Suicidal ideation and mental illnesses during the COVID-19 pandemic in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The presence of a mental illness is a known risk factor for suicide mortality and other suicide-related behaviours, including suicidal ideation. We examined prevalence of mental illnesses among adults with and without suicidal ideation in Canada during the pandemic. Data and methods We used pooled data from the 2020, 2021, & 2023 Survey on COVID-19 and Mental Health to estimate the prevalence of moderate to severe symptoms of generalized anxiety disorder, major depressive disorder, and posttraumatic stress disorder among adults who reported suicidal ideation, compared to those who did not report suicidal ideation. We also conducted the analyses across sociodemographic factors and COVID-19 pandemic-related experiences. Results Among adults in Canada who reported suicidal ideation, 83.0% also screened positive for at least one of the three mental illnesses. The prevalence of mental illnesses did not differ significantly across sociodemographic factors or pandemic-related experiences. In contrast, the prevalence of at least one mental illness among adults without suicidal ideation was much lower (21.2%), and this prevalence differed by sociodemographic factors and pandemic-related experiences. Interpretation During the COVID-19 pandemic, most adults in Canada with suicidal ideation had moderate to severe symptoms of mental illness.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».