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Enregistrement W4408317482 · doi:10.1080/07481187.2025.2476981

Comparison of suicidal behavior among Chinese university students before and during the COVID-19 pandemic: Findings from a two-wave cross-sectional study

2025· article· en· W4408317482 sur OpenAlexafffund
Zhi-Ying Yao, Xiaomei Xu, Changgui Kou, Xinting Wang, Bao-Peng Liu, Shengli Cheng, Gao Jian-guo, Bob Lew, Josephine Pui‐Hing Wong, Kenneth Fung, Cun-Xian Jia

Notice bibliographique

RevueDeath Studies · 2025
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueSuicide and Self-Harm Studies
Établissements canadiensUniversity of TorontoToronto Metropolitan University
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésCoronavirus disease 2019 (COVID-19)PandemicCross-sectional study2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)PsychologyClinical psychologyMedicineVirologyOutbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study explores the changes in suicidal behavior among Chinese university students before and during the COVID-19 pandemic. The prevalence of lifetime suicide plan, lifetime suicidal ideation, and 12-month suicidal ideation among Chinese university students was higher during the COVID-19 pandemic compared to before the pandemic. The prevalence of lifetime suicidal ideation did not increase among students with high family economic status, whereas the prevalence of lifetime suicide attempt increased among students with poor academic performance. Women, urban household registration, poor mental health status, poor academic performance, anxiety symptoms, and depressive symptoms were associated with an increased risk of suicidal ideation. Intervention measures targeted at reducing the academic pressure and financial difficulties of university students ought to constitute a crucial component of universities' efforts to prevent student suicidal behavior following public health crises. A more representative, long-term, longitudinal study should be used to track suicidal behavior among university students.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,795

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,101
Tête enseignante GPT0,447
Écart entre enseignants0,346 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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