significant variations in attempted suicide rates were observed among different demographic groups. In 2021, of the subset with suicide attempt, females reported a higher prevalence of attempted suicide (13.3%, n=211), while males exhibited a lower rate (6.6%, n=104). Of the total studied population in 2021, Palau had the highest attempted suicide rate (25.2%, n=3924), followed by the Northern Mariana Islands (17.6%, n=2740). Over 1991-2021, no significant location-based variations were observed. In 2021, American Indian/Alaska Native adolescents had the highest attempted suicide rate at 16% (n=2491), followed by Black adolescents (14.5%, n=2258). Ninth-grade students reported higher rates in 2021 (11.6%, n=1806). Adolescents reporting both opposite-sex (36.7%, n=5715) and same-sex-only sexual contacts or both (32.9%, n=5123) exhibited notably higher rates in 2021. Conclusion This study highlights alarming attempted suicide rates in the US pediatric population, emphasizing the need for tailored prevention efforts and mental health support. It offers essential guidance for policymakers, researchers, and mental health professionals in developing evidence-based strategies to promote youth well-being and combat the impact of suicide attempts.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| 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 ».