Double Burden of Distress: Exploring the Joint Associations of Loneliness and Financial Strain with Suicidal Ideation During the COVID-19 Pandemic in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: The COVID-19 pandemic, coupled with social distancing measures and economic disruptions, has been associated with increased experiences of loneliness and financial strain. While prior research has examined their separate associations with suicidal ideation, limited attention has been given to their joint relationship. Methods: We used data from the 2022 Mental Health and Access to Care Survey (MHACS) (n = 9861; ages 15+ in Canada) to assess whether financial strain modifies the association between loneliness or emotional distress and suicidal ideation. Multivariable survey-weighted logistic regression was conducted, adjusting for sociodemographic, economic, psychosocial, and health-related characteristics, including mental health and substance use conditions. Results: Among the 9743 respondents who answered the question on suicidal ideation, 355 (3.65%) reported suicidal ideation. Compared to individuals with neither stressor, those who experienced loneliness or emotional distress alone had 1.54 times higher odds of suicidal ideation (aOR = 1.54, 95% CI: 1.29–1.84, p < 0.001), while those who reported financial strain alone had 0.58 times the odds (aOR = 0.58, 95% CI: 0.43–0.80, p = 0.001). The highest odds were observed among individuals who experienced both loneliness/emotional distress and financial strain, with an adjusted odds ratio of 2.05 (95% CI: 1.71–2.45, p < 0.001), indicating an interaction between these stressors. Conclusion: The co-occurrence of loneliness or emotional distress and financial strain was associated with higher odds of suicidal ideation during the COVID-19 pandemic, compared to individuals experiencing neither stressor. These findings highlight the importance of considering both social and economic stressors when assessing mental health risks. Given the cross-sectional nature of this study, further longitudinal research is needed to explore the temporal relationships and potential causal pathways linking these experiences to suicidal ideation.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».