Predictors of increased affective symptoms and suicidal ideation during the COVID-19 pandemic: results from a large-scale study of 14 271 Thai adults
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Increasing data suggest emergent affective symptoms during the COVID-19 pandemic. OBJECTIVES: To study the impact of the COVID-19 pandemic on affective symptoms and suicidal ideation in Thai adults. METHODS: The Collaborative Outcomes Study on Health and Functioning during Infection Times uses non-probability sampling (chain referring and voluntary response sampling) and stratified probability sampling to identify risk factors of mental health problems and potential treatment targets to improve mental health outcomes during pandemics. FINDINGS: Analysing 14 271 adult survey participants across all four waves of the COVID-19 pandemic in Thailand, covering all 77 provinces from 1 June 2020 to 30 April 2022, affective symptoms and suicidality increased during COVID-19 pandemic. Affective symptoms were strongly predicted by pandemic (feelings of isolation, fear of COVID-19, loss of social support, financial loss, lack of protective devices) and non-pandemic (female sex, non-binary individuals, adverse childhood experiences (ACEs), negative life events, student status, multiple mental health and medical conditions, physical pain) risk factors. ACEs, prior mental health conditions and physical pain were the top three risk factors associated with both increased affective symptoms and suicidal ideation during the COVID-19 pandemic. Partial least squares analysis showed that ACEs were the most important risk factor as they impacted most pandemic and non-pandemic risk factors. CLINICAL IMPLICATIONS: Rational policymaking during a pandemic should aim to identify the groups at highest risk (those with ACEs, psychiatric and medical disease, women, non-binary individuals) and implement both immediate and long-term strategies to mitigate the impact of ACEs, while effectively addressing associated psychiatric and medical conditions.
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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 | 0,000 | 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 ».