The impact of climate shocks exposure to depressive and suicidal ideations among female population in Kilifi rural areas, Kenya
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few African studies have established links between climate shocks and mental health outcomes. This study examines the impact of climate change-related shocks on depressive symptoms and suicidal thoughts in a group of 14,801 female participants dependent on the informal agricultural sector. METHODS: Women living in informal settlements without running water or flushing toilets were classified as the treatment group, while rural women with basic amenities served as the control group. We applied a two-stage least-squares model to assess the effects of climate shocks-reduced rainfall, heat waves, and drought-on depression and suicidal ideation. FINDINGS: Climate shocks contribute towards a 10.8% [95% CI: 2.3%-17.7%] increase in depressive symptoms in the women from the informal settlement group versus the women from rural households. These increases in depressive symptoms have significant negative spillover effects on suicidal ideation in the woman living in informal settlements. Less rain was associated with 28.7% [95% CI: 22.5%-34.5%] higher suicidal ideation in the woman living in informal settlements. Heat waves increased suicidal ideation by 14.9% [95% CI: 7.6%-20.7%]. Drought caused a 36.7% [95% CI: 29.4%-41.1%] increase in suicidal ideation. The accumulative effects of climate change shocks and high food prices increased suicidal ideation by 48.3% [95% CI: 35.2%-54.9%]. INTERPRETATION: Climate change shocks worsen depression and consequently drive suicidal thoughts in women from informal settlements with varying intensity. Kenyan policymakers may need to prioritize the provision of mental health services in the aftermath of climate change-related shocks. FUNDING: This study was supported by the Canadian philanthropic foundation called the Waverley House. This funding is used to support all research projects of the Brain and Mind Institute, Aga Khan University.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».