Relationship Between Severity and Length of Exposure to COVID-19 Parameters and Resulting Government Responses and the Suicide Crisis Syndrome (SCS)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The COVID-19 pandemic has had a globally devastating psychosocial impact. A detailed understanding of the mental health implications of this worldwide crisis is critical for successful mitigation of and preparation for future pandemics. Using a large international sample, we investigated in the present study the relationship between multiple COVID-19 parameters (both disease characteristics and government responses) and the incidence of the suicide crisis syndrome (SCS), an acute negative affect state associated with near-term suicidal behavior. METHODS: Data were collected from 5528 adults across 10 different countries in an anonymous web-based survey between June 2020 and January 2021. RESULTS: Individuals scoring above the SCS cut-off lived in countries with higher peak daily cases and deaths during the first wave of the pandemic. Additionally, the longer participants had been exposed to markers of pandemic severity (eg, lockdowns), the more likely they were to screen positive for the SCS. Findings reflected both country-to-country comparisons and individual variation within the pooled sample. CONCLUSION: Both the pandemic itself and the government interventions utilized to contain the spread appear to be associated with suicide risk. Public policy should include efforts to mitigate the mental health impact of current and future global disasters.
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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 | 0,005 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».