The associations of childhood adversities and mental disorders with suicidal thoughts and behaviors - Results from the World Mental Health International College Student Initiative
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To investigate the associations of demographic variables, childhood adversities (CAs), and mental disorders (MDx) with onset, transition, and persistence of suicidal thoughts and behaviors (STB) among first-year university students. METHOD: Poisson regression models within a discrete-time survival framework were constructed using web-based self-report survey data from 72,288 incoming university students across 18 countries (response rate=20.9%; median age=19 years, 57.9% female, 1.4% transgender, 21.0% non-heterosexual). These models examined the associations of four demographic variables, five CAs, and eight MDx with STB outcomes. RESULTS: Lifetime prevalence of suicidal ideation, plans, and attempts was 47.0%, 26.0%, and 9.6%, respectively; 12-month estimates were 30.6%, 14.0%, and 2.3%. In unadjusted analyses, associations were strongest between lifetime onset of suicidal ideation and CAs (RR range 4.4-7.0), particularly parental psychopathology (relative risk [RR]=7.0 [95% CI 6.5-7.7]), followed by MDx (RR range 1.3-3.0). Of the demographic subgroups, transgender students had highest risk of STB (lifetime ideation onset RR=2.4 [2.3-2.6]; ideation-to-attempt transition RR=1.5 [1.3-1.8]). In fully adjusted models, strongest predictors of lifetime ideation onset were emotional abuse (RR=2.1 [1.9-2.2]), major depressive disorder (RR=2.0 [1.9-2.1]), and bipolar disorder (RR=1.8 [1.6-2.0]). Ideation-to-attempt transition remained most strongly associated with panic disorder (RR=1.5 [1.3-1.7]), bipolar disorder (RR=1.4 [1.2-1.7]), and sexual abuse (RR=1.4 [1.2-1.7]). Most predictors were significantly but weakly associated with persistence of ideation and plan, while only physical abuse remained associated with repeated suicide attempts (RR=1.3 [1.0-1.8]). CONCLUSION: CAs and MDx are strong predictors of both onset of and transition within the STB spectrum, underscoring the importance of implementing early-life prevention interventions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».