Measuring Whether Gratitude and Loneliness Mediate the Link Between Non-organizational Religiosity and Suicidal Ideation: Evidence From Black Adults During COVID-19
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: Suicides among Black adults in the United States increased nationally during the COVID-19 pandemic, although limited empirical evidence documents the pathways that explain how suicide risk may develop in this population. We examined experiences of non-organizational religious involvement, gratitude, and loneliness and their relation to suicidal ideation among Black adults in the United States. Methods: We analyzed data from a probability-based sample of 995 Black adults in the United States who completed online surveys from April through June 2022. We recruited participants from the AmeriSpeak panel at the National Opinion Research Center. We applied structural equation modeling techniques to measure direct and indirect associations among religiosity, positive psychology, and mental health variables. We tested whether non-organizational religiosity was indirectly associated with suicidal ideation via feelings of gratitude and COVID-19–specific forms of loneliness during the pandemic. Results: The measurement model demonstrated a good fit to the data. Structural model results indicated that non-organizational religious involvement was positively related to gratitude (β = 0.51; P < .001); in turn, feelings of gratitude were associated with reduced suicidal ideation (β = −0.12; P = .02). Moreover, COVID-19–specific forms of loneliness were positively associated with past-year suicidal ideation (β = 0.11; P = .01). Non-organizational religious involvement, however, was not directly associated with feelings of COVID-19–related loneliness or suicidal ideation. Conclusions: Public health officials should account for feelings of gratitude and loneliness as mechanisms that can be leveraged to inform the development of evidence-based suicide prevention interventions for Black adults during public health emergencies such as the COVID-19 pandemic and beyond.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».