Suicidal ideation across three waves of the COVID-19 pandemic in Denmark – identifying vulnerable subgroups using COH-FIT data
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The COVID-19 pandemic and related restrictions might have increased suicidal ideation and behaviors. This study measured suicidal ideation and associated factors in the general Danish adult population during the COVID-19 pandemic. METHODS: Using repeated cross-sectional Danish adult data from The Collaborative Outcomes study on Health and Functioning during Infection Times (COH-FIT, online anonymous survey, three waves in Denmark, including also representative samples), we estimated self-reported suicidal ideation prevalences during the three waves, and their association with demographic, socioeconomic, and psychological characteristics in multivariable analyses for each wave and pooled across all waves. RESULTS: We included 2286, 1041, and 1039 individuals (age = 18-86, females = 52 %-55 %) from waves I (1-31/05/2020), II (11-20/01/2021), and III (14-20/01/2022). The prevalence of suicidal ideation was higher in wave I (42 %) than in waves II (30 %, p < 0.001) and III (28 %, p < 0.001). Odds for suicidal ideation were higher in those with loneliness, financial loss and prior suicidal attempts consistently across all three waves (range OR = 4.91; 95%CI = 4.02-5.99 to OR = 1.84; 95%CI = 1.42-2.39). Also, men, respondents with low and medium educational level, and those with a history of mental illness had higher odds of suicidal ideation, yet not consistently across waves. In multivariable analyses across pooled waves, suicidal ideation was associated (in descending order) with loneliness, financial loss, low-medium educational level, prior attempted suicide, history of mental illness, male sex, and younger age. CONCLUSION: COH-FIT Danish data identified groups vulnerable to suicidal ideation, especially early during the pandemic, with specific demographic, socioeconomic, and psychological characteristics, calling for targeted early interventions during crisis times.
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 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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».